웨어러블 컴퓨터 시스템은 WiMedia PHY/MAC 기술과 결합된 USB 기술로 WUSB (wireless universal serial bus) 기술을 사용하여 구성할 수 있다. 본 논문은 U-Health 기능을 지원하는 무선 웨어러블 컴퓨터시스템을 구성하기 위해 WUSB기술과 IEEE 802.15.6 WBAN (wireless body area networks) 기술을 결합한 통신시스템 구조에 초점을 맞추었다. 그리고 IEEE 802.15.6 기반 WUSB 통신 구조에서 시각동기 통신 기술을 제안하였다. 제안하는 시각동기 구조는 WBAN Polling Access 구조를 활용하고 Time Stamp를 사용한 시각동기 미들웨어를 결합한다. 성능 평가에서는 WBAN Polling Access를 적용한 시각동기 성능 및 시각동기 미들웨어를 추가한 성능을 비교분석하여, WUSB over IEEE 802.15.6 통신구조에서 제안한 시각동기 방식의 효율성을 평가하였다.
급속한 반도체 기술의 발전은 획기적인 컴퓨터 및 통신기술의 발전을 가져왔고 초고속 정보화를 가속화시켜 통신의 패러다임과 인류의 생활패턴을 바꾸어 놓았다. 또한 컴퓨터의 초소형 출력장치와 저장장치 및 센서나 음성 인식을 기반으로 한 컴퓨터 입력 방식의 변화, 이동통신 발전 등을 통합한 새로운 컴퓨팅 시대를 요구하고 있다. 1990년대까지의 컴퓨터 기술은 대형컴퓨터에서 고정형태의 개인용 컴퓨터로 발전하였고, 최근에는 노트북을 비롯한 여러 가지 형태의 휴대용 컴퓨터의 등장으로 컴퓨터를 가지고 다니는 포터블(portable) 시대를 지나 반도체와 통신 기술 등의 발전에 힘입어 몸에 지니는, 입고 다니는(wearable)웨어러블 시대에 접어들었다. 따라서 사용자의 몸에 부착시키고 다니면서 언제 어디서든지 컴퓨터와 네트워킹을 하여 사용할 수 있는 디지털 의류를 필요하게 되었다.(중략)
차세대 하이테크 스마트 의류는 복합 차원에서의 감성적인 요소를 섬유 패션기술에 IT융합 기술을 이용하여 제공하고 있다. 생체신호를 이용한 감성은 모호하여 정량적이고 객관적인 측정이 어렵고, 그 표현도 제한된 감성 어휘에 의하여 나타나기 때문에 구체적으로 파악하는 것은 어려운 일이다. 이를 위하여 제품의 기능적 측면뿐만 아니라 정서적 감정과 선호도가 반영된 제품의 설계나 디자인 또한 요구되고 있다. 본 논문에서는 생체신호 측정을 위한 웨어러블 기반의 심전도 측정 의복을 제안하였다. 착용자가 평소 자주 입는 티셔츠를 응용하여 답답해하거나 불편하지 않게 제작하고 소매 형태로 신축성있는 소재를 사용한다. 인체의 형태에 따라 의복과 바이오센서의 전극이 안정적으로 밀착될 수 있도록 고탄력 밴드를 이용하여 일자형으로 제작하였다. 심전도 측정 의복을 착용에 의해 수집된 심전도 ECG 파형을 수집하고 심박변화율을 계산하는 시뮬레이션을 개발한다.
최근, 다양한 형태의 웨어러블 컴퓨팅 디바이스와 이에 따른 응용 프로그램이 개발되고 있으며, 이들 중에서 헬스 케어의 한 영역으로 웨어러블 컴퓨팅 디바이스를 이용하여 개인의 운동량은 측정하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 가장 기초적인 운동인 걸음걸이 측정 알고리즘으로 중력 제거 및 백터 회전(Gravity Removal and Vector Rotation) 알고리즘을 제안하고, 이를 위한 실험으로 보행 또는 주행 중인 개인의 다양한 위치에 부착한 웨어러블 디바이스에 장착된 3축 MEMS 가속도 센서로부터 획득된 가속도 값을GRVR 알고리즘을 이용하여 걸음 수를 측정한다. GRVR은 가속도 센서로 획득된 3축 가속도 값으로 부터 중력에 의한 가속도 분은 저대역 필터를 이용하여 제거 하고, 이 후 각각의 가속도 값에서 직류 성분 제거 및 센서 축 회전 보상인 GRVR 알고리즘으로 보행 혹은 주행 중에 순수하게 걸음걸이에 의하여 발생하는 가속도 변화분 만을 추출한다. 실험 결과로 웨어러블 디바이스를 개인의 허리 중앙 혹은 우측에 부착한 경우 GRVR 알고리즘을 이용한 걸음 수 측정은 99.4%의 정확도, 또한 손목에 부착한 경우 상용 3축 가속도 만보계의 83%보다 정확한 91.1%의 정확도를 확인하였다.
