• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.469-471
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• 2014

기존의 온도 측정 시스템은 사용자의 체온 혹은 주변의 온도를 알기 위해서 여러 매체들을 이용하여 조사하고, 또한 매체들을 통해서 나오는 온도들은 그 지역 혹은 장소의 평균적인 온도를 가르쳐 주므로 사용자의 온도 및 사용자 주변 온도를 알기가 어려웠다. 최근 사용자의 정보를 알기위해 의류와 IT를 융합한 웨어러블 제품들이 많이 출시되고 있지만 사용자의 온도 및 사용자 주변 온도를 측정하는 제품들은 아직 출시가 되어 있지 않다. 본 논문에서는 현재 시중에 제공되고 있는 웨어러블 제품들과 다른 사용자의 체온을 측정하고 사용자 주변의 온도를 측정하여 사용자의 편의를 제공하고, 사용자가 저체온증 같은 신체 온도위주의 병에 걸리지 않도록 알려주고 이를 통해 사용자가 인지하여 후속 조치를 할 수 있는 방법을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2018.06a
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• pp.123-123
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• 2018

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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.343-344
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• 2018

장애인들의 안전사고 비율이 증가함에 따라 이에 대한 대비책에 대해 사회적인 관심이 집중되고 있다. 특히 청각장애인의 경우 실외에서 시야가 확보되지 않으면 상대적으로 위험에 취약하다. 본 논문은 청각장애인들이 듣지 못하는 위험한 상황에 대해 IoT 센서를 부착한 목걸이 형태의 웨어러블 기기를 통해 소리를 감지하고 알림을 주는 시스템을 제안한다. 제시된 시스템을 통해 감지된 소리를 진동과 함께 시각적으로 사용자에게 보여주어 위험한 상황을 대비할 수 있는 웨어러블 시스템을 설계하였다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.30 no.4
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• pp.1-11
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• 2015

Quantified Self란 개인의 일상활동에서 신체적 정신적 상태를 센싱 및 트래킹하여 이를 수치화함으로써 자신의 상태를 분석하고 삶의 질을 개선하기 위한 방법을 연구하여 실생활에 적용하는 활동을 의미한다. 이는 최근 헬스와 피트니스에 활용 가능한 개인 센서 및 웨어러블 기기의 급속한 보급과 다양한 개인 정보 트래킹 기기의 출현으로 개인의 일상경험을 모니터링하고, 생성되는 정보를 수집, 통합 분석을 통해 새로운 개인화 서비스를 제공하기 위한 기술개발 이슈로 주목받고 있다. Quantified Self 데이터는 초기의 수작업으로 트래킹하여 수집한 소량의 관리 가능한 데이터 세트에서 점차 대용량의 Quantified Self 빅데이터 세트로 크기가 증가하고 있으며, 개인정보의 통합분석을 위한 빅데이터 모델과 자동적인 셀프-트래킹 플랫폼으로서의 웨어러블 컴퓨터 기술과 응용의 기대치를 증가시키고 있다. 본고에서는 Quantified Self 정의와 기술 및 서비스 동향에 대해 살펴보고, 웨어러블 센싱 기반 트래킹 기기의 개발사례와 Quantified Self의 주요이슈와 미래전망에 대해 조망해 본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.921-923
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• 2021

최근 반려동물 시장이 커짐으로 인해, 반려동물들의 헬스케어를 위한 제품들이 증가하고 있다. 이에 따라 펫 웨어러블 디바이스를 통한 연구가 활발히 진행되고 있지만, 웨어러블 디바이스를 통해 수집되는 센싱 데이터는 변칙적인 반려동물의 특징 때문에 연구의 한계를 갖는다. 이를 위해 본 논문에서는 1-Dimensional CNN과 LSTM 하이브리드 모델을 기반으로 한 반려동물 행동 분류를 제안한다. 웨어러블 디바이스를 이용해 자이로와 가속도 센서를 수집하여 걸음수를 측정하고, 이후 수집된 센싱 데이터로 반려동물의 행동을 4가지로 분류한다. 행동 분류는 걷기, 뛰기, 앉기, 서기로 분류한다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.6 no.2
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• pp.67-74
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• 2017

This paper proposes a method of user authentication through the patterns of arm movement with a wrist-type wearable device. Using the accelerometer sensor which is built in the device, the 3-axis accelerometer data are collected. Then, the collected data are integrated and the periodic cycle are extracted. In the cycle, the features of frequency are generated with the accelerometer. With the frequency features, 2D Gaussian mixture are modelled. For authenticating an user, the data(the accelerometer) of the user at some point are tested with confidence interval of the Gaussian distribution. The model showed a valuable results for the user authentication with an example, which is average 92% accuracy with 95% confidence interval.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.22 no.1
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• pp.294-298
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• 2021

Recently, many electronic devices have been integrated with various kinds of wireless sensor network technologies that have been enabled with wireless network connections. These wireless sensor network devices have adopted various kinds of wireless network technologies. On the other hand, because each wireless network technology has its advantages and disadvantages, the target and purposes should be considered carefully at the beginning of the development. In particular, the approach to the magnetic sensor should be considered carefully because it has its own characteristic compared to general sensors. The magnetic field generates nonlinear data. This paper introduces the design aspects to reflect low cost and wearable devices to use in a wireless sensor network. In addition, this paper addresses how to select proper sensor network technology. As a result, wireless sensor network devices were integrated using Zigbee and showed the performance of the throughput.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.6 no.3
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• pp.73-78
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• 2015

In information society, Convergence means a service or new product which appeared through fusion of unit technologies in information and communication regions. The effects of convergence technologies and social phenomenons are visualized in overall regions of society such as economy, society, culture, etc. In this paper, we described a wearable computer which was leading case in digital convergence. Wearable computer is unit that you can literally wear on your body to enhance recognition abilities and problem-solving abilities by processing various types of integrated information. Therefore, we studied the issues, market and outlookof wearable computer in this paper.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.302-305
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• 2015

개인건강에 대한 관심이 날로 증대함에 따라 개인 건강 상태를 파악하기 위한 사용자 생활패턴인지 연구에 대한 관심이 높아지고 있다. 행위 인지 연구는 오랜 시간 진행되어 왔지만 고수준행위인지의 정확도가 여전히 미미하며 고수준행위의 세부 행위는 인지하지 않았다. 본 논문에서는 스마트폰과 웨어러블센서를 이용하여 실생활에서 보다 정확한 고수준행위데이터를 도출함으로써 더욱 넓은 분야에서 활용 가능한 기술 연구에 목적이 있다.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.7
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• pp.781-785
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• 2016

Learning from human behaviors in the real world is essential for human-aware intelligent systems such as smart assistants and autonomous robots. Most of research focuses on correlations between sensory patterns and a label for each activity. However, human activity is a combination of several event contexts and is a narrative story in and of itself. We propose a novel approach of human activity prediction based on event cognition. Egocentric multi-sensor data are collected from an individual's daily life by using a wearable device and smartphone. Event contexts about location, scene and activities are then recognized, and finally the users" daily activities are predicted from a decision rule based on the event contexts. The proposed method has been evaluated on a wearable sensor data collected from the real world over 2 weeks by 2 people. Experimental results showed improved recognition accuracies when using the proposed method comparing to results directly using sensory features.