• 한국공간구조학회논문집
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• 제7권6호
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• pp.83-90
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• 2007

철근 콘크리트 구조물에서 발생하는 진동 가진원과 영향에 대하여 많은 연구가 진행 중에 있다. 이러한 진동 가진원은 주로 거주자가 보행할 때 발생하는 하중이며, 발생한 가진원은 철근 콘크리트 판을 통하여 다른 거주자에게 전달된다. 이러한 전달원은 탄성파의 형태로 전달되는데 판의 표면으로 전달되는 표면파(Ram Wave)와 판의 내부로 전달되는 체적파(Prima Wave, Secondary Wave)의 형태로 전달된다 현재 이러한 파를 분석하는 연구는 압전소자(PZT)센서를 주로 사용하고 있으나, 콘크리트 부재에서 3축 형데로 전달되는 탄성파를 분석하기에는 여러 가지 어려운 부분이 많다. 따라서 이를 해결하기 위해 마이크로 가속도센서(Micro Accelerometer)를 이용하여 이동하중으로 발생하는 가진원에 대하여 평가하였다.

• 센서학회지
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• 제20권2호
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• pp.137-144
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• 2011

Wireless sensor network(WSN) has the potential to greatly effect many aspects of u-healthcare. By outfitting the potential with WSN, wearable sensor node can collects real-time data on physiological status and transmits through base station to server PC. However, there is a significant gap between WSN and healthcare. WSN has the limited resource about computing capability and data transmission according to bio-sensor sampling rates and channels to apply healthcare system. If a wearable node transmits ECG and accelerometer data of 4 channel sampled at 100 Hz, these data may occur high loss packets for transmitting human activity and ECG to server PC. Therefore current wearable sensor nodes have to solve above mentioned problems to be suited for u-healthcare system. Most WSN based activity and ECG monitoring system have been implemented some algorithms which are applied for signal vector magnitude(SVM) algorithm and ECG noise algorithm in server PC. In this paper, A wearable sensor node using integrated ECG and 3-axial accelerometer based on wireless sensor network is designed and developed. It can form multi-hop network with relay nodes to extend network range in WSN. Our wearable nodes can transmit 1-channel activity data processed activity classification data vector using SVM algorithm to 3-channel accelerometer data. ECG signals are contaminated with high frequency noise such as power line interference and muscle artifact. Our wearable sensor nodes can remove high frequency noise to clear original ECG signal for healthcare monitoring.

• 대한물리의학회지
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• 제13권3호
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• pp.19-25
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• 2018

PURPOSE: Most gait assessment tools are expensive and require controlled laboratory environments. Tri-axial accelerometers have been used in gait analysis as an alternative to laboratory assessments. Many smartphones have added an accelerometer, making it possible to assess spatio-temporal gait parameters. This study was conducted to confirm the reliability and validity of a smartphone-based accelerometer at quantifying spatio-temporal gait parameters of stroke patients when attached to the body. METHODS: We measured gait parameters using a smartphone accelerometer and gait parameters through the GAITRite analysis system and the reliability and validity of the smartphone-based accelerometer for quantifying spatio-temporal gait parameters for stroke patients were then evaluated. Thirty stroke patients were asked to walk at self-selected comfortable speeds over a 10 m walkway, during which time gait velocity, cadence and step length were computed from smartphone-based accelerometers and validated with a GAITRite analysis system. RESULTS: Smartphone data was found to have excellent reliability ($ICC2,1{\geq}.98$) for measuring the tested parameters, with a high correlation being observed between smartphone-based gait parameters and GAITRite analysis system-based gait parameters (r = .99, .97, .41 for gait velocity, cadence, step length, respectively). CONCLUSION: The results suggest that specific opportunities exist for smartphone-based gait assessment as an alternative to conventional gait assessment. Moreover, smartphone-based gait assessment can provide objective information about changes in the spatio-temporal gait parameters of stroke subjects.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제11권3호
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• pp.199-206
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• 2013

An emergency monitoring system for the elderly, which uses acceleration data measured with an accelerometer, angular velocity data measured with a gyroscope, and heart rate measured with an electrocardiogram, is proposed. The proposed fall detection algorithm uses multiple parameter combinations in which all parameters, calculated using tri-axial accelerations and bi-axial angular velocities, are above a certain threshold within a time period. Further, we propose an emergency detection algorithm that monitors the movements of the fallen elderly person, after a fall is detected. The results show that the proposed algorithms can distinguish various types of falls from activities of daily living with 100% sensitivity and 98.75% specificity. In addition, when falls are detected, the emergency detection rate is 100%. This suggests that the presented fall and emergency detection method provides an effective automatic fall detection and emergency alarm system. The proposed algorithms are simple enough to be implemented into an embedded system such as 8051-based microcontroller with 128 kbyte ROM.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.94-102
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• 2005

본 연구는 3축 가속도센서를 소형 센서모듈로 구성하고 이를 사람의 신체 부위에 부착하여 센서의 3차원적 방향에 구애되지 않고 동작에 의한 중력방향의 가속도를 계산할 수 있는 장치와 알고리즘을 개발하였다. 센서모듈을 이용하여 컴퓨터 시스템에 의해 사람의 보행 및 동작을 측정하기 위해서는 정량적인 처리가 가능하도록 데이터를 가공하여야 한다. 센서모듈로부터 데이터의 획득, 가능한 범위의 직교 좌표계로 변환, 중력방향의 단일 스칼라 값 변환의 과정으로 센서 출력 데이터를 정규화 하였다. 정규화된 센서 데이터를 사용하여 보행 패턴 중에서 걷기 횟수를 구분할 수 있는 알고리즘을 적용한 개인휴대정보단말용 응용 프로그램을 작성하였다. 연구실 환경에서의 실험에서 개발된 알고리즘 및 장치의 보행수 측정 정확도는 약 97%이었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제32권2호
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• pp.79-84
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• 2011

