대부분의 모바일 웨어러블 헬스케어 모니터링 의류 시스템은 생체신호를 측정할 수 있는 센서와 데이터 취득과 무선 통신 및 제어를 담당하는 회로부, 이들을 내장하는 의복으로 구성된다. 기존의 의복형 헬스케어 시스템은 센서를 의복에 장시간 내장하기가 어렵고, 피부 접촉 시 시간에 따라 저항 값이 변화하기 때문에 장기적인 생체 신호 모니터링이 쉽지 않으며, 센서 전극과 회로 사이에 존재하는 신호선의 물리적 장애 요인도 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위하여, PVDF에 PEDOT 재료를 코팅하여 만든 패브릭 나노웹 ECG 전극과 PVDF 필름을 사용한 호흡 센서를 $10\;{\mu}m$ 두께의 디지털 실을 이용하여 사용자의 의류와 일체화하였다. 탈부착이 가능한 무선 블루투스(Bluetooth) 내장 스테이션과 디지털실로 기존 의류와 일체화한 생체 신호 측정용 의류 제작을 통해, 휴대폰에서 손쉽게 심전도(ECG)와 맥박신호를 표시 할 수 있었다.
기존의 Cuff 기반의 혈압(Blood Pressure)측정 방법은 연속적인 실시간 혈압측정에는 한계를 갖는다. 이러한 이유로 ECG와 PPG 센서 신호를 상호융합한 다양한 혈압추정이 이루어졌다. 그러나 PPG 중심에 측정기법은 AC 노이즈, 작은 맥동, 비박동 등의 많은 문제를 지니고 있다. 본 논문은 ECG와 PPG 관계에 발생하는 맥파전달시간(PTT)과 맥파속도(PWV)를 이용하여 혈압을 추론기법이다. 신호 피크를 이용하는 HRF(Height Ratio Features)에 비해, 본 제안방식은 ECG, PPG의 최고점 혹은 최저점을 사용한 시차를 이용해 추정하기 때문에 PPG 센싱 시그널의 오류에도 안정적인 추출이 가능한 장점이 있다. 본 논문에서 제안 방법을 이용하여 25만 회의 혈압측정의 결과 ±28.5%의 정확도를 갖는 혈압 추정기법을 제시할 수 있었다.
현재 우리나라는 고령화 인구의 증가와 함께 만성질환의 환자 또한 급속하게 증가하고 있다. 만성질환의 급속한 증가는 헬스케어에 대한 새로운 패러다임을 요구하고 있다. 헬스케어 시스템의 데이터 전송에서 블루투스 기반의 데이터 전송 프로토콜 사용은 연결 지연이 길어서 헬스케어 응용에는 치명적일 수 있으나 WPAN은 제한된 지리적 영역에서 헬스케어 응용을 지원하기에 적절한 것으로 판단된다. 또한, 현재 무선 네트워크 기반의 블루투스는 장치들 간의 연결 지연 발생으로 인해 환자의 비상사태에 대처하기 위한 특별한 메커니즘을 지원하고 있지 않다. 따라서 본 논문은 다기종 바이오 센싱에 대한 통합 인터페이스를 설계하고 복잡한 생체 신호의 빈번한 전송으로 충분한 대역폭의 고려가 예상되므로 WPAN의 Zigbee를 사용하여 만성질환 환자를 위한 측정 및 모니터링 시스템을 제안한다.
본 총설에서는 마이크로플루딕스 기술에 대한 기초연구를 소개하고, 이 기술을 통하여 화장품산업분야에서 응용성이 큰 동공구조체, 응답성 소재, 캡슐 소재, 다층 콜로이드 구조체 등과 같은 신소재의 합성이 가능함을 기술한다. 마이크로플루딕스 기술이 적용되어 개발된 기능성 신소재들은 그 크기와 내부 모폴로지를 정확하게 피코리터 수준에서 조절할 수 있다. 또한, 소재의 화학조성을 다양하게 임의 조절할 수 있고, 고차 층구조를 갖는 콜로이드 입자나 캡슐의 개발까지도 가능하여 그 응용성은 무궁무진하다고 할 수 있다. 기본적으로 약물전달계, 화학물 분리공정, 바이오센서, 애튜에이터 등의 응용연구에 매우 유용하게 활용될 수 있다. 화장품산업에서도 마이크로플루딕스 기술을 이용하여 고기능성 신소재 개발이나 신유형 화장품 개발이 가능할 것으로 기대되어 더욱 복합적인 연구개발이 진행되어야 할 것이다.
