• The Magazine of Kiice
• /
• v.14 no.2
• /
• pp.24-29
• /
• 2013

• Bulletin of the Korea Photovoltaic Society
• /
• v.4 no.1
• /
• pp.42-55
• /
• 2018

• The Magazine of the IEIE
• /
• v.42 no.6
• /
• pp.18-22
• /
• 2015

• Electrical & Electronic Materials
• /
• v.26 no.4
• /
• pp.38-45
• /
• 2013

• TTA Journal
• /
• s.169
• /
• pp.55-61
• /
• 2017

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.18 no.9
• /
• pp.181-190
• /
• 2020

The purpose of this study is to analyze the trends of wearable keywords using text mining methodology. To this end, 11,952 newspaper articles were collected from 1992 to 2019, and frequency analysis and bi-gram analysis were applied. The frequency analysis showed that Samsung Electronics, LG Electronics, and Apple were extracted as the highest frequency words, and smart watches and smart bands continued to emerge as higher frequency in terms of devices. As a result of the analysis of the bi-gram, it was confirmed that the sequence of two adjacent words such as world-first and world-largest appeared continuously, and related new bi-gram words were derived whenever issues or events occurred. This trend of wearable keywords will be useful for understanding the wearable trend and future direction.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2024.05a
• /
• pp.764-767
• /
• 2024

웨어러블 디바이스에서는 사용자의 다양한 메타데이터를 수집할 수 있다. 그러나 이런 개인정보를 함유하고 있는 데이터를 수집하는 것은 사용자에게 개인정보침해 위협을 야기한다. 때문에 본 논문에서는 개인정보보호를 통한 웨어러블 디바이스 데이터활용방안으로 연합학습을 채택하였다. 다만 기존 연합학습에서도 해결해야할 문제점들이 있다. 우리는 그중에서도 데이터이질성(Data Heterogeneity) 문제해결을 위해 군집화(Clustering) 방법을 활용하였다. 또한 기존의 코사인유사도 기반 군집화에서 파라미터중요도가 반영되지 않는다는 문제점을 해결하고자 데이터수 기반 마하라노비스거리(Number of Samples Mahalanobis Distance) 군집화 방법을 제시하였다. 이를 통해 WESAD(Werable Stress Affect Detection)데이터에서 피실험자의 데이터 이질성이 존재하는 상황에서 기존 연합학습보다 학습 안정성 측면에서 좋음을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2017.07a
• /
• pp.109-112
• /
• 2017

WBAN (Wearable Body Area Network)는 옷이나 몸에 이식된 디바이스들이 몸을 중심으로 결합이나 통신하는 네트워크를 뜻한다. 여기서 사람이 몸에 착용하는 장치인 웨어러블 디바이스는 가벼운 형태의 배터리를 요구한다. 그로 인해, 다른 기기들과는 달리 짧은 배터리 수명을 가질 뿐만 아니라 통신에 관한 제약을 발생시킨다. 따라서 본 논문에서는 저전력 프로토콜을 지원하는 다중대역 웨어러블 디바이스 제어 시스템을 제안한다. 이를 위해 BLE (Bluetooth Low Energy) 기반의 프로토콜 스택으로 BLE, 6LoWPAN (IPv6 over Low power WPAN), CoAP (Constrained Application Protocol)을 적용해 데이터 패킷 크기를 감소 시키고 BLE/Wi-Fi 선택 기능을 통해 통신 제약을 완화하고 전체적인 WBAN 에서의 소비 전력을 감소하고자한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• v.20 no.2
• /
• pp.55-60
• /
• 2020

In this paper, we conducted a study on ways to not only check disaster information on smart-phone in the event of a disaster, but also simultaneously check it on wearable devices using short-range wireless communication. Wearable devices commonly used include such devices as wireless earphones, smart bands and smart-watches. Among these devices are smart-watches that allow users to view disaster information in the event of a disaster. However, because current disaster message can only check on smart-phones, research was conducted on how to deliver disaster information received from smart-phones to smart-watches. If studies such as this paper continue, we will be able to recognize disasters more efficiently in the event of a disaster and to carry out preparations for them.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2017.11a
• /
• pp.795-798
• /
• 2017

근래에 들어, 웨어러블 기기의 발전으로 사람의 움직임에 대한 측정이 손쉬워 지면서, 워킹, 러닝, 사이클링 등의 인간의 신체 활동 상태를 감지하여 더 효율적인 운동을 할 수 있도록 정보를 획득, 제공하려는 연구가 계속되고 있다. 본 연구에서는 웨어러블 기기중 하나인 스마트 인솔을 통해서 수집되는 가속도 정보와 압력 정보를 사용하여 운동시에 사람의 운동 자세를 감지하고 측정하는 시스템을 구현하였다. 사람이 헬스센터에서 수행하는 각각의 자세는 운동의 특성에 따라 시계열 신호의 표현 패턴이 다르게 나타나며 이 패턴을 통한 정확한 자세의 감지를 위해서 본 연구에서는 다양한 신호처리 알고리즘을 사용하였으며 이 경우 더 정확한 자세를 측정할 수 있음을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서는 정확한 자세의 감지를 위해 운동의 특징에 따라 알고리즘을 선택하여 시계열 정보를 처리 분석 하는 시스템을 제안하였으며 이를 통해 보다 정확하게 사람의 신체활동을 분석할 수 있었다.