• Journal of Korean Biological Nursing Science
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• 제14권3호
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• pp.166-173
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• 2012

Purpose: This study was designed to find differences between physical activity and health-related factors of Korean male adults. Methods: Using the 2010 Korean National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES V-1), the data of 1,876 Korean males over 30 years old who completed the Health Interview, Health Behavior Surveys and International Physical Activity Questionnaire (IPAQ) were analyzed. Analysis of differences in physical activity according to socio-demographic factors, physical health-related factors and psychological health-related factors was tested using the F-test and chi-square test with SPSS 12.0. Results: The high physical activity group was merely 2.5% and the moderate group was 51.4%. In each group, the study showed significant differences in age (p=.017), education status (p=.019), and economic status (p=.032) of socio-demographic factors, in body mass index (p=.003), vitamin D (p=.020) and hypertension status (p=.007) of physical health-related factors, and in recognition of stress (p=.027) of psychological health-related factors. Conclusion: These results revealed that physical activity can play an important role in nursing intervention of physical and psychological health-related factors in male adults.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.116-121
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• 2006

본 논문에서는 다양한 잡음환경에서의 실시간 적응화 기법을 적용하기 위한 선결 과제로 다차원 음성 특정 벡터를 저차원으로 축소하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 특징 벡터를 확률 우도 값으로 매핑시켜 비선형적으로 축소하는 방법으로 음성 / 비음성의 분류는 우도비 검증 (Likelihood Ratio Test; LRT) 을 이용하여 분류하였다. 실험 결과 고차원 특징 벡터를 이용하여 분류한 결과와 대등하게 분류됨을 확인할 수 있었다. 그리고, 제안된 방법에 의해 검출된 음성 데이터를 이용한 음성인식 실험에서도 10차 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient)를 사용하여 분류한 경우와 대등한 인식률을 보여주었다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2001년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.225-230
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• 2001

Intensity of background noise is a factor significantly affecting both subjective evaluation of experienced stress level and associated electroencephalographic (EEG) responses during mental load in noisy environments. In the study on 27 subjects we analyzed the influence of the background white noise (WN) intensity on psychophysiological responses during a word recognition test. Electrocortical activity were recorded during baseline resting state and 40 s long performance on 3 similar Korean word recognition tests with different intensities of background WN (55, 70 and 85 dB).. An important finding in terms of physiological reactivity was similarity of all physiological response profiles between 55 and 70dB WN, i.e., none of physiological variables differentiated the two conditions, while 85dB WN resulted in a significantly different profile of reactions (higher fast beta power in EEG spectra). This condition was characterized by highest subjective rating of experienced stress, had more fast beta activity and had tendency of right hemisphere dominance, emphasizing the role of brain lateralization in negative affect control.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.21-26
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• 2009

유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 급속한 발전은 Multi-Sensor를 이용하여 자동으로 사용자의 행동인식을 가능한 환경을 만들어주었다. 따라서 이 논문에서는 사용자가 일상생활을 하는데 있어서 기본적으로 필요한 행동인 ADL(activities of daily living)의 수행능력을 분석하고 진단할 수 있는 Multi-Sensor기반의 ADL 자동 진단 시스템을 구축하였다. 두 개의 가속도 센서를 허벅지와 손목에 부착하여 사용자의 행동 정보를 수집하고 이를 Decision-Tree를 통하여 분석하여 사용자의 행동 정보를 수집하였다. 또한 Zigbee 센서를 이용하여 개별 물체의 Object ID를 이용하여 사용자의 위치정보와 주변의 물체의 정보를 수집하여 사용자의 상태 정보를 수집하였다. 이렇게 수집된 행동 정보와 상태 정보들을 통하여 일상생활에 필요한 약 20여 가지의 행동을 인식하였고 평균적으로 96%이상의 정확도를 나타내었으며 이를 통하여 ADL 지수를 자동으로 측정하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권1호
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• pp.169-174
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• 2010

이 논문은 잡음환경에서 음성인식률 향상을 위한 끝점 검출 방법에 대해 소개한다. 제안된 방법은 엔트로피와 음성의 하모닉 검출을 이용해 음성 구간과 비음성 구간을 검출한다. 음성의 스펙트럴 에너지에 대한 엔트로피를 사용하여 끝점검출을 하게 되면 비교적 높은 SNR 환경(SNR 15dB)에서는 성능이 우수하나 잡음환경의 변화에 따라 음성과 비음성의 문턱값이 변화 하여 낮은 SNR환경(SNR 0dB)에서는 정확한 끝점 검출이 어렵다. 본 논문은 낮은 SNR 환경(0dB)에서도 정확한 끝점을 검출할 수 있도록 음성의 스펙트럴 엔트로피와 하모닉 성분을 검출하여 끝점을 검출하는 방법을 제안한다. 실험결과 기존의 엔트로피만을 이용한 방법보다 개선된 성능을 보였다.

