본 논문은 하지부의 각 분절에 부착된 착용형 관성센서의 자세 및 각속도 정보와 하지부 기구학을 기반으로 착용자의 보행속도를 추정하는 방법에 관한 연구를 다룬다. 보행 주기 중 발바닥과 지면이 완전히 접촉되지 않는 구간에서는 골반부에 장착된 관성센서의 가속도 출력을 적분하여 보행속도를 추정할 수 있다. 이 때, 보행 시 골반부의 기울어짐으로 인하여 발생되는 가속도의 측정오차의 누적 영향을 최소화하기 위하여, 하지부 기구학을 기반으로 추정된 보행속도를 매 보행 주기마다 골반 관성센서의 가속도 출력신호 적분 초기값으로 갱신한다. 그 결과 6분 가량의 야외 보행 실험을 수행한 결과, 오차 누적에 의한 영향은 관찰되지 않았으며, 보행속도 추정 오차의 RMS는 0.08m/s 이하인 것으로 확인되었다.
목적: 정시와 안경 및 콘택트렌즈 착용자의 조절반응량을 비교하고, 각 그룹내에서 굴절이상도와 조절래그의 상관성을 확인하고자 하였다. 방법: 안질환이 없고 굴절이상이 완전 교정된 72명(144안)을 대상으로 폐쇄형 자동굴절검사기로 측정한 굴절이상도를 사용하여 정시, 안경착용자 및 콘택트렌즈 착용자로 분류하였다. 이후 우세안, 나안시력 및 교정시력을 측정하고, 개방형 자동굴절검사기를 이용하여 단안 및 양안으로 원/근거리(5 m/33 cm)를 주시할 때의 굴절이상도를 측정하여 조절래그를 산출하였다. 결과: 좌우안 및 우세안/비우세안의 조절래그는 단안/양안주시 모두 통계적으로 유의한 차이가 없었으며, 단안주시의 조절래그가 양안주시보다 더 크게 검출되었다. 또한 남녀간의 조절래그는 단안주시는 남자가 컸지만 양안주시는 유의한 차이가 없었다. 근시도와 조절래그는 단안/양안주시 모두 근시안이 정시안에 비해 더 컸지만, 안경착용자와 콘택트렌즈 착용자의 조절래그는 단안/양안주시 모두 유의한 차이는 없었다. 전체 대상자의 굴절이상도와 조절래그 상관성은 단안/양안주시 모두 굴절이상도가 클수록 조절래그가 컸으며, 정시안과 콘택트렌즈 착용자는 단안/양안주시 모두 유의한 상관성이 있었으나 안경착용자는 단안/양안주시 모두 유의한 상관성이 없었다. 결론: 정시안과 근시안의 조절래그는 유의한 차이가 있고, 근시안 중 안경착용자와 콘택트렌즈 착용자의 조절래그는 유의한 차이가 없었다. 정시안과 콘택트렌즈 착용자의 굴절이상도는 조절반응량과 상관성을 보였다.
본 논문에서는 Video see-through HMD 에 기반 하여 증강 현실을 위한 손 인터페이스를 제안한다. 착용형 컴퓨터의 입력 장치로써 Video see-through HMD 에 부착된 USB 카메라로부터 영상을 입력 받은 후, HSV 컬러 공간에서 탐색 윈도우 안의 개체를 이중 임계 값을 이용해 손과 팔이 포함된 객체로 분리한다. 그 다음 거리 변형 행렬을 이용하여 손과 팔을 분리하고, 볼록 다각형 외각점 추출을 통해 손 끝의 좌표를 검출한다. 이를 기반으로 한 어플리케이션 "AR-Memo"은 현실세계에서 손끝에 가상의 펜을 증강하여 메모를 하고 이동중에 손바닥을 통해 메모를 볼 수 있다. 증강 현실 기반 손 인터페이스를 사용함으로써 사용자는 이동중에도 직관적으로 입력을 할 수 있다. 또한 어떠한 물리적인 장치나 마커를 손에 부착하지 않기 때문에 자연스러운 인터페이스이다. 본 시스템은 착용형 컴퓨터와 결합되어 사용자에게 편리한 인터페이스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 사용자 스스로가 바른 자세를 교정 할 수 있도록 도움을 줄 수 있는 스마트폰 기반의 자이로 센서를 이용한 착용형 자세 교정 시스템을 구현하였다. 이를 위하여 2개의 자이로 센서를 Y자 서스펜더 상, 하에 각각 부착하여 신체의 기울기를 측정하였으며, 블루투스 통신을 이용하여 스마트폰으로 데이터를 전송하였다. 전송된 신체의 기울기 정보는 바른 자세에 대한 평균 기울기 정보와 비교하여 바른 자세와 잘못된 자세를 판단하고자 하였으며, 이를 위한 스마트폰 기반의 어플리케이션을 구현하였다. 구현된 어플리케이션은 자세 판별뿐만 아니라 현재의 자세 정보를 직관적으로 표현하기 위한 모니터링 부와 잘못된 자세 검출 시 진동이나 알림 음 또는 팝업 메시지를 통해 사용자에게 전달하는 알림 기능을 구성하였다. 또한 구현된 시스템으로부터 대표적인 잘못된 자세 4가지에 대한 검출 실험을 수행하였으며, 그 결과 100% 검출이 가능함을 확인하였다.
본 연구는 손목 착용형 활동 측정기로부터 수집된 활동 강도 값을 기반으로 사용자의 수면 상태를 파악하는 방법을 제시한다. 수집된 활동 강도 값은 하루 전체에서 1분 단위로 손목의 움직임의 크기에 따라 측정되는 값으로 수면과 활동 시 그 값의 차이를 나타낸다. 본 연구는 활동 강도에 따라 수면 상태를 검출하고 검출된 수면 상태의 지속시간에 기반을 두어 수면 상태를 보정한다. 3명의 사용자로부터 하루씩 수집된 활동 강도 값에서 검출된 수면 시간은 실제 수면 시간에 대비하여 약 99.35%의 정확도를 갖는다.
The aim of this paper is to review recent developments and commercialized products in the field of wearable wellness sensors and devices (WWSD). Although there are several dedicated researches, the completed theories and systematic techniques have not been well established. Therefore, we divided the WWSD into four different topics (healthcare, safety & prevention, gaming & lifestyle, and sports & fitness), and review the state of the arts and challenges on the applications on the sensor and device technologies with particular focus on WWSD. We also review the limitations of the current technologies on the developments and commercialized products. Finally, we suggest and discuss new research topics related on the four topics of the WWSD.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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