본 u-웰니스는 병원 등 의료서비스 공급자 측과 개인에게 광범위하게 적용하는 개념으로, 공급 측의 u-피트니스, 화상 건강 상담 서비스 등과 함께 개인 측면의 스트레스 관리, 비만 관리, 운동량 체크 등을 포함하는 개념이다. 본 논문에서는 개인을 식별하는 인증장치로 사용자의 스마트폰을 사용하고 이 장치를 통해 체지방 분석, 건강관리 전문가의 처방기록을 받은 기록을 바탕으로 운동기구들과 Wi-Fi 통신을 통하여 운동량을 측정 및 관리하는 u-헬스케어 시스템을 설계하고 구현 하였다. 본 시스템은 건강관리 전문가의 처방을 통해 사용자의 최적화된 운동량을 처방 받아 효율적인 운동을 할 수 있도록 해준다. 또한 본 시스템은 체지방 측정기계와 전문가의 측정 결과를 수치화 하고 운동기구들의 이용 횟수 등을 데이터베이스로 구축하고 자동 스케줄 관리를 해준다.
스마트 헬스케어 기술의 발전과 웨어러블 디바이스의 증가로 인해 최근 WBN을 활용한 원격지 건강정보 모니터링 시스템이 제시되고 있다. 그러나 네트워크를 통해 전송되는 환자 개인의 건강기록에 대한 보호가 필요하며, 허가되지 않은 정보의 수집으로 인한 환자의 개인 식별정보나 건강기록이 노출되지 않도록 환자의 프라이버시도 반드시 보호되어야 한다. 이를 위해 Yang 등은 암호기술의 키 격리 기법을 적용한 원격 건강정보 모니터링 시스템의 익명 인증기법을 제안하였다. 그러나 이들의 기법은 키 격리 기법을 잘못 구성하여 다른 사용자의 개인키 위조 가능성 문제를 가지고 있으며, 헬스케어 서비스 제공자에게 사용자의 식별정보가 그대로 노출되어 익명성을 보장하지 못한다. 이에 본 논문은 Yang 등의 기법의 보안상의 문제점을 지적하고, 이를 개선한 건강정보 모니터링 시스템의 익명인증 기법을 제안한다.
현재 헬스케어 전문 업체가 제작한 어플리케이션들은 약품을 식별하는데 있어 사용자가 너무나 많은 정보를 입력해야 하며, 원하는 약품을 찾기가 쉽지 않다. 또한 정보를 입력 한 후의 결과가 매우 광범위하며 약품을 찾다가 포기하는 경우가 많다. 본 논문은 사용자가 원하는 약품을 스마트폰 카메라로 촬영하연 약품의 정보를 자동으로 알려주는 약품 자동 인식 시스템을 개발하였다. 사람들이 쉽게 구매하고 자주 복용하는 약품들에 대하여 약품이 가져다주는 장점과 위험성을 알게 하고 다량 복용에 대한 경각심을 심어 주기 위한 것을 목표로 한다.
본 연구의 목적은 스마트 헬스케어를 위해 접촉식 직물전극의 구조가 심장활동 신호 획득에 미치는 영향을 연구하는 것이다. 본 연구에서는 심장활동 신호 측정을 위하여 전극의 크기와 구성방식을 조작한 6종의 접촉식 직물전극을 컴퓨터 자수 방식으로 구현하였고, 이를 가슴밴드에 부착하여 응용형 리드 II(modified Lead II) 방식으로 심장활동 신호를 검출하였다. 건강한 신체의 남성 4명을 대상으로 서서 정지한 자세에서 각 직물전극을 사용하여 심장활동 신호를 검출하였으며, 모든 유형의 전극에 걸쳐 4회씩 반복측정 하였다. 심장활동 신호의 수집을 위해 BIOPAC ECG100 장비를 사용하여 1 kHz로 샘플링하였으며, 검출된 원 신호를 대역통과 필터를 사용하여 필터링하였다. 직물전극의 구조에 따른 심장활동 신호 획득의 성능을 비교하기 위하여 신호의 파형과 크기를 파라미터로 하여 정성적 분석을 실시하였고, 각 전극을 통하여 획득된 심장활동 신호의 SPR(signal power ratio)을 산출함으로써 정량적 분석을 실시하였다. 