• 한국치위생학회지
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• 제17권4호
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• pp.647-656
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• 2017

Objectives: The purpose of the study was to examine the correlation between leisure activity recognition and campus life satisfaction of dental hygiene students in the Chungnam area. Methods: A self-reported questionnaire was completed by 494 dental hygiene students at eight universities from January 11 to January 29, 2016. The questionnaire used a five point Likert scale to measure campus life satisfaction and perception towards leisure activities. Data were analyzed with descriptive statistics of variables, independent t-test, one way ANOVA, and Pearson's correlation coefficient analysis. Results: The mean for satisfaction with campus life and perception towards leisure activities were 3.15 and 3.73, respectively, wich were both higher than the average. The campus life satisfaction of facilities, study, life showed positive correlations with leisure activity recognition. Conclusions: Perception towards leisure activities was associated with satisfaction with campus life. These results suggest that university authorities should encourage students to use active leisure time such as by establishing leisure programs and club activities in order to improve students' awareness of leisure activities and encourage them to make the most of university life.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.559-565
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• 2017

스마트폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 사용자의 동작 상태나 행동을 인식하기 위한 연구가 다양하게 진행되어 왔다. 본 논문에서는 스마트폰의 3D 가속도 정보에 신경회로망을 적용하여 사람의 행동을 인식하는 연구를 진행하였다. 시계열 데이터를 신경회로망에 그대로 적용하면 성능상의 문제가 발생한다. 따라서 여러 시구간에 대해 특징을 추출하여 각 시구간에 대해 신경회로망을 학습시키고, 이 신경회로망들의 출력들을 입력으로 하여 학습하여 구성하는 다중 시구간 신경회로망을 제안하였다. 제안하는 방법을 실제 가속도 데이터에 적용한 결과 SVM, AdaBoost, IBk 등 다른 분류기보다 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.1061-1064
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• 2015

본 논문은 근전도 센서가 탑재된 손목착용형 웨어러블 디바이스를 통하여 스마트폰의 입력방식을 개선시켜 사용자와 스마트폰간의 인터렉션을 보다 발전시킨 시스템을 다룬다. 이 시스템은 사용자가 손목에 착용한 웨어러블 디바이스에 탑재된 근전도센서를 통하여 손의 고유근의 근전도를 측정함으로서 사용자의 엄지와 검지에 가해지는 힘을 탐지하고 이를 바탕으로 사용자가 스마트폰을 터치했을 경우 해당 터치행위가 사용자가 스마트폰을 의도적으로 힘을 가하여 누른 행위인지에 대한 여부를 판단할 수 있다. 결과적으로 본 논문은 스마트폰과 사용자와의 인터렉션에 있어 근전도 센서를 탑재한 웨어러블 디바이스를 활용하여 사용자의 의도를 보다 효과적으로 스마트폰 제어에 반영시킬 수 있는 행위 인지(Activity Recognition) 터치 인터페이스 시스템을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.830-832
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• 2019

IoT 기술의 도래로 인하여 실생활에 사용되는 사물들에 Sensor가 부착되어 시간마다 Sensor data가 발생하는 세상이 열리게 되었다. 이러한 IoT Device들에 부착되어 있는 sensor를 통하여 수집이 된 data는 방대한 양을 가지기 때문에 Deep Learning에 적용하는데 충분하며 아주 중요한 역할을 한다. 이러한 IoT Device들은 우리의 실제 생활에 아주 가까이 다양한 환경으로 접할 수 있다. 예를 들어 스마트시티, 스마트팩토리, 스마트홈 등이 있다. 이러한 것들은 우리의 일상생활에 편리함과 직결되어 있다. 본 논문에서는 Smart home 환경에서의 Multi Resident Activity Recognition이다. Smart home의 가구에 부착되어 있는 센서에서 발생된 센서데이터를 활용하여 1) Training Similarity Network, 2) Embedding, 3) Clustering, 4) Recognizing 네 단계 프로세스를 거쳐 문제를 해결한다. 그 결과, 우리가 제안한 프로세스를 통하여 차원 축소 효과와 Un-seen data를 효과적으로 처리할수 있게 된다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권4호
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• pp.260-264
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• 2009

센서네트워크 시스템을 응용한 u-Healthcare 시스템 기술에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 이를 사람이 아닌 동물에 적용시켜 애완동물의 상태를 웹을 통하여 관리할 수 있는 uPetCare(Ubiquitous Pet-Care System)을 설계 및 구현하였다. uPetCare System의 주된 기능으로는 1) 센서를 통한 데이터의 수집, 2) 멀티-홉 통신 3) 싱크 노드에서의 데이터 압축(compression) 및 정리(aggregation), 4) 웹 서버에서의 데이터 저장, 5) AJAX 기술을 통한 실시간 정보 확인 6) 상황 인지 시스템을 통한 펫 관리 시스템을 포함한다.