많은 웨어러블 스마트 피트니스 장치들이 심박수와 관련된 서비스를 제공한다. 이러한 서비스는 통계를 기반으로 사전 결정한 고정 수치를 기준으로 이용한다. 그러나 사람들의 신체조건은 개개인마다 다르기 때문에, 모든 개개인을 같은 기준으로 적용하는 서비스는 신뢰성이 낮다. 본 논문에서는 사용자의 운동 능력에 맞추어 심박수의 기준이 변동하는 피드백-RFC 모델과, 모델을 구현하는 방법을 제안한다. 그리고 12명의 실험참가자들로부터 심장박동 데이터를 수집하여 모델을 평가함으로써 제안 모델의 효용성을 보인다.
최근 건강관리 및 심장질환 관리 등에 대한 관심이 증가하면서 유비쿼터스 헬스케어 서비스와 관련 기기에 대한 개발이 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 패치형 심전도 측정기기와 연동된 스마트폰으로 구성된 모바일 헬스케어 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 실시간으로 심전도, 맥박, 스트레스 지수를 모니터링하고 저장 및 전송하는 기능과 심박 수에 따른 건강관리 기능 등을 제공한다. 이처럼 웨어러블 생체신호 측정 장치와 연동된 모바일 헬스케어 시스템을 통해 생체 신호를 지속적으로 모니터링함으로써 사용자는 만성질환을 예방하고 꾸준히 건강을 유지할 수 있다. 본 논문에서는 실제 플랫폼에 탑재되어 구현된 결과를 보여준다.
사물인터넷이 발전으로 초소형 통신장치를 설치한 의류, 스포츠 장비, 웨어러블 디바이스 등을 활용한 다양한 장거리를 요하는 서비스의 개발로 인하여 기존에 IoT를 위하여 대표적으로 활용되던 Wi-Fi 와 Zigbee와 같은 근거리 네트워크에서의 거리의 한계가 느껴지면서 장거리 통신 기술인 LPWAN에 대한 연구가 진행이 되었다. 본 논문에서는 LPWAN 기술중 비 대역망 기술인 LoRa 기술의 세부부분들에 대하여 소개하고, 국내와 국외에서 활용되고 있는 다양한 활용사례를 조사 및 분석하여 LoRa를 사용하는 실내 및 근거리 게이트웨이를 통한 통신방식에서 장거리 통신방식으로 연구가 진행이 되고 있는 것을 확인 할 수 있었다.
Auscultation of heart sounds using a stethoscope is the basic method to diagnose the cardiovascular disease and observation of abnormalities. However, the heart sound transmitted to the ear through the stethoscope is greatly affected by internal sounds such as organ movement or breathing. In addition, the user's experience significantly influences the accuracy of the auscultation result. Therefore, in this paper, we developed a wearable device that simultaneously measures heart sound and PPG signals for cardiac condition monitoring. The structure of the proposed device is designed to simultaneously measure heart sound and PPG signals when worn on a finger and placed on the chest. A prototype was implemented according to the design structure, and it was confirmed that the performance of measurements and collection for physiological signals was excellent through experiments.
최근 IoT 기술은 가전제품, 웨어러블 디바이스, 친환경 사업등 여러가지 분야에서 사용되고 있고 각 분야의 애플리케이션의 수와 애플리케이션에 연결된 장치 수가 증가함에 따라 엄청난 양의 데이터가 생성되고 있다. 수집된 많은 양의 데이터는 전송과 저장등의 과정을 거쳐야 하지만 현재 각기다른 여러가지 IoT 플랫폼들의 프로토콜들이 존재하고 있어 서로 다른 프로토콜 간의 데이터 전송이나 디바이스 연동이 힘들다는 문제점이 존재하고 있다[1]. 또한 센서로 수집된 데이터들이 중앙 집중식 구조로 저장되기 때문에 이 데이터들을 신뢰할수 있는가에 대한 문제가 존재한다. 이 문제들을 해결하기 위해 이 논문에서는 IoT 플랫폼에서의 서로다른 프로토콜간의 연동과 데이터들의 중앙 집중화 문제를 해결하기 위한 블록체인을 활용한 IoT 플랫폼 인터워킹 프레임워크 모델을 제안하고 이어 결론과 향후 연구방향을 제시한다.
