스마트폰 시장이 성숙기에 들어서면서 새로운 성장동력으로 웨어러블 컴퓨터가 주목받고 있다. 웨어러블 컴퓨팅 시스템은 무선 네트워크 기술, 임베디드 기술, 센서 기술, 신소재 기술 등 다양한 기술의 복합적인 융합체이다. 이러한 특징들은 기존의 소프트웨어가 가지고 있는 품질특성 이외에 활용성, 이동성 등의 특성을 내포하고 있기 때문에 국제표준인 ISO/IEC 9126의 표준만으로 정확한 품질 평가를 하기에는 어려움이 따른다. 본 논문에서는 이러한 필요성에 따라 기존의 ISO/IEC 9126과 웨어러블 컴퓨팅의 특징에 의해 도출된 품질특성을 추가해 웨어러블 컴퓨터 품질평가모델을 제안하였다. 웨어러블 컴퓨터 품질평가모델의 개발을 위해 웨어러블 컴퓨터의 기능적 요구사항과 품질특성을 도출하여 메트릭과 품질 기준을 제안하였다. 본 연구에서는 시나리오에 제안된 모델을 적용하고 S사, L사, G사의 웨어러블 기기의 품질을 비교하여 품질평가모델의 실용성을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 평가모델은 웨어러블 컴퓨터의 품질평가를 위한 가이드라인으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 웨어러블 헬스케어 기기 사용자들의 수용의도를 보다 효과적으로 설명하기 위하여, 개인 혁신성에 따른 수용의도를 살펴보고 이를 확장된 통합기술수용모형(UTAUT2, Extended UTAUT) 이론에 적용하여 실증분석을 실시하고 그 결과에 따른 학술적·실무적 시사점을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제안된 가설들을 검증하기 위해 PLS 3.0을 사용하여 구조모형을 검증하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 개인 혁신성이 웨어러블 헬스케어 기기의 성과기대와 노력 기대, 촉진조건, 쾌락적 동기, 가격 효용성에 매우 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 해당 기기를 수용하고자 하는 태도에 성과기대, 노력기대, 쾌락적 동기, 가격 효용성이 웨어러블 헬스케어 기기를 수용하고자 하는 태도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
관성 센서 기반 행위인지는 스마트폰과 웨어러블 밴드 등의 출현으로 보다 간편한 방법으로 행위인지가 가능해졌다. 현재 대부분의 행위인지 서비스나 연구들은 단일 행위의 결론만을 도출하고 있으나, 이러한 방식은 한 행위에서 한 가지 동작밖에 취할 수 없는 경우에는 문제가 없지만 두 가지 이상의 동작이 합쳐진 경우에 어떤 행위를 최종 결론으로 도출해야 하는지에 대한 문제점을 내포한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 세 개의 센서 기기 (스마트폰, 스마트워치, 웨어러블 센서)를 이용한 멀티 레이블 행위인지를 제안한다. 스마트폰은 신체 전반적인 움직임 탐지를 위하여 소지위치가 정해지지 않은 비고정식 센서의 보조적인 역할을 수행한다. 스마트워치는 사용자가 주로 사용하는 손의 손목, 그리고 웨어러블 센서는 사용자의 허벅지에 부착되어 각각 상하체의 움직임을 파악한다. 이후 각 기기에서 도출된 결론에 Majority Weighted Voting 기법을 적용하여 단일 혹은 멀티 레이블의 최종 행위를 도출한다.
손 제스처는 스마트 글라스 등 웨어러블 기기의 NUI(Natural User Interface)를 구현하기 위한 수단으로 주목받고 있다. 최근 손 제스처 인식에서의 인식률 개선을 위하여 다양한 인식기법이 제안되고 있으며, 딥러닝 기반의 손 제스처 인식 기법 또한 활발히 연구되고 있다. 본 눈문에서는 웨어러블 기기에서의 미디어 소비 등 다양한 응용을 위하여 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 손 제스처 인식 기법을 제시한다. 제시된 기법은 스테레오 영상으로부터 깊이 정보와 색 정보를 이용하여 손 윤곽선을 검출하고, 검출된 손 윤곽선 영상을 데이터 셋으로 구성하여 CNN 에 학습을 시킨 후, 이를 바탕으로 손 윤곽선 영상으로부터 제스처를 인식하는 알고리즘을 제안한다.
