스마트 의류가 고객 중심으로 다변화 되어가는 생활환경 속에서 날씨정보를 제공하는 것은 서비스 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 최근에는 스마트 의류의 다양한 어플리케이션이 연구자와 개발자에 의해 제시되고 있다. 그 중 센서 기반의 스마트 의류는 시장에서 가장 수요가 높을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 웨어러블 기반의 스마트 모자를 이용한 생활기상지수 모니터링 시스템을 제안하였다. 제안된 스마트 모자를 착용하여, 기상상태를 수집하고 신호를 UMPC로 무선 전송되어 이를 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 고안하였다. 센서에 따른 생활기상지수를 제공하기 위해서, 기상지수를 6가지 요소(열지수, 식중독지수, 불쾌지수, 자외선지수, 체감온도지수, 동파가능지수)에 따라 분석하였다. 생활기상지수 모니터링 시스템을 개발하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다. 따라서 스마트 의류에서 서비스의 만족도와 질을 향상시켰다.
물질적 풍요로움뿐만 아니라 품질이 다변화 되어가는 생활환경 속에서 감성에 따른 생체신호를 파악하는 것은 감성공학 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 이를 위하여 제품의 기능적 측면뿐만 아니라 정서적 감정과 선호도가 반영된 제품의 설계나 디자인 또한 요구되고 있다. 본 논문에서는 웨어러블 기반의 심전도 측정 의복을 이용한 시각감성과 생체신호간의 상관관계를 제안하였다. 심전도 측정 의복을 착용함으로 심전도 ECG 파형을 측정하였다. 심전도 측정 의복을 착용에 의해 수집된 심전도 파형으로부터 심박변화율을 계산한다. 그리고 고속 퓨리에 변환을 이용한 파워 스펙트럼 분석은 시각감성과 생채신호의 상관관계를 평가한다. 제안된 방법에 대해서 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.
모바일 투어 가이드 어플리케이션은 여행 정보를 제공하여 여행자가 여행 중에 주변의 관심 지점(POI; Point of Interest) 을 검색하고 찾아갈 수 있도록 돕는다. 최근 모바일 컴퓨팅 기술이 발전하면서 핸드헬드 디바이스와 웨어러블 디바이스를 여행 정보 검색에 활용하는 사용자가 늘어나고 있지만, 모바일 투어 가이드 어플리케이션들은 디바이스의 특성을 고려하지 않고 여행 정보를 제공한다. 특히 이들 투어 가이드 어플리케이션들은 여행 상황을 공유하지 않기 때문에 여러 모바일 디바이스를 이용하는 여행자는 각각의 디바이스에 여행자의 검색 의도를 별도로 입력해야 하고, 동기화된 여행 정보를 제공받지 못한다. 이러한 문제들을 개선하기 위해 본 논문에서는 디바이스의 특성에 따라 여행 정보를 제공하고 여행 상황을 공유하는 모바일 투어 가이드 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 핸드헬드 디바이스와 안경형 웨어러블 디바이스를 이용하여 여행자에게 여행 정보를 제공하고, 각각의 디바이스가 가진 단점을 상호 보완하면서 여행자를 안내한다. 또한 제안된 시스템은 각각의 디바이스들에 설치된 어플리케이션 사이에 여행 상황을 공유하여 여행자의 입력을 최소화하고, 여행 상황에 맞는 여행 정보를 제공한다.
수화는 청각 장애인이 다른 사람들과 의사소통할 수 있도록 설계된 것이다. 그러나 수화는 충분히 대중화되어 있지 않기 때문에 청각 장애인이 수화를 통해서 일반 사람들과 원활하게 의사소통하는 것은 쉽지 않은 문제이다. 이러한 문제점에 착안하여 본 논문에서는 웨어러블 컴퓨팅 및 딥러닝 기반 미국식 수화인식 시스템을 설계하고 구현하였다. 이를 위해서 본 연구에서는 손등과 손가락에 장착되는 총 6개의 IMUs(Inertial Measurement Unit) 센서로 구성된 시스템을 구현하고 이를 이용한 실험을 수행하여 156개 특징이 수집된 데이터 추출을 통해서 총 28개 단어에 대한 미국식 수화 인식 방법을 제안하였다. 특히 LSTM (Long Short-Term Memory) 알고리즘을 사용하여 최대 99.89%의 정확도를 달성할 수 있었고 향후 청각 장애인들의 의사소통에 큰 도움이 될 것으로 예상된다.