현 사회는 효율성과 편리함을 목적으로 수고를 덜어주는 기계 및 장치, 시스템들을 연구하고 개발하고 있다. 이를 목적으로, 개발되는 시스템에 가장 적합한 대상이 누구인지 파악하는 것도 중요한 요소 중 하나이다. 따라서, 본 프로젝트는 대부분의 사람들에게는 쉬운 행동이지만 신체적 한계로 어려움을 겪는 분들을 대상으로 초점을 맞췄다. 특정한 입력을 인식하여 그 입력에 따라 자동으로 책장을 한 페이지씩 넘겨주는 출력 시스템을 제안한다. 호흡, 손가락 기울기, 버튼 등의 센서에서 감지된 움직임을 통해 최소한의 동작으로 아두이노 기반의 자동화 프로그램 이행을 목표로 하고 있다. 생체 동작 신호 수집을 위한 비접촉 및 웨어러블 센서로 구성되며 수신받은 데이터를 기반으로 각각의 모터에 전송하여 담당하는 작동을 한다. 자동화 및 모션 감지 기술 프로토타입을 제시한다.
클라우드 환경에서는 센서 및 웨어러블 장치를 이용한 IoT 기기가 다양한 환경에서 응용되고 있으며 그에 따른 IoT 기기에서 생성되는 정보를 정확하게 판별하는 기술들이 활발하게 연구되고 있다. 그러나, 전력 및 보안과 같은 IoT 환경의 제약사항으로 인하여 IoT 장치에서 발생하는 정보가 매우 취약하기 때문에 금전 피해 및 인명 피해가 증가하고 있다. 본 논문에서는 IoT 정보를 정확하게 수집·분석하기 위해서 IoT 정보 오류를 고려한 지형 정보 기반의 키 관리기법을 제안한다. 제안 기법은 IoT 장치를 클라우드 환경에서 임의로 배치할 경우 IoT 장치의 연결성을 확보하기 위해서 IoT 배치 오류를 허용하는 동시에 지형 정보를 n개의 그룹으로 그룹핑 하도록 한다. 특히, 각 그룹핑 된 지형 정보에는 전체 키 풀에서 랜덤하게 선택된 임의의 키를 할당한 후 IoT 정보에 포함된 지형 정보의 키와 확률적으로 높은 키 값을 IoT 장치의 연결성으로 확보할 수 있도록 한다. 특히, 제안 기법은 확률적 딥러닝을 이용하여 IoT 지형 정보의 키를 시드로 추출하기 때문에 IoT 장치에 대한 정보 오류를 낮출수 있다.