웨어러블 컴퓨터는 사용자를 중심으로 의복과 기술이 결합된 기기로서 직관적이며 유연한 인터페이스가 요구된다. 현재 직관적인 입력방식으로 음성인식과 동작인식에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 동작인식의 경우 손동작을 이용한 장갑형태가 가장 많으며, 대부분 사용자 행동의 의미를 고려하지 않은 인위적인 제스처로 학습을 필요로 한다. 본 연구에서는 사용자가 일상적으로 하는 행동에서 의미를 추출하고, 웨어러블 컴퓨터의 인터페이스로서 적용가능성을 보고자 한다. 행동은 자극에 대한 신체의 움직임이다. 문헌을 통하여 신체의 움직임에 대한 66개의 동사를 추출하고 구체적인 움직임에 구문조사를 실시하였다. 조사된 구문에 대한 상황과 의미를 조사한 결과 행동은 의미에 따라 감정표현, 의사전달, 정보교류, 자기제어, 기기제어, 무의식적, 의례적의 7가지로 분류할 수 있었다. 그 중 의사소통과 대상을 제어하기 위한 행동을 중심으로 접근하였다. 행동의 의미와 현재 사용되고 있는 UI의 의미를 비교하여 인터페이스를 대응시켜 보았다.
본 논문에서는 웨어러블 장치에서 펜 형태 또는 손가락 부착 형태의 입력 인터페이스로 사용할 수 있는 3D 온라인 필기인식 시스템을 제안한다. 3 축 가속도 센서와 자이로 센서를 장착한 입력 인터페이스를 사용하여 사용자는 손의 움직임을 통해 웨어러블 기기 또는 스마트 기기에 문자를 입력할 수 있다. 본 연구에서 제안하는 3D 필기인식 시스템은 필기 경로를 복원하여 획을 추출하고, 3 차원 공간의 필기문자에서 나타나는 기울임이나 왜곡, 겹쳐 쓰기를 고려한 특징점 추출 과정을 거친다. 추출한 특징점을 2 단계 결정 트리의 입력으로 사용하여 사용자가 공간상에서 필기한 알파벳을 인식한다. 10 명의 사용자에게 3 회의 필기 데이터를 입력 받아 총 780 개의 문자를 인식한 결과, 87.69%의 인식률을 얻을 수 있었다.
본 논문은 손목 착용형 웨어러블 기기를 착용한 사용자의 걸음걸이에서 흔들리는 팔의 패턴을 통하여 사용자를 인증하는 방법을 제안한다. 기기에 내장된 가속도 센서를 이용하여 샘플링된 3축 가속도 센서 데이터를 수집한다. 수집한 데이터를 신호처리 기법을 통해 변환하여 걸음의 주기를 찾고, 푸리에 변환으로 걸음걸이의 주파수와 크기를 특징으로 추출하여, 2D 혼합 가우시안 모델(GMM)로 학습한 뒤, 신뢰구간 검증 방식으로 테스트한다. 실험결과 95%의 신뢰구간에서 사용자 평균 92%로 사용자를 인증함을 보였다.
최근 웨어러블 디바이스에 연구가 집중되면서 투명하고 유연한 마이크로 히터의 필요성이 증가되고 있다. 그럼에도 불구하고, 기존의 사용되는 마이크로 히터들은 딱딱하고 불투명하다. 게다가, 기존의 금속성의 마이크로 히터들의 경우 저항이 너무 작아 웨어러블 디바이스에 사용되는 에너지 하베스터로 구동되기에 효율이 떨어지는 경향이 있다. 이 논문에서 우리는 CVD 방식으로 성장된 그래핀으로 열 발생 라인을 패시베이션 레이어로 h-BN을 이용하여 투명하고 유연한 마이크로 히터를 제작하였다. 제작한 마이크로 히터는 균일한 온도 분포와 200도까지의 온도 상승에 걸리는 시간이 4초 정도로 굉장히 좋은 성능을 보유하고 있다. 또한 소비 전력은 39mW 이하로 효율적이다. 또한 기존의 메탈릭 히터에 비해 저항이 굉장히 높기 때문에 웨어러블 에너지 하베스터로 작동하기 적합하다. 또한 미래의 휴대용/웨어러블 개인 전자기기와 무선 헬스케어 제품, 휴대용 환경 센서에도 적용될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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