This study aimed to develop a soft fabric-based elbow-bending angle sensor that can replace conventional hard-type inertial sensors and a system for estimating bending angles using it. To enhance comfort during exercise, this study treated four fabrics (Bergamo, E-band, span cushion, and polyester) by single-walled carbon nanotube dip coating to create conductive textiles. Subsequently, one fabric was selected based on performance evaluations, and an elbow flexion angle sensor was fabricated. Gauge factor, hysteresis, and sensing range were employed as performance evaluation metrics. The data obtained using the fabricated sensor showed different trends in sensor values for the changes in the angle during bending and extending movements. Because of this divergence, the two movements were separated, and this constituted the one-step process. In the two-step process, multilayer perceptron (MLP) was employed to handle the complex nonlinear relationships and achieve high data accuracy. Based on the results of this study, we anticipate effective utilization in various smart wearable and healthcare domains. Consequently, a soft- fabric bending angle sensor was developed, and using MLP, nonlinear relationships can be addressed, enabling angle estimation. Based on the results of this study, we anticipate the effective utilization of the developed system in smart wearables and healthcare.
In this study, we demonstrated that the nonenzymatic glucose sensor based on the flexible carbon fiber bundle electrode with BDD nanocomposites (CF-BDD electrode). As a nano seeding method for the deposition of BDD on flexible carbon fiber, electrostatic self-assembly technique was employed. Surface morphology of BDD coated carbon fiber electrode was observed by scanning electron microscopy. And the electrochemical characteristics were investigated by cyclic voltammetry, electrochemical impedance spectroscopy and chronoamperometry. This CF-BDD electrode exhibited a large surface area, a direct electron transfer between the redox species and the electrode surface and a high catalytic activity, resulting in a wider linear range (3.75~50 mM), a faster response time (within 3 s) and a higher sensitivity (388.8 nA/mM) in comparison to a bare CF electrode. As a durable and flexible electrochemical sensing electrode, this brand new CF-BDD scheme has promising advantages on various electrochemical and wearable sensor applications.
As an emerging power generation technology, triboelectric nanogenerators (TENGs) have received increasing attention due to their boundless promise in energy harvesting and self-powered sensing applications. The recent rise of soft robotics has sparked widespread enthusiasm for developing flexible and soft sensors and actuators. TENGs have been regarded as promising power sources for driving actuators and self-powered sensors, providing a unique approach for the development of soft robots with soft sensors and actuators. In this review, TENG-based soft robots with different morphologies and different functions are introduced. Among them, the design of biomimetic soft robots that imitate the structure, surface morphology, material properties, and sensing/generating mechanisms of nature has greatly benefited in improving the performance of TENGs. In addition, various bionic soft robots have been well improved compared to previous driving methods due to the simple structure, self-powering characteristics, and tunable output of TENGs. Furthermore, we provide a comprehensive review of various studies within specific areas of TENG-enabled soft robotics applications. We first explore various recently developed TENG-based soft robots and a comparative analysis of various device structures, surface morphologies, and nature-inspired materials, and the resulting improvements in TENG performance. Various ubiquitous sensing principles and generation mechanisms used in nature and their analogous artificial TENG designs are demonstrated. Finally, biomimetic applications of TENG enabled in tactile displays as well as in wearable devices, artificial electronic skin and other devices are discussed. System designs, challenges and prospects of TENGs-based sensing and actuation devices in the practical application of soft robotics are analyzed.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.7
no.2
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pp.43-50
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2018
Biometric information computing is greatly influencing both a computing system and Big-data system based on the bio-information system that combines bio-signal sensors and bio-information processing. Unlike conventional data formats such as text, images, and videos, biometric information is represented by text-based values that give meaning to a bio-signal, important event moments are stored in an image format, a complex data format such as a video format is constructed for data prediction and analysis through time series analysis. Such a complex data structure may be separately requested by text, image, video format depending on characteristics of data required by individual biometric information application services, or may request complex data formats simultaneously depending on the situation. Since previous bio-information processing computing systems depend on conventional computing component, computing structure, and data processing method, they have many inefficiencies in terms of data processing performance, transmission capability, storage efficiency, and system safety. In this study, we propose an improved biosensing converged big data computing architecture to build a platform that supports biometric information processing computing effectively. The proposed architecture effectively supports data storage and transmission efficiency, computing performance, and system stability. And, it can lay the foundation for system implementation and biometric information service optimization optimized for future biometric information computing.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.6
no.4
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pp.813-818
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2020
Recently, with the rapid increase in technology and users of smart devices, the smart watch market has grown, and its utility and usability are continuously expanding. The strengths of smartwatches are wearable portability, application immediacy, data diversity and real-time capability. Despite these strengths, smartwatches have limitations such as battery limitations, display and user interface size limitations, and memory limitations. In addition, there is a need to supplement developers and standard devices, operating system standard models, and killer application modules. In particular, monitoring and application of user's biometric information is becoming a major service for smart watches. The biometric information of such a smart watch generates a large amount of data in real time. In order to advance the biometric information service, stable peer-to-peer transmission of sensing data to a remote smartphone or local server storage must be performed. We propose a synchronization method to ensure wireless remote peer-to-peer transmission stability in a smart watch system. We design a wireless peer-to-peer transmission process based on this synchronization method, analyze asynchronous transmission process and proposed synchronous transmission process, and propose a transmission efficiency method according to an increase in transmission amount.