Path planning is an essential part for traveling and mowing of autonomous lawn mower tractors. Objectives of the paper were to analyze operation patterns by a skilled farmer, to extract and optimize waypoints, and to demonstrate generation of formatted planned path for autonomous lawn mower tractors. A 27-HP mower tractor was operated by a skilled farmer on grass fields. To measure tractor travel and operation characteristics, an RTK-GPS antenna with a 6-cm RMS error, an inertia motion sensing unit, a gyro compass, a wheel angle sensor, and a mower on/off sensor were mounted on the mower tractor, and all the data were collected at a 10-Hz rate. All the sensor data were transferred through a software program to show the status immediately on the notebook. Planned path was generated using the program parameter settings, mileage and time calculations, and the travel path was plotted using developed software. Based on the human operation patterns, path planning algorithm was suggested for autonomous mower tractor. Finally path generation was demonstrated in a formatted file and graphic display. After optimizing the path planning, a decrease in distance about 13% and saving of the working time about 30% was achieved. Field test data showed some overlap, especially in the turning areas. Results of the study would be useful to implement an autonomous mower tractor, but further research needs to improve the performance.
최근의 자동차 기술이 기계적 장치 위주에서 전장부품 특히, 차량의 안전 및 편의 기술로서 발전되고 있어서, 추후 자동차의 경쟁력은 에너지 효율성문제와 안전편의 기술의 적용에 의해 그 경쟁력이 결정될 것으로 판단된다. 본 연구에서는 자동차 운전자 졸림의 검지하기 위한 각종 기술을 소개하고 상용화된 기술의 장단점을 비교하여서, 이의 문제점을 해결하기 위한 복합 센싱기술을 소개한다. 기존의 카메라에 의한 눈동자인식을 기반으로한 직접적인 졸림검지와 운전자의 생체신호를 검출하여 간접적으로 스트레스, 피로도, 졸림을 검출하는 방법을 결합하여, 보다 정확도가 높은 졸림검지가 가능한 알고리즘을 개발하였다.
This research is to evaluate the arousal level by using cardiovascular response. PPG was used in this study as one of the method of measuring it rather than ECG (Electrocardiography) for the purpose of solving ergonomic problem of sensing. The participants were in the age group of 20 (mean=24, standard deviation=1.25): five men and five women. Each experiment composed with four identical sets. First, a black screen was displayed for 30 second rest. Then, the prepared 6 pair images were randomly presented for 10 second stimulation and for 30 second non-stimulation. PPG was measured on the earlobes of experimenters at 200Hz sampling frequency. PPG amplitude, PPI(Pulse to Pulse Interval), and PRV(Pulse Rate Variability) were analyzed according to arousal level. T-test was performed to compare between the PPG variables of rest and relaxation, rest and arousal, and relaxation and arousal. Relative to the rest state, PPG amplitude decreased in relaxed state and increased in aroused state. Relative to the rest state, PPI decreased in both emotional states. However, more significant decline was observed in aroused state. PRV's LF and HF were used in the form of LF/HF to compare between the relaxed and the aroused state. Therefore, PPG signal showed significant differences between relaxed and aroused state. In conclusion, evaluation of human arousal level used in the PPG analysis demonstrated that PPG has better usability and comforter measurement than ECG and is clearly an alternative method of measuring arousal level.
