본 논문은 실내 환경에서 스마트 워치(smart watch)를 이용하여 사용자의 원시 데이터를 수집, 가공하고, 이를 통해 사용자의 다양한 복합 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 사용자의 동작을 인식하는 방법들은 다양하다. 특히 최근 웨어러블 기기(wearable device)들이 각광받으면서 웨어러블 기기를 이용하여 인체 동작이나 활동 상태 등의 생체신호를 인식하려는 다양한 시도가 일어나고 있다. 하지만 동작이나 활동 상태에 관한 많은 연구들이 센서를 허리에 부착하는 등의 특정한 상황만을 상정하거나 위성항법장치(GPS, global positioning system)에 의존한 실외 환경에 국한되어 있는데, 이는 대부분의 시간을 가정과 직장, 이동 수단 등의 실내 환경에서 소비하는 현대인들의 시간 소비 패턴과는 거리가 있다. 본 연구에서는 스마트 워치의 가속도계(accelerometer), 각속도계(gyroscope), 심박계(heart bit), 압력계(barometer) 등 다양한 센서를 통해 원시데이터를 수집, 가공하여 사용자의 앉기, 서기, 오르막이나 내리막의 걷고 뛰기, 계단의 오르내리기 등 실내에서 일어날 수 있는 복합 동작을 인식하는 방법을 제안한다.
현대사회에서 헬스케어가 대두하고 있는 동시에 자신의 몸 상태와 관련된 정보에 대해 직접 모니터링을 원하는 사람들이 늘어나고 있다. 이에, 본 논문에서는 사용자의 스마트한 건강관리를 위한 웨어러블 (wearable) 기기 및 어플리케이션을 개발한다. 사람의 발은 신체 건강과 밀접한 연관이 있으므로 개발된 시스템은 신발 내에 부착된 압력 및 온습도 센서를 통하여 발의 건강상태를 실시간으로 모니터링할 수 있다. 또한, 제안한 시스템은 하나의 신발에 내장되어 있으므로 사용자가 일상생활 중에 간편하게 발의 건강상태를 스스로 모니터링할 수 있다.
최근에 고위험도 환자군을 중심으로 신체의 일부에 생체신호 측정 장치를 부착하여 병원이 아닌 환자가 거주하는 공간을 중심으로 데이터를 수집하고 이를 스마트 폰과 같은 모바일 기기로 전송하여 환자의 건강상태를 감시하는 모바일 헬스케어 패러다임이 활발하게 적용되고 있다. 이에 따라서 본 논문에서는, 웨어러블 생체신호 획득 장치로부터 모바일 기기로 수신되는 환자의 데이터에서 기저선 변동 또는 전원 잡음이 발생하는 경우 안드로이드 기반의 스마트 폰 환경에서 이러한 왜곡 현상을 실시간으로 제거하는 유한응답 필터링 연산 알고리즘을 제시하고자 하였다.
요즘, 태양에너지를 이용하는 웨어러블 전자기기가 많이 개발되고 있다. 이런 기기들은 태양전지에 도달하는 태양빛이 달라질 때, 태양전지와 컨버터의 연결방법이 시스템 효율에 많은 영향을 끼친다. 그래서 이 연구에서 9개의 테스트 경우를 5개의 다른 태양전지와 컨버터 연결방법으로 가정하여 전체 시스템 효율을 계산하였다. 5개의 연결방법은 직렬, 병렬, cascaded 컨버터, differential power processing (DPP) 컨버터의 직렬, DPP 컨버터의 병렬연결이다. 9개의 테스트 경우에서, 태양전지에 태양빛이 균일하게 도달할 경우, 병렬연결과 DPP 컨버터의 병렬연결이 가장 높은 효율을 보여주었다. 하지만 태양빛이 불균일하게 도달할 경우, DPP 컨버터의 연결이 가장 높은 효율을 보여주었다. 컨버터의 효율을 85%로 가정하면 DPP 컨버터를 병렬로 연결했을 경우, 이상적 경우를 제외한 8개의 테스트 경우에서 전체 시스템의 평균 효율은 99.36%였다. (이 계산은 Maximum Power Point Tracking 손실을 포함하지 않았다.)
최근 다양한 웨어러블 기기의 등장으로 인해, 이종의 라이프로그 정보로부터 개인별 맞춤형 건강관리 서비스를 제공할 수 있는 분석 솔루션의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 이기종의 웨어러블 기기를 통해 수집된 라이프로그 정보를 근간으로 개인의 건강상태를 모니터링하고 분석할 수 있는 웰니스 인포메틱스엔진에 대한 프레임워크를 소개한다. 또한 개발된 인포메틱스엔진의 효과성은 실증시범서비스 기간 동안에 수집된 다양한 라이프로그 정보를 활용하여, 2가지 벤치마크 방법들과의 예측능력을 비교함으로써 그 효과성을 제시한다.