Kim, Tae Ho;Suh, Dong Hyeok;Yoon, Shin Sook;Ryu, KeunHo
Journal of Digital Contents Society
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v.19
no.9
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pp.1779-1785
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2018
In this paper, we propose an error correction method to improve the accuracy of human activity recognition using sensor event data obtained by smart devices such as wearable and smartphone. In the context awareness through the smart device, errors inevitably occur in sensing the necessary context information due to the characteristics of the device, which degrades the prediction performance. In order to solve this problem, we apply Kalman filter's error correction algorithm to compensate the signal values obtained from 3-axis acceleration sensor of smart device. As a result, it was possible to effectively eliminate the error generated in the process of the data which is detected and reported by the 3-axis acceleration sensor constituting the time series data through the Kalman filter. It is expected that this research will improve the performance of the real-time context-aware system to be developed in the future.
Liquid crystal elastomer (LCE) fibers have been widely applied in various fields, such as soft robots and biomimetic actuators, in a one-dimensional form. LCEs possess the characteristics of both fluidity and solid order, as well as the elasticity of rubber, and exhibit stimulus-response based on these properties. In particular, by programming the responsiveness to various stimuli such as heat, light, electric fields, and magnetic fields in terms of shape-changing, various movements such as lifting, twisting, and rotating can be realized with high degrees of freedom. Therefore, LCE fibers have the potential for application in various fields such as artificial muscles, soft robots, wearable technologies, and sensing technologies. The research on liquid crystal elastomer fibers is evaluated to have high applicability in various fields in the Fourth Industrial Revolution as a smart material that can include various functionalities beyond simple fibers. In this review, we introduce the structure and basic characteristics of liquid crystal elastomer fibers, the latest research trends on orientation-based fabrication methods, and various applications such as artificial muscles, smart fabrics, and soft robots.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.12
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pp.51-57
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2019
In this paper, we analyzed the performance of IoT based smart wearable mine detection device. There are various mine detection methods currently used by the military. Still, in the general field, mine detection is performed by visual detection, probe detection, detector detection, and other detection methods. The detection method by the detector is using a GPR sensor on the detector, which is possible to detect metals, but it is difficult to identify non-metals. It is hard to distinguish whether the area where the detection was performed or not. Also, there is a problem that a lot of human resources and time are wasted, and if the user does not move the sensor at a constant speed or moves too fast, it is difficult to detect landmines accurately. Therefore, we studied the smart wearable mine detection device composed of human body antenna, main microprocessor, smart glasses, body-mounted LCD monitor, wireless data transmission, belt type power supply, black box camera, which is to improve the problem of the error of mine detection using unidirectional ultrasonic sensing signal. Based on the results of this study, we will conduct an experiment to confirm the possibility of detecting underground mines based on the Internet of Things (IoT). This paper consists of an introduction, experimental environment composition, simulation analysis, and conclusion. Introduction introduces the research contents such as mines, mine detectors, and research progress. It consists of large anti-personnel mine, M16A1 fragmented anti-mine, M15 and M19 antitank mines, plastic bottles similar to mines and aluminum cans. Simulation analysis is conducted by using MATLAB to analyze the mine detection device implementation performance, generating and transmitting IoT signals, and analyzing each received signal to verify the detection performance of landmines. Then we will measure the performance through the simulation of IoT-based mine detection algorithm so that we will prove the possibility of IoT-based detection landmine.
To develop flexible electrode materials for wearable devices, we investigated the electrochemical characteristics of carbon fibers tow according to pretreatment. And an electrochemical non-enzymatic sensor was fabricated using glucose as a target. The carbon fibers tow was pretreated through desizing and activation processes, and activation was performed in two ways: chemical oxidation and electrochemical oxidation. Surface morphology of carbon fibers tow samples was observed by SEM and their electrochemical characteristics and sensing performance were investigated by cyclic voltammetry, electrochemical impedance spectroscopy and chronoamperometry. Carbon fibers tow samples showed improved electrochemical properties such as reduced Ret, ΔEp, and increased Ip through pretreatment. And similar electrochemical properties were obtained with both activation methods. We selected electrochemically activated carbon fibers tow as the final electrode material for application of electrochemical sensor. The non-enzymatic glucose sensor based on this electrode has an enhanced sensitivity of 0.744 A/mM (in a linear range of 0.09899~3.75423 mM) and 0.330 mA/mM (3.75423~50 mM), respectively. Through this study, the possibility of using carbon fibers tow was confirmed as an electrode material. It is expected to be used as basic research for development of high-performance flexible electrode materials.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.2
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pp.263-267
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2015
current mine detector can't division the section if it is conducted and it needs too much labor force and time. in addition to, if the user don't move the head of sensor in regular speed or move it too fast, it is hard to detect a mine exactly. according to this, to improve the problem using one direction ultrasonic wave sensing signal, that is made up of human body antenna part, main micro processor unit part, smart glasses part, body equipped LCD monitor part, wireless data transmit part, belt type power supply part, black box type camera, Security Communication headset. the user can equip this at head, body, arm, waist and leg in removable type. so it is able to detect the powder in a 360-degree on(under) the ground whether it is metal or nonmetal and it can express the 2D or 3D film about distance, form and material of the mine. so the battle combats can avoid the mine and move fast. also, through the portable battery and twin self power supply system of the power supply part, combat troops can fight without extra recharge and we can monitoring the battle situation of distant place at the command center server on real-time. and then, it makes able to sharing the information of battle among battle combats one on one. as a result, the purpose of this study is researching a smart wearable mine detector which can establish a smart battle system as if the commander is in the site of the battle.
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