본 논문에서는 근전도 신호 획득 및 분석을 위한 웨어러블 디바이스용 센서 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템의 성능은 임상용 근전도 시스템에서 획득된 근전도 신호와 근피로도 및 근활성도의 상관성 분석에 의해 평가되었으며 실측된 소비 전력이 상용 근전도 시스템들과 비교되었다. 5명의 피실험자들의 이두박근 및 삼두박근에서 수집된 근전도 신호를 통한 실험에서, 구현된 시스템이 임상용 근전도 센서 시스템과 근피로도는 1.1~1.4의 상관성을, 근활성도는 약 1.0의 강한 양의 상관 경향성을 보여주었다. 또한 소비전력의 비교에서 구현된 시스템의 소비전력이 상용 근전도 시스템보다 25%~50%의 감소하였다.
본 논문에서는 편리한 방식으로 착용할 수 있으며 지능을 지니고 있는 시스템을 구현하고자 한다. 인간을 보조하는 역할을 수행함과 동시에 착용할 수 있는 장점을 지닌 시스템의 구현은 다양한 제어기에 적용될 수 있다. 이동 중인 로봇의 상태를 파악하고 인간을 대신하여 명령을 전달해주는 시스템의 구현이 가능해진 것이다. 본 논문에서는 이동 로봇의 주행 정보를 받아들여 충돌 회피 주행에 필요한 속도와 회전각을 판단하여 명령을 전달하는 시스템을 착용 형태의 장치를 이용하여 구현하였다. 웨어러블 장치의 지능을 구현하기 위해 계층적 퍼지 논리와 신경망의 학습 능력을 결합하였다.
웨어러블 컴퓨팅 환경에서 문자입력은 필수적인 태스크이나 적절한 유저 인터페이스를 지원하기란 쉽지 않다. 탁상용 QWERTY 키보드를 소형화하여 상용화한 제품도 있지만 일상에서 사용하기에는 상당히 부담스러운 크기이다. 본 연구는 단추와 유사한 크기로 부담 없이 의복에 부착할 수 있으며 적정 수준으로 문자입력 태스크를 지원할 수 있는 버튼 키보드를 제안한다. 버튼키보드는 기존 전화키패드의 $3{\times}3$ 키 배열을 단일 키 패드로 통합하였다. 이는 내구성 있고 간결한 폼팩터를 가능하게 하며 입력장치의 소형화와 문자입력효율의 향상을 가능하게 한다. 버튼키보드는 일반 키보드용 키에 터치센서와 LED 배열을 합성하여 구현하였다. 따라서 손가락의 위치에 따라 이격, 터치, 누름등의 상태를 구분할 수 있어 멀티탭핑방식에서 발생하는 입력분절문제를 해결하였으며 와이핑 모션에 의한 특수문자와 명령 입력을 가능하게 하였다. 프로토타입을 통해 문자입력수행도 테스트 결과 20세션 학습후 한손입력에 대해 평균 14.7WPM, 두손입력에 대해 평균 14.5WPM의 입력속도를 얻었다. 20세션 평균 에러율은 6%를 기록했으며 최고속도는 두손입력시 17WPM으로 나타났다. 실험결과를 통해 본 연구에서 제안한 버튼키보드가 기기를 극적으로 소형화하였음에도 불구하고 문자입력을 적정수준으로 수행할 수 있는 가능성을 가진 문자입력장치임을 확인할 수 있었다. 차후 프로토타입의 개선을 통하여 기기가 더욱 소형화될 수 있으며 문자입력수행도 또한 향상될 여지가 있다.