스마트 의류의 발달은 pc 를 분산, 부착한 웨어러블 컴퓨터의 연구로부터 진행되어 왔으며, 1990 년대 후반 이후 착용자 감성을 고려해 더욱 편안하며, 의복과 유사한 외관을 디자인 하려는 노력이 전개되고 있다. 스마트 의류는 엔터테인먼트, 비즈니스, 스포츠, 의료 분야에 적용 등 다양한 애플리케이션으로 연구, 개발되고 있으며, 최근 들어서는 생체신호 센서를 이용한 건강관리용 스마트 의류의 연구가 주목 받고 있다. 건강에 대한 관심과 라이프 스타일의 변화, 고령화 사회의 예상으로 인해 건강복지에 대한 필요성이 증가하는 최근 트렌드를 볼 때, 건강 관리용의 스마트 의류의 수요는 증가될 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 기본적인 생체신호 뿐 아니라 심장 질환, 호흡기 질환을 측정할 수 있는 건강 개념의 스마트 의류 디자인을 개발하였다. 이 스마트 의류는 기존의 의복의 형태와 착용감은 그대로 유지하면서 의복 착장 시 생체 신호를 전송, 모니터링 할 수 있도록 설계하였다. 개발된 의복은 심전도, 체온 센서로 구성되어 있으며, 이를 통해 심전도, 호흡량, 맥박, 체온 등의 생체신호를 얻을 수 있다. 디자인 프로토타입의 기기 위치 선정은 선행 연구에서 제시한 '착용성 향상을 위한 웨어러블 컴퓨터 디자인 지침' 을 기반으로 설계하여 착장 시 기기로 인한 이물감이 느껴지지 않도록 하였으며 또한, 기기의 하중을 최소화 하였다. 의복의 디자인은 센서의 안정된 부착과 활동성, 센서의 정확한 측정을 고려하여 표피의 면적 변화를 고찰하여 디자인하였다. 이 스마트 의류는 노인, 건강 이상자, 통원 치료자에게 평상시의 건강을 체크 함으로써 보다 원활한 치료의 가능으로 의료 복지에 기여할 것으로 예상되며, 디자인 프로토타입의 개발을 통하여 센서기반 스마트 의류의 가능성을 제시했다는 점에서 이 연구의 의의가 있다.
In this research, the vegetation growth and rice taste of the liquid fertilizer applied fields (LF) were compared with those of chemical fertilizer applied fields(CF) in order to confirm the possibility of methane fermentation digested sludge as liquid fertilizer using precision agriculture and remote sensing technology. In panicle initiation stage, the vegetation growth at LF was 60%~80% of it at CF and there were significant difference of nitrogen contents between CF and LF. The estimation model of nitrogen contents was established by GNDVI (R=0.607, RMSE=$1.04\;g/m^2$, n=36, p<0.01). In heading stage, vegetation growth at LF went close to it at CF as ratio of 80%~95%. The nitrogen content estimation model was also established (R=0.650, RMSE=$1.73\;g/m^2$, n=35, p<0.01) and there were significant difference of spatial variability between LF and CF. There were not significant difference of rice taste and it's elements, when three samples, which were more than twice of standard deviation, were excepted. The protein contents estimation model using GNDVI of before harvesting (R=0.700, RMSE=0.470%, n=29, p<0.01) were more suitable to predict the protein contents at harvesting comparing with it of heading stage(R=0.610, RMSE=0.521%, n=29, p<0.01).
Recently, due to molecular biology and engineering technology, DNA microarray makes people watch thousands of genes and the state of variation from the tissue samples of living body. With DNA Microarray, it is possible to construct a genetic group that has similar expression patterns and grasp the progress and variation of gene. This paper practices Cluster Analysis which purposes the discovery of biological subgroup or class by using gene expression information. Hence, the purpose of this paper is to predict a new class which is unknown, open leukaemia data are used for the experiment, and MCL (Markov CLustering) algorithm is applied as an analysis method. The MCL algorithm is based on probability and graph flow theory. MCL simulates random walks on a graph using Markov matrices to determine the transition probabilities among nodes of the graph. If you look at closely to the method, first, MCL algorithm should be applied after getting the distance by using Euclidean distance, then inflation and diagonal factors which are tuning modulus should be tuned, and finally the threshold using the average of each column should be gotten to distinguish one class from another class. Our method has improved the accuracy through using the threshold, namely the average of each column. Our experimental result shows about 70% of accuracy in average compared to the class that is known before. Also, for the comparison evaluation to other algorithm, the proposed method compared to and analyzed SOM (Self-Organizing Map) clustering algorithm which is divided into neural network and hierarchical clustering. The method shows the better result when compared to hierarchical clustering. In further study, it should be studied whether there will be a similar result when the parameter of inflation gotten from our experiment is applied to other gene expression data. We are also trying to make a systematic method to improve the accuracy by regulating the factors mentioned above.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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