• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.20 no.1
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• pp.99-106
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• 2016

Wearable display market is a consistently growing field to handle a smart device with ease. Wearable display is an efficient device that can show the information to the user. In this paper, propose the scheme of a wearable display using LED and implement it including controlling remotely with BLE. Traditional outdoor LED display requires the dedicated controller and its software. Therefore, to control those LED display, it should implement a driver and its own way of communication. The proposed method is to ensure the independence and extensibility by separating driver module and communication module for controlling LED display. In addition, by adopting a short-range communication with Bluetooth 4.0 and a LED driver with low-power technology, it can be showed to control system configuration and display with a smart device.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.278-279
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• 2016

최근 웨어러블 장치의 개발로 인하여 다양하게 생체 신호를 측정하는 방법이 많아지고 있다. 이와 관련하여 대표적으로 측정하는 신호가 PPG(plethysmography) 신호이다. PPG 신호를 이용하여 맥박수, 혈박출량, SPo2 등의 값들을 추정할 수 있다. 그러나 웨어러블 장치의 특성상 동적잡음이 많이 발생하게 된다. 동적잡음을 제거하기 위한 방법들은 가속도 센서를 사용하는 방법, 칼만필터(Kalman filter)를 이용하는 방법 등 다양한 방법들이 존재한다. 그러나 여전히 범용으로 사용하기에는 한계가 있다. 본 논문은 Neural Network를 사용하여 개인별로 PPG 신호를 학습하여 PPG 신호의 이상 유무를 판단하고 이전 신호의 평균 맥박수를 사용하여 효과적으로 PPG 신호의 정확한 맥박수를 검출하는 알고리듬을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.405-406
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• 2014

최근에 고위험도 환자군을 중심으로 신체의 일부에 생체신호 측정 장치를 부착하여 병원이 아닌 환자가 거주하는 공간을 중심으로 데이터를 수집하고 이를 스마트 폰과 같은 모바일 기기로 전송하여 환자의 건강상태를 감시하는 모바일 헬스케어 패러다임이 활발하게 적용되고 있다. 이에 따라서 본 논문에서는, 웨어러블 생체신호 획득 장치로부터 모바일 기기로 수신되는 환자의 데이터에서 기저선 변동 또는 전원 잡음이 발생하는 경우 안드로이드 기반의 스마트 폰 환경에서 이러한 왜곡 현상을 실시간으로 제거하는 유한응답 필터링 연산 알고리즘을 제시하고자 하였다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.23 no.2
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• pp.104-109
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• 2017

We propose a new machine learning algorithm which analyzes daily activity patterns of users from multi-modal wearable sensor data. The proposed model learns and extracts activity patterns using input from wearable devices in real-time. Inspired by cue integration of human's property, we constructed gated multi-modal neural networks which integrate wearable sensor input data selectively by using gate modules. For the experiments, sensory data were collected by using multiple wearable devices in restaurant situations. As an experimental result, we first show that the proposed model performs well in terms of prediction accuracy. Then, the possibility to construct a knowledge schema automatically by analyzing the activation patterns in the middle layer of our proposed model is explained.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.13 no.3
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• pp.267-276
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• 2020

Manufacturing workers are easily exposed to the risk of musculoskeletal disorders caused by repetitive tasks in their working environment. This is due to problems with occupational characteristics that repeatedly use the body. However, the current lack of monitoring systems for monitoring and prevention has led to an increase in workers' exposure to risks each year. This paper presents how to solve these problems in real working environment by producing wearable devices using IMU sensors. After wearing a wearable type device, the user's movement is judged through data analysis by receiving the rotation value according to musculoskeletal movement. At this time, the risk is determined by measuring the number of rotations of the user by eliminating bias and eliminating cumulative error, acquiring sophisticated data, and analyzing it in the form of dynamic threshold values. Using the wearable device proposed in this paper, the effect of this method could be checked through a web page measuring the number of rotations for elbow musculoskeletal disorders.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.6 no.6
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• pp.271-280
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• 2017

In this paper, we propose a new safety system composed of wearable devices, driver's seat belt, and integrating controllers. The wearable device and driver's seat belt capture driver's biological information, while the integrating controller analyzes captured signal to alarm the driver or directly control the car appropriately according to the status of the driver. Previous studies regarding driver's safety from driver's seat, steering wheel, or facial camera to capture driver's physiological signal and facial information had difficulties in gathering accurate and continuous signals because the sensors required the upright posture of the driver. Utilizing wearable sensors, however, our proposed system can obtain continuous and highly accurate signals compared to the previous researches. Our advanced wearable apparatus features a sensor that measures the heart rate, skin conductivity, and skin temperature and applies filters to eliminate the noise generated by the automobile. Moreover, the acceleration sensor and the gyro sensor in our wearable device enable the reduction of the measurement errors. Based on the collected bio-signals, the criteria for identifying the driver's condition were presented. The accredited certification body has verified that the devices has the accuracy of the level of medical care. The laboratory test and the real automobile test demonstrate that our proposed system is good for the measurement of the driver's condition.

• Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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• v.11 no.3
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• pp.253-259
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• 2017

Conventional upper extremity rehabilitation paradigm after brain injury has several shortcomings that is monotonous, simple, and repetitive in exercises over a long period of time, thereby causing training efficiency to decline as a consequence of low interest and participation. To resolve this issue, this paper proposes a new rehabilitative program integrating a wearable device integrated with EMG and motion sensor and a mobile game for the upper limbs' rehabilitative training. The developed wearable device is manufactured in the form of band, making it easy to wear. The mobile game is designed to enable rehabilitative training through games reflective of flexion, extension, abduction, and adduction identified by motion sensors along with grasp motion recognized by EMG signals measured from the wearable device. It also provides a tailored rehabilitative environment suitable for individual patients based on difficulty adjustments. As a consequence of applying the developed program to 14 brain injury in need of the upper limb rehabilitation and taking surveys on the utility of the developed rehabilitative program, the responses indicated that the developed rehabilitative program is far much more interesting and fun than the conventional rehabilitative program, further to the desire of those surveyed to reuse the developed program in the future.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.23-24
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• 2011

기존 성능중심의 PC에서 편의를 위한 인간 중심인 웨어러블 컴퓨터 시대로 변하고 있다. 웨어러블 컴퓨터는 제한적인 하드웨어에서 센서들과의 통신뿐만 아니라 동시에 여러 이벤트를 빠르게 처리해야 한다. SenOS는 극히 제한된 자원을 이용하면서 응용소프트웨어가 탑재된 장치가 요구하는 시간 내에 처리가 필요한 웨어러블 컴퓨터에 적합한 경량 실시간 운영체제이다. 하지만 SenOS는 현재 표준 인터페이스의 미적용으로 인해 응용프로그램의 재사용성이 낮아진다. 따라서 응용프로그램의 재사용성을 높이기 위해 표준 인터페이스를 적용할 필요성이 있다. 컴퓨팅 시스템에서 개방형 시스템 구조를 갖는 표준 중 운영체제의 인터페이스에 대한 표준으로 POSIX(Portable Operating System Interface)가 개발되어 있으며, 디지털 컨버전스 기기와 같이 실시간 운영체제 탑재를 요구하는 시스템을 위한 인터페이스 표준으로 POSIX.4 계열이 있다. 본 논문에서는 경량 실시간 운영체제 SenOS의 표준 인터페이스 적용을 위한 개방형 실시간 운영체제 인터페이스 표준인 POSIX.4 호환 계층(wrapper)을 설계 및 구현하였다.

• 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.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.593-598
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• 2006

웨어러블 컴퓨팅 환경에서 사용 가능한 키보드는 부담 없이 착용할 수 있어야 하며 충분히 빠른 속도로 문자를 입력할 수 있어야 한다. 또한 일반적인 사용자도 특별한 훈련과정 없이 쉽게 사용할 수 있어야 한다. 상용화된 웨어러블 컴퓨팅용 입력장치는 주로 소형화 QWERTY 키보드인데 공통적으로 키 수를 줄이는 방식을 택하고 있다. 그러나 줄이는 키 수에 대응하여 문자 입력을 위한 키 입력 수(KSPC: Key Strokes per Character)가 증가하기 때문에 입력효율이 저하되고 학습을 위한 요구되는 노력이 또한 증가한다. 그럼에도 불구하고 Halfkeyboard, WristPC keyboard, FrogPad 등 상품화된 키보드는 충분히 작은 사이즈가 아니어서 일상적으로 부담 없이 수용하기에는 물의가 있다. 본 연구는 이런 문제점을 해결하기 위해 키 간격을 줄여 극적으로 키보드를 소형화할 수 있는 원키 키보드라는 개념을 제안하였다. 전통적인 키보드의 경우 하나의 키에 하나의 문자가 할당되는데 반해 원키 키보드는 하나의 키 판 위에 10*5 배열의 QWERTY 키보드 문자배열을 표시하게 하였다. 또한 표시된 문자판에서 어떤 것을 선택하여 눌렀는지 손가락의 위치를 센싱하여 해당 문자를 입력하도록 하였다. 70mm*35mm 크기의 원키 키보드에 대한 실험결과 착용성과 사회적 수용성이 우수하였으며 5 세션의 시도를 통해 평균 18.9WPM 의 입력속도와 교정되지 않은 순수 에러율 0.87%를 기록하였다.