산출된 SPR 값을 대상으로 하여 비모수 통계분석 방식의 차이검정과 사후검정을 실시함으로써 6개 전극의 구조에 따른 심장활동 신호 획득의 성능 차이를 구체적으로 분석하였다. 연구 결과 접촉식 직물전극의 구조에 따라 심장활동 신호의 품질에는 정성적, 정량적 측면에 걸쳐 모두 주요한 차이가 있는 것이 고찰되었다. 접촉식 직물전극의 구성 측면에 있어서는 입체전극이 평면전극에 비해 더 우수한 품질의 신호가 검출되는 것으로 나타났다. 한편 3가지 전극 크기에 따른 심장활동 신호 획득의 유의한 성능 차이는 발견되지 않았다. 이러한 결과는 심장활동 신호 획득을 위한 접촉식 직물전극 구조의 두 가지 요건 중 구성방식(평면/입체)이 웨어러블 헬스케어를 위한 심장활동 신호 획득의 성능에 주요한 영향을 미치는 것을 시사한다. 본 연구 결과를 기반으로 후속 연구에서는 직물전극이 일체형으로 통합된 의복형 플랫폼을 구현하고 성능 고도화 방안을 연구함으로써, 시공간의 제약 없이 고품질의 심장활동 모니터링이 가능한 스마트 의류 기술을 개발하고자 한다.
u-헬스케어 관점에서 볼 때, 심박수(heart rate)는 아픈 사람의 질환을 관리하는 일리스(illness)나 건강한 사람의 건강을 지속적으로 관리하는 웰니스(wellness) 분야에 모두 유용하게 사용된다. 이는 심박수가 질환의 증상을 판단하거나 운동 부하의 지표로서 모두 사용될 수 있기 때문이다. 최근에 착용형 센서(wearable sensors)를 이용하여 상시적으로 심박수를 모니터링하여 이에 기반하여 현재 몸 상태를 점검해볼 수 있는 다양한 심박계(heart rate monitor)와 이와 연동하여 심박수를 이용한 다양한 운동관리 스마트폰 앱이 개발되어 출시되고 있다. 그러나 이러한 스마트폰 앱은 모두 개인 용도로 제한된다. 논문에서는 여러 사람들의 심박수를 동시에 실시간으로 모니터링할 수 있는 시스템을 설계하고, 이를 적용할 수 있는 안드로이드 앱을 개발한다. 개발된 앱의 주요 기능은 다수 이용자에 대한 동시적 심박수 모니터링으로 피트니스 센터에 효과적으로 적용 가능하다.
본 논문은 적외선 온도센서를 이용한 재실인원 측정을 통한 출입자 관리 시스템, 방 내부의 움직임 파악하기 위한 PIR센서 모듈, 그리고 취침 상태를 판별하기 위한 스마트 호흡감지 모듈로 구성된다. 센싱부와 알고리즘 구동 부를 일체화 한 임베디드 형태의 센서 모듈과 통신 시스템으로 구성하였다. 고령화 사회가 가속화, 고급화됨에 따라 실버케어에 대한 사회적 비용이 증가하고 프라이버시를 보호하기 위해선 효율적인 실버케어기기 개발을 통하여 비용 감소가 필요하다. 제안된 비 영상 인체감지 IOT 센서 시스템은 하드웨어와 소프트웨어로 구현하였고 기존의 영상에 의한 감시 방법과 비교하여 우수한 성능을 확인하였다.
인구 고령화와 웰빙 열풍으로 인해 건강관리 욕구가 증가하면서 피트니스에 대한 관심은 점점 더 높아지고 있다. 사람들은 운동을 하기 위해 헬스장을 가지만, 많은 이들이 운동하는 방법을 몰라 운동 순서나 운동 자세를 틀리게 하는 경우가 많다. 이러면 운동 효과도 미비할 뿐만 아니라 부상의 위험도 커진다. 본 논문에서는 스마트 거울 앞에서 영상을 보며 혼자서 운동을 따라 할 수 있고 운동 자세가 잘못되었을 경우 실시간으로 틀린 곳을 확인시켜주는 스마트 거울을 활용한 피트니스 시스템의 개발 내용에 대해 기술한다. 이 시스템을 사용함으로써 사람들은 혼자서도 트레이너의 도움 없이 바른 자세로 운동을 할 수 있게 될 것이며, 이로 인해 그룹 또는 개인 트레이너를 기다려야 하는 시간이나 비용의 제약에 얽매이지 않고 운동을 할 수 있게 될 것이다.
