본 논문은 반려동물의 비만율이 증가하는 현대사회에서 애완동물의 비만 관리를 위해 사료 배식과 운동량 측정 등의 기능을 수행하는 앱 기반 급식기와 활동량 측정 웨어러블 목걸이를 제안한다. 웨어러블 목걸이는 애완동물의 활동량을 측정하고 하루 평균 활동량에 따라 적절한 사료량을 제안한다. 급식기는 예상치 못한 상황에서도 비만 관리가 가능하게 하루 적정 사료량을 앱을 통하여 제공할 수 있는 앱 기반 애완동물 급식 시스템을 연구하였다.
경제가 성장함에 따라 생활문화의 수준 또한 향상되었고 그로인해 삶의 가치가 건강에 대한 관심으로 변하면서 함께 아웃도어 스포츠도 대중화되고 있다. 평균 수명이 늘어남에 따라 아웃도어 스포츠를 즐기는 인구도 노인층뿐만 아니라 다양한 계층으로 확대됨에 따라 아웃도어를 즐기는 이용자가 증가하고 있고 안전사고 또한 증가하고 있다. 아웃도어 활동 중 발생하는 안전사고 사망자의 대다수가 심장마비사고이다. 본 논문에서는 아웃도어 웨어에 심박센서를 장착하여 스마트폰과 연동되게 하며 심박수를 체크해주어 급작스레 심박수에 큰 폭의 변화를 보이면 스마트폰에 경고음을 크게 울려 주위의 사람들에게 위험상황을 알려 도움을 받을 수 있도록 하며 긴급한 사고가 발생할 경우 GPS를 통해 위치를 알려주며 구조요청 메시지를 보내도록 한다.
본 논문은 유비쿼터스 헬스케어 시스템을 위한 웨어러블 센서의 한 종류로서, 손목 착용형 $SpO_2$ 모듈을 구현하였으며 사용자의 산소포화도를 모니터링 할 수 있도록 제안하였다. $SpO_2$ 계측 보드는 고성능, 저전력 특징을 가지고 있는 MCU (ATmega128L, Atmel Co., USA)를 활용하여 모든 측정된 신호의 처리 및 제어를 담당하도록 하였으며, 일차적인 신호의 증폭과 필터를 위한 아날로그 회로도 구성하였다. 또한, 특정부위에서의 측정을 위해 제작된 반사형 프로브와도 연결되어 측정된 신호의 수집 및 처리를 담당하도록 하였다. IEEE 802.15.4 표준 프로토콜과 연동이 가능한 무선 센서 노드는 $SpO_2$ 계측 보드와 함께 연결되어 수집된 데이터를 서버측 PC로 전송하는 역할을 담당한다. 제안된 시스템의 활용으로 관리자가 서버측에서 모니터링 프로그램을 통해 사용자의 건강상태에 대한 정보를 확보할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 M2M 기반의 글로벌 헬스케어 모니터링 시스템을 구축하여 헬스케어 분야에 있어 기존의 센서네트워크의 확장성과 이동성을 보완하여 더욱더 안정적이고 신뢰성 있는 건강상태 정보를 제공하고자 하였다. 센서 노드는 웨어러블 심전도 및 맥파 센서와 결합되어 있으며, 각각의 생체신호를 수집하여 IEEE 802.15.4 표준 프로토콜과 6LoWPAN 프로토콜을 통해 외부 인터넷 망을 거쳐 서버로 전송한다. 또한 서버 프로그램은 측정된 생체신호를 통해 HRV 신호를 검출하였으며, HRV 신호를 이용한 시간 영역 및 주파수 영역 분석을 통해 환자의 스트레스 상태를 판단하도록 하였다. 이로써 제안된 시스템은 기존의 네트워크 인프라를 최대한 활용할 수 있는 장점을 가지고 있으며, 각각의 센서노드에 IP를 부여하여 헬스케어 서비스의 적용범위가 좁은 지역을 벗어나 범국가적으로 확대될 수 있도록 하였다.