모바일 컴퓨팅과 웨어러블 기술의 발전으로 인하여 일상생활 속에서 생체신호를 측정하는 다양한 웨어러블 디바이스가 개발 및 보급이 되면서, 생체신호를 활용한 건강관리서비스가 주목 받고 있다. 최근에는 다양한 생체신호 분석 툴을 활용하여 건강관리서비스가 개발 및 연구되고 있다. 대부분의 생체신호 분석 연구는 Matlab을 활용한다. 그러나, Matlab으로 개발한 알고리즘을 시스템에 적용하기 위해서는 소스의 변환 작업이 필요하다. 소스의 변환 작업을 생략할 수 있는 스마트 인터페이스를 제공하고자 한다. 본 논문은 Matlab에서 개발한 알고리즘을 시스템에 적용하기 위한 변환 기술을 생략하고, 소스 파일 자체를 시스템에서 실행시키기 위한 인터페이스를 개발한다.
스마트폰의 발달과 더불어 각종 스마트 디바이스가 발달되고 있는 요즘 사람의 신체에 부착하여 컴퓨팅할 수 있는 웨어러블 디바이스가 각광받고 있다. 본 논문에서는 사용자의 움직임을 감지할 수 있는 손목시계형 웨어러블 디바이스를 개발하고 더불어 스마트TV, 스마트폰과 연동하여 사용자들이 효과적으로 자신의 신체정보를 저장, 관리를 할 수 있는 시스템을 개발 및 연구를 진행하였다. 기존의 헬스케어 웨어러블 디바이스는 스마트폰과의 연동을 통해 정보를 저장한다. 그리고 스마트 TV 헬스 애플리케이션은 카메라를 이용한 모션인식이 주를 이룬다. 하지만, 스마트폰과의 연동에서는 제조사마다 지원하는 기기에 제한이 있으며 스마트 TV의 경우도 제조사마다 카메라의 장착 여부가 다르기 때문에 사용자가 사용하기에는 한계가 있다. 웨어러블 디바이스와 스마트폰을 이용하여 수집된 사용자 정보를 이용하여 언제, 어디서나 운동하고 관리할 수 있다. 또한 이러한 정보는 스마트TV 애플리케이션을 통해 확인할 수 있다. 이 시스템을 이용하여 향후 사용자의 움직임을 더욱더 정밀하게 측정할 수 있는 인식기술과 타 디바이스와의 연동에 관한 연구에 활용할 수 있을 것이다.
최근 의학 기술이 눈부시게 발전함에 따라 사람들은 수명이 연장되고 삶의 질 향상에 많은 관심을 가지게 되었다. 더욱이 혁신적인 디지털 기술 발전과 함께 다양한 웨어러블 기기와 수많은 헬스케어 어플리케이션이 출시되고 있으며, 이들은 어떻게 하면 개인의 성향이나 체질에 잘 맞는 맞춤형 (개인화) 서비스를 제공할 수 있을 것인가에 관심을 두고 진화하고 있다. 따라서 IoT 환경의 일상생활에서 입력되는 센서 데이터의 수집, 처리, 가공 기술, 일상 행위 및 라이프 스타일 인지, 지식 획득 및 관리 기술, 개인화 추천서비스 제공, 프라이버시 및 보안을 통합적으로 지원할 수 있는 프레임워크 개발에 대한 요구가 증대되고 있다. 이에 본 고에서는 저자가 개발중인 개인 맞춤 건강 및 웰니스 서비스를 제공하는 마이닝 마인즈 프레임워크를 소개한다. 마이닝 마인즈는 현존하는 최신 기술의 집약체로 개인화, 큐레이션, 빅 데이터 처리, 클라우드 컴퓨팅의 활용, 다양한 센서 정보의 수집과 분석, 진화형 지식의 생성과 관리, UI/UX를 통한 습관화 유도 등 다양한 요소를 포함한다. 그리고 건강 및 웰니스 프레임워크 요구사항 분석을 통해 마이닝 마인즈가 이러한 요구를 충족시킬 수 있으며, 개발된 프로토타입을 통해 개인화 서비스의 발전 가능성을 입증하고 향후 나아가야 할 방향을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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