인체의 동작 센싱 방법에 대한 연구가 다양하게 진행되어 왔으나, 기존의 동작 센싱 방식에는 많은 한계점들이 있다. 기존의 동작 센싱 방식의 한계점을 보완하기 위한 일환의 노력으로, 이 논문에서는 비구속적인 동작 센싱이 가능한 광섬유 기반 의류 소매형 동작센서를 탐색적으로 연구하는데 목표를 두었다. 이 논문에서는 광섬유 기반의 의류 소매형 동작 센서를 고안하고, 이를 통하여 일상생활 중에 다양한 동작을 센싱하는 것이 가능한가에 대하여 탐색적 연구를 수행하였다. 또한 본 연구의 범위는 광섬유 기반 동작센서의 가능성 여부와 주요 요건을 탐색하는 것이며, 소매 패턴과 봉제 방식의 특성, 착용자의 체형 특성이 미친 영향은 연구 범위에서 제외되었다. 이러한 방식으로 의복에 적용 가능하도록 고안된 광섬유 기반 의류 소매형 동작센서는, 기존의 동작 센싱 시스템에 비하여 더욱 미세한 인체 동작 측정이 가능하며 시간 공간의 제약 없이 저 비용으로 인체 동작 측정이 가능하다는 장점을 갖는다.
1990년대 후반 이후 스마트 의류는 인간과 컴퓨터의 상호작용, 사용자 중심의 디자인 등 다각적으로 연구, 개발되고 있다. 최근에는 보다 기능화, 감성화된 스마트 의류가 개발되기 시작하였으며, 이는 다양한 어플리케이션으로 연구, 개발되어 제시되고 있다. 그 중 센서를 기반으로 한 건강관리용 스마트 의류는 스마트 의류의 여러유형 중 가장 예상 수요가 높은 유형으로 예측되며, 이러한 전망으로 인해 연구, 개발이 가속화되고 있는 분야이다. 이에 따라 본 연구에서는 스마트 의류에 적합한 생체 신호 센서를 도출하고, 그를 기반으로 기본적인 생체신호, 심장질환, 호흡기 질환을 측정할 수 있는 스마트 의류 디자인을 개발하였다. 즉, 본 연구에서 개발된 스마트의류는 기존의 의류의 외관 형태는 그대로 유지하면서, 직물 신호선을 제작, 와이어의 이물감을 없애 착용성을 높였으며, 착장 시 생체신호가 컴퓨터로 무선 전송되어 이를 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 고안되었다. 이 스마트 의류는 생체 신호 센서를 이용하여 심장질환, 호흡기 질환과 다양한 질병 예방을 보조할 수 있는 건강관리용 의류로서 센서기반 스마트 의류의 한 모형을 제시하였다.
본 연구에서는 실시간으로 변화하는 사용자의 감성을 평가하여 각성 또는 이완으로 분류된 시선 정보 이미지를 저장하는 시스템을 구현하고자 한다. 사용자의 감성을 분류하기 위한 요소는 Larson과 Diner 가 정의한 2 차원 감성모델에서 각성, 이완 요소를 사용한다. 감성 상태를 분류하기 위하여 자율 신경계 중 착용과 휴대가 간편한 PPG 센서를 사용하며, PPG 를 분석하기 위한 변수로는 진폭의 양과 초당 Peak 의 빈도수를 사용한다. 머리에 고정할 수 있는 캠을 사용하여 사용자가 바라보는 시선 정보를 획득하고, 클라이언트 컴퓨터는 획득된 시선 정보를 UDP 통신을 사용해 서버 컴퓨터로 전송하는 시스템이다. 320(pixel)*240(pixel)*32(bit)인 영상 데이터를 1/30 로 압축하여 전송하며, 각성과 이완으로 분류되는 시점의 영상을 블록화하여 JPEG 이미지로 저장한다. 본 시스템은 실시간으로 변화되는 사용자의 감성 상태를 파악하여 이미지를 전송하고 서버 컴퓨터에 저장함으로써 당시 사용자가 느꼈던 감성들에 대해 피드백을 주고자 하는데 의의가 있다.
최근 컴퓨터비젼 분야에서 이벤트 검출 및 인식이 활발히 연구되고 있으며, 도전적인 주제들 중 하나이다. 이벤트 검출 기술들은 많은 감시시스템들에서 유용하고 효율적인 응용 분야이다. 본 논문에서는 사무실 환경에서 발생할 수 있는 이벤트의 검출 및 인식을 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법에서의 이벤트는 입장( entering), 퇴장(exiting), 착석(sitting-down), 기립(standing-up)으로 구성된다. 제안된 방법은 하드웨어적인 센서를 사용하지 않고, MHI(Motion History Image) 시퀀스(sequence)를 이용한 인간의 모션 분석을 통해 이벤트를 검출할 수 있는 방법이며, 사람의 체형과 착용한 옷의 종류와 색상, 그라고 카메라로부터의 위치관계에 불변한 특성을 가진다. 에지검출 기술을 HMI 시퀀스정보와 결합하여 사람 모션의 기하학적 특징을 추출한 후, 이 정보를 이벤트 인식의 기본 특징으로 사용한다. 제안된 방법은 단순한 이벤트 검출 프레임웍을 사용하기 때문에 검출하고자 하는 이벤트의 설명만을 첨가하는 것으로 확장이 가능하다. 또한, 제안된 방법은 컴퓨터비견 기술에 기반한 많은 감시시스템에 적용이 가능하다.