의료용 헬스케어 데이터를 기반으로 혈당, 혈압, 온도와 같은 헬스케어 의료기기 개발에서 정확하고 정밀도가 높은 결과를 얻기 위해 다기능의 센서들이 집적화 되고 있다. 그러나 이러한 헬스케어용 의료기기들은 24 시간 구동하기 때문에 전력소모가 크므로 실시간 모니터링이 필요하다. 본 논문은 웨어러블 센서에 보조전력 구동을 위한 유연태양전지의 전기적 및 광학적 데이터 분석을 통해 향후 헬스케어 디바이스 장치 구동을 위한 고효율의 태양전지를 전원보조장치로 활용하고자 한다.
본 연구에서는 건강유지 및 증가를 위한 스포츠와 ICT 융합 기술의 유형별 분류를 통해 현황과 향후 전망을 살펴보고자 하였다. 스포츠와 ICT 융합 기술은 스포츠와 가상현실, 웨어러블 기기, 그리고 애플리케이션과 플랫폼의 개발의 세 가지 유형으로 분류할 수 있었다. 첫째, 가상현실 기술의 적용은 다양한 동작인식 센싱 기술을 통해 사용자에게 현실감과 재미, 그리고 몰입을 경험하게 함으로써 실제 스포츠를 즐기는 것과 같은 느낌을 주었으며, '게이미피케이션' 개념으로 확장되어 '나이키플러스'의 게임화 적용은 웨어러블 디바이스 시장의 확산에 기폭제가 되었다. 둘째, 웨어러블 디바이스 영역에서 가장 빠르게 성장하고 있는 분야는 건강과 스포츠 분야로, 글로벌 ICT 기업뿐만 아니라 중국 업체와 스타트 업 등 다양한 사업자들이 피트니스 관련 웨어러블 디바이스 출시하여 저변확대를 위한 경쟁을 하고 있다. 셋째, 애플리케이션을 통해 모아진 건강과 운동 관련 데이터를 활용할 수 있는 플랫폼 구축과 영향력이 확대되고 있다. 향후 웨어러블 디바이스와 플랫폼 경쟁이 더욱 본격화 될 것으로 예상되며, 향후 지속적 발전을 위해서는 충분한 데이터 라이브러리 확보와 기술력 개발 등의 과제를 풀어나가야 할 것이다.
최근 들어서 정보통신기술 자체뿐만 사물인터넷(IoT)을 활용한 비즈니스가 빠르게 확대되고 있다. 일반적으로 사물인터넷 중에서 웨어러블 디바이스는 고객을 대상으로 활용된 분야 중 가장 선도적인 적용분야로 인식되고 있다. 본 연구는 먼저 웨어러블 디바이스의 대표적 응용분야인 활동량 측정기에 대해서 고객의 니즈를 파악하고, 이를 잘 알려진 마케팅 믹스(제품, 가격, 유통, 촉진)와 연계시킨다. 이를 위해서 대학생들을 대상으로 서베이가 수행되었으며, 활동량 측정기의 현재 및 잠재된 니즈를 밝혔다. 또한 이러한 니즈는 마케팅 믹스에 의해서 분류되었다. 활동량 측정기는 다른 정보통신기기와는 달리 잠재된 욕구가 많았으며, 의료기기적 특성으로 인해 유통채널 등도 온라인, 대리점이 아닌 신뢰성을 보장할 직영점이나 오프라인 매장의 선호도가 크다. 본 연구결과는 일반 사물인터넷으로서 활동량 측정기뿐 아니라 웨어러블 디바이스를 개발하려는 개발자와 경영층에게 디자인요소에 관한 새로운 시사점을 제공할 것이다.
본 논문에서는 발달장애 아동의 교육 및 치료에 있어서 감각, 인지훈련을 효과적으로 할 수 있는 웨어러블 기기 및 연동앱을 제시한다. 이를 위해 임베디드 하드웨어를 개발하고 이와 연동할 수 있는 앱, 앱 내 게이미피케이컨텐츠, 학습 내용 및 결과 리포트를 개발했다. 발달장애 아동의 특성을 고려한 하드웨어는 유아 친화적 디자인으로 설계해 아동이 쉽게 착용 가능하며, 주의집중을 위한 감각 훈련을 집중적으로 할 수 있도록 시각, 촉각 등의 자극 촉구 행동을 유도하며, 반복적 교육으로 인한 개선 효과를 제공한다. 개발한 기기 및 연동앱을 직접 교육현장에 적용해봄으로써 주의집중과 저작능력 향상을 위한 센터에서의 지속적인 실사용 가능성을 제고했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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