스마트 의류의 발달은 pc 를 분산, 부착한 웨어러블 컴퓨터의 연구로부터 진행되어 왔으며, 1990 년대 후반 이후 착용자 감성을 고려해 더욱 편안하며, 의복과 유사한 외관을 디자인 하려는 노력이 전개되고 있다. 스마트 의류는 엔터테인먼트, 비즈니스, 스포츠, 의료 분야에 적용 등 다양한 애플리케이션으로 연구, 개발되고 있으며, 최근 들어서는 생체신호 센서를 이용한 건강관리용 스마트 의류의 연구가 주목 받고 있다. 건강에 대한 관심과 라이프 스타일의 변화, 고령화 사회의 예상으로 인해 건강복지에 대한 필요성이 증가하는 최근 트렌드를 볼 때, 건강 관리용의 스마트 의류의 수요는 증가될 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 기본적인 생체신호 뿐 아니라 심장 질환, 호흡기 질환을 측정할 수 있는 건강 개념의 스마트 의류 디자인을 개발하였다. 이 스마트 의류는 기존의 의복의 형태와 착용감은 그대로 유지하면서 의복 착장 시 생체 신호를 전송, 모니터링 할 수 있도록 설계하였다. 개발된 의복은 심전도, 체온 센서로 구성되어 있으며, 이를 통해 심전도, 호흡량, 맥박, 체온 등의 생체신호를 얻을 수 있다. 디자인 프로토타입의 기기 위치 선정은 선행 연구에서 제시한 '착용성 향상을 위한 웨어러블 컴퓨터 디자인 지침' 을 기반으로 설계하여 착장 시 기기로 인한 이물감이 느껴지지 않도록 하였으며 또한, 기기의 하중을 최소화 하였다. 의복의 디자인은 센서의 안정된 부착과 활동성, 센서의 정확한 측정을 고려하여 표피의 면적 변화를 고찰하여 디자인하였다. 이 스마트 의류는 노인, 건강 이상자, 통원 치료자에게 평상시의 건강을 체크 함으로써 보다 원활한 치료의 가능으로 의료 복지에 기여할 것으로 예상되며, 디자인 프로토타입의 개발을 통하여 센서기반 스마트 의류의 가능성을 제시했다는 점에서 이 연구의 의의가 있다.
본 논문에서는 영상 데이터와 센서 데이터를 활용한 딥러닝 기반의 반려동물 이상행동 탐지 서비스를 제안한다. 최근 반려동물 보유 가구의 증가로 인해 기존 푸드 및 의료 중심의 반려동물 시장에서 인공지능을 더한 펫테크(Pet Tech) 산업이 성장하고 있다. 본 연구에서는 인공지능을 통한 반려동물의 건강관리를 위해 영상 및 센서 데이터를 활용한 딥러닝 모델을 기반으로 반려동물의 행동을 분류하고, 이상행동을 탐지하였다. 자택의 CCTV와 직접 제작한 펫 웨어러블 디바이스를 활용하여 반려동물의 영상 데이터 및 센서 데이터를 수집하고, 모델의 입력 데이터로 활용한다. 행동의 분류를 위해 본 연구에서는 반려동물의 객체를 검출하기 위한 YOLO(You Only Look Once) 모델과 관절 좌표를 추출하기 위한 DeepLabCut을 결합하여 영상 데이터를 처리하였고, 센서 데이터를 처리하기 위해 각 센서 별 연관관계 및 특징을 파악할 수 있는 GAT(Graph Attention Network)를 활용하였다.
현재 뇌손상환자에게 시행되고 있는 재활치료들은 훈련 환경이 단조롭고 긴 시간 동안 단순하고 반복적인 운동으로 인해 흥미와 참여도가 떨어져 훈련 효율이 저하된다는 문제가 제기되었다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 상지 재활훈련을 위해 상지에서 측정되는 근전도 신호와 모션센서를 기반으로 하는 웨어러블 장치와 모바일 게임을 결합한 새로운 재활 프로그램 개발을 제안함으로 위에서 제기된 문제를 해결하고자 하였다. 개발된 웨어러블 장치는 밴드 형태로 제작되어 신체에 쉽게 착용 및 해체가 가능하고, 모바일 게임은 웨어러블 장치로부터 측정되는 근전도 신호를 통하여 인식되는 움켜잡는 행동(grasp motion)과 모션센서를 통하여 인식되는 굴곡(flexion), 신전(extension), 외전(abduction), 내전(adduction)을 반영하여 게임을 통한 재활훈련이 가능하도록 설계되었으며, 난이도 조절을 통한 환자 개개인에 적합한 맞춤형 재활환경을 제공할 수 있도록 하였다. 개발된 프로그램을 상지 재활이 필요한 14명의 뇌손상 환자를 대상으로 적용한 후, 설문조사를 통한 유용성 평가를 진행한 결과 개발된 재활프로그램이 기존 재활프로그램보다 흥미가 있었고 재활훈련 간 지루하지 않았다고 응답하였고, 추후 개발된 프로그램 재사용에 대한 의지를 보였다.