현재 군에서 운용하고 있는 지뢰탐지 방법은 다양하나 통상 야전에서는 육안탐지, 탐침에 의한 탐지, 탐지기에 의한 탐지, 기타탐지 방법 등으로 지뢰를 탐지하며, 탐지기에 의한 탐지방법은 GPR센서를 이용한 탐지기로 금속탐지는 가능하나 비금속탐지가 곤란하며, 탐지를 실시한 곳과 실시하지 않은 지역을 구분할 수 없고, 많은 인력과 시간이 낭비되는 문제점이 있으며, 사용자가 센서를 일정한 속도로 움직이지 않거나, 너무 빨리 움직이는 경우 지뢰를 정확히 탐지하기가 곤란하다. 따라서 이러한 단방향 초음파 센싱 신호를 이용한 지뢰탐지 오류의 문제점을 개선하고자 Human Body 안테나부, 메인마이크로프로세서 유닛부, 스마트안경부, 바디장착형 LCD모니터부, 무선데이터 송수신부, 벨트형 전원공급부, 블랙박스 카메라부, 보안통신 헤드셋부로 구성한 스마트 웨어러블 지뢰탐지 장치를 연구하였다. 이 연구결과를 토대로 IoT(Internet of Things) 기반으로도 지하에 있는 지뢰를 탐지할 수 있는 가능성을 확인하기 위해 실험을 진행하고자 한다. 본 논문은 서론, 실험환경 구성, 시뮬레이션 분석, 결론 순으로 구성 하였으며, 서론에서는 지뢰, 지뢰 탐지기, 연구진행 등 연구내용을 소개 하고, 실험 환경 구성은 야전과 동일한 환경과 매설방법을 기초로 M14폭풍형 대인지뢰, M16A1파편형 대인지뢰, M15 및 M19대전차 지뢰, 지뢰와 유사한 플라스틱 병, 알루미늄 캔으로 구성하였으며, 시뮬레이션 분석은 지뢰탐지 장치 구현 성능을 분석하기 위해 매트랩을 이용한 시뮬레이션을 진행하여, IoT 신호를 생성 및 전송하고, 각각의 수신된 신호를 분석하여 지뢰의 탐지 성능을 확인한 후 IoT 기반 지뢰탐지 알고리즘 시뮬레이션을 통해 성능을 검증하여 지하에 있는 지뢰를 탐지할 수 있는 가능성을 IoT기반으로 입증하려고 한다.
최근 IT 기술이 발달함에 따라 병원에서 사용되고 있는 의료 장비도 고사양의 성능을 요구하고 있다. 그러나, 사용자는 사용자의 상황에 따라 서로 다른 병원을 내원하기 때문에, 병원에서 진료 받은 의료 정보가 병원마다 분산되어 있다. 본 논문에서는 서로 다른 병원에 내원한 사용자의 헬스케어 정보 수집을 위해서 병원에 저장되어 있는 사용자의 헬스케어 정보를 효율적으로 통합하기 위한 모델을 제안한다. 제안모델은 사용자 중심의 헬스케어 정보 수집을 위해서 개인 웨어러블 장치로부터 수집된 사용자의 헬스케어 정보를 서로 동기화한다. 또한, 제안 모델은 헬스케어 서비스 센터와 데이터 공유를 원활하게 수행하기 위해서 클라우드 환경에 존재하는 데이터베이스에서 사용자의 헬스케어 정보와 관련된 무결성 및 유효성 검사를 수행한다. 특히, 제안모델은 모바일 플랫폼으로부터 수집된 사용자의 헬스케어 정보를 원활하게 관리하기 위해서 트리기반의 데이터 처리를 수행할 수 있도록 하였다.
최근 웨어러블 장치와 IoT 기술들이 다양하게 개발 및 상용화되면서, 이에 발맞추어 다양한 종류의 센서 들이 개발되었고, 이런 새로운 종류의 센서들이 실생활에서 다양하게 접목되면서 다양한 응용 제품들이 개발되어 왔다. 새로운 센서 기술들이 현실화되면서 의학분야에서도 많이 적용되고 있으며, 특히 자기장 센서는 의학분야에서 다양한 목적으로 활용되어져 왔다. 본 논문에서는 소형의 영구자석과 이를 측정하기 위한 자기장 센서를 활용하여 손목의 재활 훈련이나 운동량을 측정하는 모델과 방법을 제시하고자 한다. 자석과 자기장 센서 사이에는 전기적인 선들의 연결이 없이도 자석과 자기장 센서 사이의 자기장을 측정할 수 있어, 이렇게 측정된 자기장 값들을 실제 자석과 자기장 센서간의 거리로 환산하여 측정할 수 있는 장점이 있다. 하지만, 자기장의 특징은 그 자체만으로도 비선형적인 자기장이 생성되기 때문에, 자기장 센서 패드와 손목동작의 비선형 모델로 인하여, 아주 복잡한 모델과 많은 계산이 요구하게 된다. 따라서 본 논문에서는 이런 구현상의 어려운 단점들을 보완하고 정확한 장기장센서 데이터를 측정하기 위하여, 손에 설치된 자석과 손목에 설치된 자기장 센서를 모델링하고 캘리브레이션하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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