본 논문에서는 스마트폰과 생체센서를 사용하여 몸이 불편한 고령자의 상태를 수시로 모니터링하고 보호자 및 간병인으로 하여금 언제, 어디서나 최고의 의료서비스를 제공할 수 있도록 하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 아두이노를 기반으로 병실에 설치된 다양한 생체센서들을 통해 고령자의 상태를 모니터링하고 고령자가 필요로 하는 생리적, 의료적 서비스를 제공할 수 있게 할뿐 아니라, 만일의 경우 보호자에게 알려 위급한 순간을 대처할 수 있게 하였다. 결론적으로, 본 논문은 아두이노와 안드로이드 애플리케이션(앱)을 이용하여 고령자가 사용하는 독서 등을 생체센서가 달린 홈 서버로 동작하게 하고, 간병인 및 보호자의 스마트폰을 원격관리 및 긴급호출 시스템으로 구성함으로써 향후 만성질환 고령자와 간병인 모두에게 의료서비스 만족도를 향상 시키는 중요한 방안을 제시한다.
발표자료를 표시하는 프로그램 제어용 도구인 프레젠테이션 리모트 컨트롤러(presentation remote controller)를 발전시켜 단순한 페이지별 이동기능 외에 발표자의 긴장도를 실시간으로 확인하고 인체 반응 상태를 점검하며, 발표능력과 전달의도가 정확하지 못한 부분을 미리 확인하고 보완할 수 있는 지능 부가형 제어기 구성을 제안하고 성능을 시험한다. 제어기로는 스마트 폰이 사용되며 블루투스(bluetooth) 모듈을 인터페이스로 하여, 실행되는 프로세서에 접속하고 맥박 신호를 발표자 신체신호로 검출하여 실시간(150 ms 이내)으로 인체 상태를 인식하고 기록한다. 저장된 인체신호 데이터는 가공/처리되어 발표 능력과 자신감 향상의 자료로 이용한다. 이러한 일련의 과정은 4년제 대학의 졸업예정자를 대상으로 20주의 비정규적인 캡스톤디자인 활동을 통해 이루어진 결과이다.
우리나라의 대표적인 주거형태는 공동주택이다. 이로 인해 생활 소음으로 인한 민원 발생이 급증하고 있는 상태이다. 이에 실생활에서 주변 소음으로 인해 고통을 받는 경우에는 소음 측정기로 측정하여 민원을 제기할 수도 있다. 그러나 일반 가정에서는 전문적인 장비를 동원해 소음 측정을 하기가 어렵기 때문에 간편하게 스마트폰 앱을 사용하는 경우가 많다. 기존에 출시된 소음 측정 앱은 스마트폰의 기종별로 센서의 감도가 달라 동일한 조건에서 측정하여도 값이 다르게 나오는 등 정확도가 현저히 떨어지며, 실제 소음 측정을 위한 목적으로 사용하기가 어렵다. 따라서 본 논문은 스마트폰을 이용한 생활 환경의 소음 측정을 위한 모바일 데이터 처리 시스템을 제안한다. 본 연구의 기대 효과는 소음 측정의 정밀도를 높이고 소음이 발생하는 위치를 검색하여 민원처리에 활용할 수 있다.
가축 질병 발생시 신속하게 대처를 하지 못할 경우 그 피해가 막대하기 때문에 가축 질병은 축산업에서 매우 중요한 이슈이다. 가축 질병 발생으로 인한 문제를 해결하기 위해서는 가축 질병상태를 조기에 진단하고 체계적이며 과학적인 가축 사양기술의 개발이 필요하지만 국내에는 이러한 기술에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 활용한 가축 질병 예찰 및 축사 통합 관제 시스템을 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 WSN과 어플리케이션을 통해 수집된 가축 및 축사관련 정보들을 데이터를 컬럼 지향 데이터베이스인 하둡 HBase를 이용하여 저장하고 관리하며, 맵리듀스 모델을 통한 병렬처리를 통해 가축 질병 예찰 및 축사 통합 관제 서비스를 제공한다. 또한 REST 기반의 웹서비스 제공을 통해 사용자는 PC, 모바일 기기 등 다양한 플랫폼으로 서비스를 제공받을 수 있다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제28권3호
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pp.59-75
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2021
This study aims to establish a foundation for autonomous driving on campus and communication of abundant university information in the HCI environment in a VR environment where college freshmen can freely travel around campus facilities. The purpose of this study is to develop a three-dimensional VR-style campus tour system to establish a media environment to provide abundant university information guidance services to freshmen in non-face-to-face situations. This study designed a three-dimensional virtual reality campus tour system to solve the problem of discontinuity in which VR360 filming space does not lead to space like reality, and to solve many problems of expertise in VR technology by constructing an integrated production environment of tour system. We aim to solve the problem of inefficiency, which requires a large amount of momentum in virtual space, by constructing a GUI that utilizes the motion of the field of view focus. The campus environment was designed as a three-dimensional virtual reality using a three-dimensional graphic design. In non-face-to-face situations, college freshmen freely transformed the HMD VR device, smartphone, FPS operation mode of the gyroscope sensor. The design elements of the three-dimensional virtual reality campus tour system were classified as ①Visualization of factual experiences, ②Continuity of space movement, ③Operation, automatic operation mode, ④Natural landscape animation, ⑤Animation according to wind direction, ⑥Actual space movement mode, ⑦Informatization of spatial understanding, ⑧GUI by experience environment, ⑨Text GUI by building, ⑩VR360, 3D360 Studio Environment, ⑪Three-dimensional virtual space coupling block module, ⑫3D360-3D Virtual Space Transmedia Zone, ⑬Transformable GUI(VR Device Dual Viewer-Gyro Sensor Full Viewer-FPS Operation Viewer) and an integrated production environment was established with each element. It is launched online (http://vautu.com/u1) by constructing a GUI for free driving mode and college information screens to adapt to college life for freshmen, and designing an environment that can be used simultaneously by current media such as PCs, Android, and iPads. Therefore, it conducted user research, held a development presentation, a forum on excellence in university innovation support projects, and applied it as a system on the website of a particular university. College freshmen will be able to experience university information directly from the web and app to the virtual reality campus environment.