웨어러블 기기를 이용한 생체 신호 모니터링 어플리케이션들이 큰 관심을 끌면서 측정된 생체 신호를 무선링크를 통해 효율적으로 외부기기에 전달할 수 있는 방법에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 전도성 섬유를 이용해 제작한 안테나를 옷에 부착하고 이를 심전도 센서 모듈 및 무선 통신 모듈과 결합하여 심전도 신호를 모니터링할 수 있는 시스템을 구현하는 과정에 대해 서술하였다. 사용한 전도성 섬유는 40가닥의 은도금 한 실 묶음으로 직류 선저항이 30 ohm/m 이하, 도전율이 105 S/m 이상이다. 전도성 섬유 기반 안테나를 설계하고 제작하는데 있어 3차원 전파 시뮬레이션 소프트웨어 및 자수기 소프트웨어를 이용하였으며, 제작한 안테나 시작품의 반사계수를 네트워크 분석기를 이용해 측정한 결과 지그비 2.4GHz 통신 주파수 대역에서 -10dB 이하의 우수한 안테나 임피던스 매칭 특성을 보임을 확인하였다. 해당 웨어러블 안테나를 지그비 통신 모듈, 심전도 데이터 처리 모듈 및 마이크로 프로세서로 구성한 심전도 측정 시스템에 연결하여 최대 220m 떨어진 수신기에 심전도 데이터가 실시간으로 전송됨을 시연하였다.
맥박을 측정하는 방법 중 하나인 PPG(photoplethysmography) 센서는 설계가 비교적 간편하며 사용이 편한 장점이 있지만, 움직임으로 인한 동잡음에 취약하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 동잡음으로 인한 센서와 손가락 사이의 밀착되는 압력의 변화를 측정하여 왜곡된 신호를 보상하였다. PPG센서와 손가락 사이의 압력을 측정하기 위하여 FSR(force sensing resistor)센서를 이용하여 측정하였으며, 측정된 압력과 왜곡된 PPG 신호 비교를 통해 왜곡된 PPG신호와 FSR센서에서 얻은 압력 사이의 연관성을 확인하였고, 신호처리를 통하여 왜곡된 신호를 보상 시켰다. 이와 같은 방법으로 PPG신호를 보상하게 된다면 웨어러블한 환경에서의 적용뿐만 아니라 헬스케어로 응용이 가능할 것으로 보인다.
빅데이터(Big data)는 제4차 산업혁명 시대를 맞이하여 과학, 기술, 산업, 사회분야에서 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 클라우드(Cloud)와 더불어 공공분야와 민간분야를 아우르는 곳에서 중요한 키워드가 되고 있다. 빅데이터 기반의 서비스는 교통, 기상, 의료, 마케팅 등의 다양한 분야에서 제공되고 있다. 특히 스포츠 분야에서는 병원이나 재활센터가 아닌 훈련이나 일상 생활에서 생체 신호(Vital sign)를 측정할 수 있는 웨어러블 장치(Wearable device)의 등장으로 여러 형태의 생체 신호를 수집, 관리할 수 있게 되었다. 하지만 아직까지 스포츠분야, 즉 야구선수의 훈련(training)과 재활(rehabilitation)을 위한 웨어러블 장치에서 추출된 생체 신호를 가지는 빅데이터에 대한 연구가 활성화되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 야구선수에 대한 훈련, 특히 내야와 외야 수비선수에 대한 운동량 측정 생체신호를 빅데이터 기반으로 저장하고 분석할 수 있는 시스템에 대한 연구를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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