본 논문은 손목 착용형 웨어러블 기기를 착용한 사용자의 걸음걸이에서 흔들리는 팔의 패턴을 통하여 사용자를 인증하는 방법을 제안한다. 기기에 내장된 가속도 센서를 이용하여 샘플링된 3축 가속도 센서 데이터를 수집한다. 수집한 데이터를 신호처리 기법을 통해 변환하여 걸음의 주기를 찾고, 푸리에 변환으로 걸음걸이의 주파수와 크기를 특징으로 추출하여, 2D 혼합 가우시안 모델(GMM)로 학습한 뒤, 신뢰구간 검증 방식으로 테스트한다. 실험결과 95%의 신뢰구간에서 사용자 평균 92%로 사용자를 인증함을 보였다.
웨어러블 컴퓨터 시스템은 WiMedia PHY/MAC 기술과 결합된 USB 기술로 WUSB (wireless universal serial bus) 기술을 사용하여 구성할 수 있다. 본 논문은 U-Health 기능을 지원하는 무선 웨어러블 컴퓨터시스템을 구성하기 위해 WUSB기술과 IEEE 802.15.6 WBAN (wireless body area networks) 기술을 결합한 통신시스템 구조에 초점을 맞추었다. 그리고 IEEE 802.15.6 기반 WUSB 통신 구조에서 저전력 Hibernation 통신 구조를 제안하였다. 제안하는 Hibernation 구조는 WBAN Wakeup Period 및 Wakeup Phase 메시지 필드들을 사용하여, WBAN의 주기적인 Inactive 구간에서 WUSB 통신 구간을 할당한다. 성능 평가에서는 WBAN Wakeup Period에 따른 성능 및 WUSB 통신량에 따른 성능을 비교분석하여, WUSB over IEEE 802.15.6 통신구조에서 제안한 Hibernation 구조의 효율성을 평가하였다.
고령화가 가속되면서 독거노인의 사회적 고립으로 인해 신체, 정신적 어려움이 발생하고 고독사하는 노인들의 수가 증가해 사회적 문제가 되고 있다. 또한 독거노인 관리를 위한 정부 인력은 한정되어 한 명이 담당해야 하는 사람의 수가 너무 많아 수많은 독거노인의 안전과 복지를 보장하는 데 현실적인 어려움이 있다. 이에 따라 본 논문에서는 독거노인의 안전과 복지를 책임지기 위해 IoT와 각종 센서를 활용하여 생체 정보를 수집하는 웨어러블 기기를 제작하고 데이터베이스 서버를 활용한 IT 인프라 구축을 통해 적은 인력으로 효율적인 의료 지원을 목표로 한다. 본 논문은 독거노인의 거주 환경에서 생체 데이터를 수집하고 이를 효과적으로 분석하여 컴퓨터를 통해 실시간으로 모니터링이 가능하다. 이는 고독사 상황을 사전에 감지할 뿐만 아니라 노인들의 일상생활에서 발생할 수 있는 위험 상황에 즉각적인 대처를 통해 독거노인의 안전 및 복지 수준 향상에 기여하고 나아가 소외 계층의 의료 환경 개선에 도움이 될 것으로 예측된다.
의학계에서 심혈관 질환을 정확하게 진단하는 것이 중요해지면서 이를 진단하는 가장 대표적인 방법인 심전도 검사 또한 꾸준한 관심을 받아왔다. 이와 함께, 최근 웨어러블 기기의 발전으로 인해 병원에서 전극을 부착하지 않고 간편하게 심전도를 측정할 수 있게 되었다. 하지만, 이러한 기기들은 단일 사지 유도만을 측정할 수 있다는 한계가 명확하게 존재하여, 심혈관 질환의 정확한 진단이 어렵다. 이러한 배경 속에서, 단일 사지 유도(특히, Lead I 혹은 Lead II)를 활용해 표준 12 유도 심전도를 생성하는 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 그러나 웨어러블 기기에서 측정이 가능한 단일 유도 중 어떠한 리드를 활용하는 것이 유리한가에 관한 연구는 매우 미흡하다. 본 논문은 두 가지의 실제 데이터셋과 세 가지의 심전도 생성 기법에 대한 실험을 통해 각기 다른 사지 유도를 활용하여 표준 12 유도 심전도를 생성하였을 때의 정확도를 비교한다. 실험 결과, Lead II 를 활용하였을 때가 다른 사지 유도를 활용하였을 때 보다 훨씬 정확한 표준 12유도 심전도를 생성할 수 있음을 보여준다.
웰니스에 대한 관심이 증대됨에 따라 개인의 건강상태를 웨어러블 디바이스로 모니터링하는 연구들이 늘어나고 있다. 이에 따라 웨어러블 디바이스에서 운동과 일상 활동을 구분하는 다양한 방법들이 연구되어 왔다. 이러한 기존 연구는 대부분 기계학습을 활용한 방식이다. 하지만 개인별 학습 데이터에 의존적인 과적합 문제와 연속적인 사건으로 구성되는 사람의 행동을 독립적으로 취급하여 인식 결과가 중간에 끊기고 오인행동이 생기는 문제가 있다. 이에 본 연구는 운동 시 심박이 오르내리는 생체반응 원리를 기반으로 한 운동 상태 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 3축 가속도 센서와 PPG 센서를 통해 활동강도 및 심박 수를 산출하여 심박 회복기를 판단한 후, 활동강도 검사 또는 심박 상승기 검사를 통해 운동 상태를 검출한다. 실험 결과에서 제안하는 알고리즘은 평균 정확도 98.64%, 정밀도 98.05%, 재현율 98.62%로 기존 알고리즘보다 개선된 모습을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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