사용자가 집에 도착하기 전에 IoT 시스템이 집안 온도를 자동으로 쾌적하게 하기 위해서는 사용자의 도착 예정 시간에 맞게 설정한 온도에 도달할 수 있는 최적의 에어컨 및 난방의 가동 시작 시간을 예측해야 한다. 가동 시간을 정확하게 예측한다면 불필요한 가동시간을 줄일 수 있기 때문에 요금 낭비를 피할 수 있는 효과가 있다. 본 논문은 에어컨과 보일러를 사용하는 집의 냉난방 시간을 예측하는 인공신경망과 이를 활용하는 IoT 시스템을 소개한다. 에어컨과 보일러가 특정 시작 온도에서 특정 목표 온도로 집안을 냉난방 하는데 걸리는 시간에 영향을 주는 변수는 집안의 구조, 집안의 크기, 외부 날씨 환경 등으로 매우 다양하다. 그중에서 측정 가능한 변수인 집안 온도, 집안 습도, 외부 온도, 외부 습도, 풍향, 풍도, 풍속 냉각 효과를 활용하여 학습데이터를 만들고 최적의 인공신경망을 구축하였다. 인공신경망을 구축한 후에는 이를 활용하는 IoT 시스템을 개발하였다. IoT 시스템은 라즈베리파이3 기반의 메인 시스템과 안드로이드 기반의 모바일 애플리케이션으로 구성하였다. 인공신경망을 활용하기 위해 모바일 애플리케이션의 GPS 센서를 활용하여 사용자의 이동 분석하고 귀가 시간을 예측하는 기능을 구현하였다.
기존 전자발찌 시스템은 GPS 위성 및 휴대폰 기지국 통신을 통해 성범죄자의 위치를 추적하고 재범을 방지하는 장치이다. 하지만 GPS 위성통신 방식은 위성 신호 수신이 어려운 도심 건물의 실내나 지하철에서는 제대로 작동하지 않는다. 이러한 경우 휴대폰 기지국 통신을 통해 위치추적을 할 수 있다. 그러나 휴대폰 기지국은 설치범위가 수백 미터 간격으로 넓기 때문에, 위치추적을 할 경우 오차범위가 최대 2 km일 만큼 정확도가 떨어진다. 만약 도심의 5층 건물에서 유치원이 2층에 위치해 있고 커피숍과 성범죄자가 3층에 위치해 있다면, 기존 전자발찌는 건물 내부로 인해 GPS 위성통신으로 위치추적이 안되고 휴대폰 기지국 통신으로도 정확한 층에 대한 위치인식이 안 된다. 전자발찌는 위치인식 기반의 시스템으로 이러한 현상은 커다란 문제가 된다. 따라서 본 논문은 이런 위치인식 불가의 극한환경에서 USN을 이용하여 성범죄자들을 감시할 수 있는 스마트 전자발찌 시스템을 제안한다.
최근 스마트폰의 성능이 향상되고 보급이 증가하면서 기존 기기들의 다양한 기능들이 집적되고 있다. 특히 각종 센서들의 개발로 스마트 기기의 기능은 한층 성숙단계에 이르렀다. 스마트 기기의 발달과 더불어 각종 애플리케이션이 쏟아져 나오는 요즘 애플리케이션을 이용하여 사용자의 신체적 활동을 촉진하는 헬스케어 서비스 및 연구가 각광 받고 있다. 그러나 이러한 서비스들은 다이어트를 혼자서 해야 하고, 사용자가 정확한 자세로 운동을 하고 있는지 감지하는 운동 모션인식 기능이 없기 때문에 운동의 효과를 얻기에는 제한이 있다. 본 논문에서는 스마트폰 내에 내장되어 있는 센서들을 이용하여 사용자의 움직임을 감지할 수 있는 운동 모션 인식 소프트웨어를 개발하고 더불어 웹서버와 연동하여 지인들과 친구를 맺어 서로 운동을 제안하고 이를 수행할 수 있는 시스템을 설계 하고 구현하였다. 운동 모션 인식은 Kalman Filter 알고리즘을 이용하여 사용자의 움직임 데이터를 보정하고, DTW 알고리즘을 이용하여 기존에 샘플링 되어 있는 데이터와 비교하여 사용자가 정확한 자세로 운동을 하였는지 판단되어 진다.
스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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