The purpose of this study was to investigate the relevance of the prediction equations derived from the relationship between metabolic energy expenditure and kinetic energy, for different speeds of walking and running over the treadmill. Seven male subjects participated in this study. A tri-axial accelerometer was attached on between the left and right posterior superior iliac spines. Kinetic energy was calculated by the integration of acceleration data and compared with the metabolic energy measured by a gas analyzer. Correlation coefficients were determined to find a relationship between the kinetic energy and the metabolic energy expenditure. Also, the difference between measured and predicted values was used to find the relevance for individual and group equations. Results showed a relatively good correlation between the measured metabolic energy and the calculated kinetic energy. In addition, a dramatic increase in kinetic energy was observed at the transition speed of walking and running (6 km/h). There was no difference in how to predict the kinetic energy expenditure for individual and group even though people have different physical characteristics. This study would be useful to predict metabolic energy expenditures by the regression analysis with acceleration data.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.703-706
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• 2007

인체의 실시간 활동 모니터링은 활동량과 활동능력에 대한 중요한 정보를 제공한다. 본 연구에서 3축 가속도 센서와 무선센서노드를 활용하여 인체의 활동을 평가하고 응급상황을 인지할 수 있는 시스템을 개발하였다. 본 연구에 의해 구현된 실시간 시스템은 구현된 분류알고리즘을 통해 다양한 자세와 자세변화를 분류할 수 있으며, 추가적으로 낙상을 감지할 수 있다. 구현된 시스템의 성능평가 결과 높은 분류 정확성을 보였다.

• 한국운동역학회지
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• 제19권1호
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• pp.179-186
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• 2009

본 연구는 3축 가속도 센서를 허리와 발등에 부착하여 호흡가스분석기와 에너지 소비량을 비교하고, 가속도 센서를 이용한 에너지 소비량 예측과 센서 부착위치에 따른 에너지 소비량에 관한 정확도를 살펴보는 연구를 실시하였다. 8km/hr 이상의 보행속도에서 산소소비량은 속도의 증가에 따라 보다 급격한 직선적 증가를 보인다는 것을 토대로 성인남성 9명을 대상으로 트레드밀위에서 $1.5{\sim}8.5km$/hr의 속도로 걷는 동작을, $4.5{\sim}13.0km$/hr로 뛰는 동작을 수행하였다. 또한 발등에 부착된 센서모듈과 비교를 위해 현재 시판중인 Nike+iPod Sports kit에서 측정된 에너지 소비량과의 비교도 수행하였다. 실제 에너지 소비량은 가스분석 기를 통하여 측정되었으며 각 부착위치마다 보행과 주행을 구분하여 다중회귀식을 구현하였다. 실험결과 허리에 부착된 센서모듈의 에너지 소비량의 예측이 발등과 Nike+iPod Sports kit 보다 상관관계가 높음을 알 수 있었다. 또한 보행과 주행으로 구분된 에너지 소비량을 예측한 결과가 허리와 발등에서 모두 평균 7.5km/hr이상에서 에너지 소비량이 교차함을 알 수 있었다. 하지만 Nike+iPod Sports kit의 경우, 9명 모두에서 에너지 소비량의 교차점을 찾을 수 없었다. 따라서 허리에 센서모듈을 부착하고 보행과 주행에 대한 다중회귀식을 구분함으로써 더욱 정확한 예측을 수행할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.495-496
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• 2013

본 논문에서는 패치형 3축 가속도 센서와 스마트 디바이스를 활용하여 유산소 운동에 따라 가속도 센서를 통해 얻은 데이터의 특징을 분석하고 유산소 운동을 분류하는 모바일 시스템을 설계하였다. 제안하는 시스템을 이용하여 사용자가 하고 있는 유산소 운동을 스마트 디바이스에서 실시간으로 분류하고 분류된 운동에 따라 운동 횟수와 사용자의 움직임을 분석하여 사용자에게 편의성과 운동 정보를 제공 할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.1336-1339
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• 2009

산업화가 진행된 세계 주요 선진국들은 의학의 발달과 평균 수명의 증가로 고령화의 위기를 겪고 있다. 인구 고령화에 따라 치매 인구도 크게 증가하였다. 치매 인구의 증가는 국가와 가정의 물질적, 인적 비용을 증가시키고 있다. 이와 같은 사회문제를 해결하고 효율적인 치매 환자 관리를 위한 방법이 필요하다. 관찰 대상자가 치매 증상과 비슷하게 행동한다면 치매를 의심해 볼 수 있다. 본 논문에서는 3축 가속도 센서를 사용하여 대상자의 행위 정보를 수집하고 디지털화한다. 디지털화 된 행위정보를 치매 증상의 행동 패턴과 비교하여 관찰 대상자의 행동이 치매 증상인지 정상적인 활동인지 판단할 수 있는 방법을 소개한다.