트레드밀 인터페이스는 사용자의 보행 모션을 인식하여 가상세계를 네비게이션 할 수 있는 보행 플랫폼이다. 특히 작은 보행 영역을 가지는 트레드밀의 경우, 보행자 속도 예측 방법에 의해 더욱 효과적인 지면 모션의 생성이 가능하다. 본 연구에서는 착용형 압력 센서로 부터 측정되는 족부 압력 데이터를 기반으로 하는 보행속도 예측 방법과 트레드밀 제어 방법을 제시하고자 한다. 속도 예측은 지면 반발력 데이터 중 압력중심의 변화 속도를 통해 도출되며, 예측된 속도를 트레드밀 속도 제어에 안정적으로 적용하기 위한 피드포워드 제어 방법을 제시한다. 또한 족부 압력 데이터 측정이 가능한 자율 제어 트레드밀 시스템 구현과 보행 실험 과정을 소개한다.
맥박은 뇌 심혈관질환의 증상을 판단하거나 운동 부하 조절 기준의 지표로서 사용될 수 있다. 다라서 u-Helalthcare 관점에서 보면, 맥박은 well-ness와 ill-ness의 목적에 모두 적용될 수 있다. 논문에서는 안드로이드 스마트폰과 착용형 맥박 센서를 이용하여 맥박 모니터링 서비스를 제공하는 시스템을 개발하고, 그 실행 예를 보인다. 서비스는 맥박 모니터링시 그래프 형태의 맥박 추이도 제공, 맥박 수치가 정상 범위를 벗어날 경우에는 알람 제공 등의 기능을 포함한다. 이 시스템은 운동이나 환자 관리에 효과적으로 적용가능하다.
본 논문에서는 실 승마 코칭을 수행하기 위해 Stacked 오토엔코더를 이용한 승마 보법을 분류하고자 한다. Staked Auto-encoder(SAE)에서 은닉층 수를 조절하여 승마데이터에 적합하게 쌓고, 성능을 비교하고 은닉층의 수를 수정한다. 데이터베이스 구축 환경은 16개의 관성센서로 이루어진 무선 네트워크로 구성된 슈트를 착용하고 국가대표급 승마 전문가로부터 데이터베이스를 취득한다. DB를 이용하여 보법별(평보, 속보, 경속보, 구보)로 각각 특징들(볼기 y축 포지션, 허리각도)을 이용하여 보법분류를 한다. 구축된 승마 모션데이터로 실험한 결과, 은닉층의 수가 1층일 때 성능은 95%를 보여주었고 은닉층의 수가 2층일 때 94%의 성능을 나타내었다.
사회적 소외계층이 증가함에 따라 무연고 사망자가 늘어나는 사례가 늘고 있다. 따라서 본 논문은 자체 제작한 웨어러블 디바이스를 활용하여 무연고 소외계층의 건강을 관찰 및 응급상황을 대처하고 고독사를 방지하는 서비스를 제안한다. 제안한 웨어러블 디바이스는 사용자가 착용 시 심장 박동, 온도, 습도의 생명 정보를 측정 및 저장하고, 저장된 데이터와 움직임을 감지할 PIR 센서의 움직임 데이터 값을 비교하여 응급 상황을 보여준다. 이를 위해서 사용자 용 웨어러블 디바이스, DB 관리서버 및 웹 페이지를 구축하였다.
본 연구에서는 개인 피트니스를 수행하는 과정에서 건강관리와 운동효과를 증대시킬 수 있도록 운동동작을 분석하는 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 사용자가 밴드 형태의 가속도, 각속도, 지자계 모듈이 장착된 운동 센서를 착용하고 피트니스 운동 중에 발생하는 신호를 획득하고 운동동작을 분석하였다. 본 논문에서 제시한 기법을 활용하여 세 가지 저항성 운동의 동작을 분석하였으며 이는 기존의 연구결과와 일치함을 확인하였다. 저항성 운동 상황에서 생성된 데이터로부터 개인화된 운동정보를 가공할 수 있는 기술을 확보하였다.
현대사회에서 헬스케어가 대두하고 있는 동시에 자신의 몸 상태와 관련된 정보에 대해 직접 모니터링을 원하는 사람들이 늘어나고 있다. 이에, 본 논문에서는 사용자의 스마트한 건강관리를 위한 웨어러블 (wearable) 기기 및 어플리케이션을 개발한다. 사람의 발은 신체 건강과 밀접한 연관이 있으므로 개발된 시스템은 신발 내에 부착된 압력 및 온습도 센서를 통하여 발의 건강상태를 실시간으로 모니터링할 수 있다. 또한, 제안한 시스템은 하나의 신발에 내장되어 있으므로 사용자가 일상생활 중에 간편하게 발의 건강상태를 스스로 모니터링할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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