본 논문은 웨어러블 플랫폼 구성 기술로써 e-Textile Fabric Area Network (e-FAN) 시스템을 소개하고, e-FAN 시스템에서의 브릿지 노드를 이용한 네트워크 확장 방법을 제안한다. E-FAN 은 직물 소재의 제품에 센서, 엑츄에이터, 프로세서 등의 다양한 정보 처리 유닛이 전도성사로 연결되는 구성되는 네트워크이다. 본 논문은 이러한 e-FAN 시스템에서의 e-FAN 브릿지 노드 (e-FAN Bridge Node; eFANBN)을 활용한 네트워크 확장 방법을 제시한다. E-FAN 브릿지 노드를 활용한 네트워크 확장 방법을 통하여 다양한 종류의 전도성사를 통신 매질로 하는 네트워크 세그먼트를 통합하여 내고장성을 지원하는 네트워크로 확장한다.
E-textile과 같은 웨어러블 전자소자는 휴대용 전자소자, 의료센서 및 디스플레이 등을 포함하는 다기능 직물등의 적용가능 응용분야에서의 잠재력으로 인하여 많은 관심을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이같은 응용분야에 적용하기 위하여 전기방사를 이용한 나노크기의 나일론 섬유를 제작하고 reduced graphene oxide를 섬유에 코팅하여 전도성을 가지는 나노섬유를 제작하였다. 나일론 알갱이를 포름산에 녹인 용액을 이용하여 전기방사를 통해 약 100 nm 두께를 가지는 나노섬유를 제작하였다. 제작된 나일론 섬유와 그래핀 옥사이드 사이의 결합력을 향상시키기 위하여 BSA(bovine serum albumin)으로 표면 처리를 하였다. 마지막으로 나일론 섬유에 코팅된 그래핀 옥사이드를 hydrazine을 이용하여 환원하여 전도성을 가지는 섬유를 제작하였다. 제작된 전도성을 가지는 섬유는 약 10 kohm 정도의 저항을 가지는 것을 확인하였으며, 물리적인 외부 변형에서도 안정적으로 전도성을 가지는 것을 확인하였다. 이러한 전도성을 가지는 나노섬유는 웨어러블 전자소자를 제작하는데 응용 가능할 뿐만 아니라, 전기방사를 통한 나노구조물 제작 기술을 가스센서, 바이오센서, 태양전지, 나노소자등 다양한 분야에 적용 가능한 우수한 기술이라고 생각한다.
오큘러스의 대중화 선언 이후로 일반인들에게도 가상현실(VR, Virtual Reality)에 대한 많은 관심을 불러일으켰다. 국내에서도 VR산업에 많은 투자를 하고 있으며, 현실감이 부족한 점을 보안하기 위해 웨어러블을 적용한 실감현 콘텐츠를 제작하고자 하였다. 사람의 움직임을 적외선 센서와 자이로 센서로 인식하고 측정된 센서값을 아두이노와 라즈베리파이를 이용하여 디바이스 입력신호로 처리값을 블루투스 통신으로 디바이스에 전송하여 작동한다. 기존에 없던 웨어러블(wearable) 컨트롤러로 현실감 있는 리얼한 게임을 제공한다.
본 논문에서는 독감확산 예측을 위한 웨어러블 센서를 이용한 기침 감지 모델을 제안한다. 서로 상이한 기침 신체데이터를 사용하고 기침 감지 알고리즘의 구현없이 기계가 학습하는 방식인 멀티모달 DNN을 이용하여 설계하였다. 또한 웨어러블 센서를 통해 실생활의 기침 오디오 데이터와 기침 3축 가속도 데이터를 수집하였고, 두 개의 데이터중 하나의 데이터만으로도 감지를 위한 학습이 가능토록하기 위해 각각 MFCC와 FFT를 이용하여 특징 벡터를 추출하는 방법을 이용하였다.