본 연구의 목적은 기존의 하드 타입의 관성 센서를 대체할 수 있는 소프트 원단 기반 팔꿈치 굽힘 각 센서를 개발하고, 이를 이용하여 굽힘 각도를 추정하는 시스템을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 비교 선정을 위하여 Bergamo, E-band, Span cushion, Polyester의 서로 다른 역학적 특성을 가진 4종류 원단에 SWCNT (Single-Walled Carbon Nanotubes) 함침을 통해 전도성을 부여한 후 성능 평가를 통하여 하나의 원단을 선정하여 팔꿈치 굽힘 각 센서로 제작하였다. 성능을 평가하는 지표로 게이지율(Gauge factor), 이력현상(Hysteresis) 및 센싱 범위를 사용하였다. 제작된 센서를 통해 얻은 데이터는 bending 동작에서의 각도에 대한 센서 출력값의 변화와 extending 동작에서의 각도에 대한 센서 출력값의 변화가 다른 경향을 갖고 있기 때문에 두 가지 동작을 나누는 것을 1-step으로 하였다. 2-step으로, 데이터의 복잡한 비선형 관계를 처리하고 높은 데이터 정확도를 달성하기 위해 MLP (Multi-Layer Perceptron)를 활용하였다. 따라서 소프트 텍스타일 굽힘 센서를 제작하였고, MLP를 통해 비선형 관계를 처리하고 각도 추정이 가능해졌다. 본 연구 결과를 기반으로 다양한 스마트 웨어러블 및 헬스케어 분야에서 효과적으로 활용되기를 기대한다.
최근, 유비쿼터스 기술의 발전으로 인하여 헬스케어 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 헬스케어 서비스 영역은 독거노인 또는 환자를 위해 병원에서 가정으로 변화하고 있다. 홈에서 거주자를 식별하는 기술은 스마트 홈 응용 서비스에 매우 중요하다. 그러나, 기존의 거주자 식별연구들은 여러 문제점을 갖고 있다. 몸에 다양한 센서를 부착해야 하며, 개인 프라이버시와 관련되어 거주자 환경에 적용하는데 문제점들이 따르고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 무구속, 무자각을 지향하는 센서들의 사용과 저비용으로 시스템을 구현하기 위한 방법으로써 실내 환경 및 센서의 사용을 제한하였다. 이렇게 제한된 센서들만을 이용하여 거주자를 식별하기 위한 방법으로 개인을 식별할 수 있는 요소들을 추출하고 이러한 요소들을 시스템에 적용하기 위해 가중치를 부여하는 방법을 이용하였다. 그리고 거주자를 식별하고 위치를 추적하기 위한 SABA 메커니즘을 설계하였다. SABA 메커니즘은 각 공간별로 배치된 센서들을 통해 거주자를 식별하고 거주자의 행위에 의해 발생한 이전 이벤트들의 기록들을 활용하여 최종적으로 거주자를 식별하여 개별 거주자의 위치를 추적한다. 그리고 본 위치 추적 시스템의 수행성을 검증하기 위해 구현한 응용에 설계된 메커니즘을 적용하고 시나리오를 통해 위치 추적 시스템의 성능을 검증하였다.
센싱, 데이터 처리, 통신 컴포넌트들로 구성되는 센서 노드는 게이트웨이 또는 데이터 집중국 역할을 하는 기준국과 함께 애드 혹 네트워크의 일종인 센서 네트워크를 형성한다. 기본적으로 센서 노드는 감지된 정보를 기준국으로 전달하고, 기준국은 인터넷과 같은 기존의 네트워크를 통하여 사용자에게 해당 정보를 제공한다. 이러한 센서 네트워크는 헬스, 군사, 홈 네트워크, 환경 감시, 공장 관리, 재난 감시 등의 다양한 응용에 적용될 수가 있다. 또한, 최근 모바일 분야의 급성장으로 고성능 스마트폰의 보급과 함께 이들을 단말기로 활용할 수 있는 사례가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 스마트폰과 센서 네트워크를 이용하여 댁네 상태를 모니터링하고 관리할 수 있는 홈 관리 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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