웰빙에 대한 사회의 관심이 증가하고, 노령화 사회로 접어들게 됨에 따라, 유비쿼터스 환경에서 웨어러블 시스템을 위한 다양한 응용들이 개발되고 있다. 사용자의 생체정보를 측정하여 서비스를 제공 할 수 있는 U-헬스캐어 서비스를 제공하기 위해서는, 사용자의 생체정보를 측정할 수 있는 센서, 센서데이터를 처리할 수 있는 미들웨어, 유비쿼터스용 헬스캐어 서비스 등이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 생체정보 인식용 웨어러블 시스템을 위한 유비쿼터스 헬스캐어 서비스를 제안하고자 한다. 유비쿼터스 헬스캐어 서비스는 자가진단서비스, 원격모니터링서비스, 응급관리 서비스 등으로 구성될 수 있으며, 본 논문에서 각각 서비스에 대해 논의해보고 더 나아가 유비쿼터스 헬스캐어 인프라를 고려한 시스템 구현을 하도록 한다.
본 연구에서는 웨어러블 Fabric(Nylon) + MWCNT 가스센서 내부에서 열확산을 해석하기 위해서 요소해석 프로그램(comsol)을 이용하여 센서 내부에서의 열용량의 확산 과정과 열용량 분포 경도를 확인하였다. 열용량의 확산과정을 해석하기 위해서 가스센서의 구조체에 대하여 이차원으로 모델링을 진행하였으며, 제시된 모델링에 대해서 센서 구성 부분에 대한 특성값을 제시하여 메시 요소법(FEM)을 이용하여 설계된 웨어러블 가스센서에 대해서 열용량이 확산되는 정도와 열용량 경도를 구하기 위해서 지배방정식으로 1계 편미분방정식을 제안하여 해석하였으며, 열속도 전달식을 제안하여 전극층과 가스 검출부의 10[K/mm] 온도 경도를 구하였다.
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.
최근 모바일 환경의 다양한 센서 정보를 이용한 상황인지 서비스가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 모바일 및 웨어러블 센서 데이터를 사용해 다양한 맥락에서 나타날 수 있는 사용자의 식사상황을 효과적으로 인식할 수 있는 확률모델을 제안한다. 식사행위와 관련된 상황들을 체계적으로 모델링하기 위해 행위이론의 4가지 행위 요소 및 육하원칙의 5가지 구성 요소들을 모바일 및 웨어러블의 저수준 센서 데이터로 추론 가능한 범위에 맞게 통합하여 인식모델을 구축하고, 트리구조의 베이지안 네트워크 모델링 방식을 사용하여 인식의 경량화를 시도하였다. 제안하는 시스템의 유용성을 입증하기 위하여 1주일간 다양한 배경의 4명 사용자로부터 식사상황 및 일상생활에 대한 383분의 데이터를 수집하였다. 실험결과 기존의 대표적인 분류기들과 비교하여 상대적으로 우수한 인식률(93.21%)이 도출되는 것을 확인하였다. 또한 실제 시나리오를 통한 내부 분석을 수행하여 인식에 사용되는 각 요소들의 유용성을 검증하였다.
하지 웨어러블 로봇의 근력 보조 성능을 극대화하기 위해서는 착용자의 보행 상태를 인식하는 보행 위상 추정 기술이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 착용자의 보행 속도 변화 및 착용자 간 보행 특성 차이에도 강인하게 보행 위상을 추정할 수 있는 LSTM 기반 보행 위상 강건 인식 기술을 개발하였다. 웨어러블 고관절 보조 로봇을 착용한 총 5명의 트레드밀 및 실외 overground의 보행 센서 정보를 바탕으로 학습을 수행하였다. 저속 및 고속 보행을 포함한 다양한 보행 속도에서 정밀한 보행 위상 추정이 가능한 웨어러블 센서 조합을 도출하였고, 보행 위상 인식 정밀성은 5-Fold Cross Validation 기준 RMSE 약 1.68% 수준의 결과를 얻을 수 있었다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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