본 연구에서는 인체를 통신채널로 사용하는 PAN(Personal Area Network) 중에서 생체 센서(Bio sensor)에 적합한 인체통신 방식을 제안한다. 생체센서용 통신시스템은 인체내외의 센서에서 수집된 대량의 정보가 허리나 팔 등에 장착된 수신부로 고속 전송할 수 있어야 한다. 제안된 모뎀은 인체채널에 대한 특성을 분석하여 특성이 우수한 10MHz의 저주파 대역을 사용하며 저 전력과 소형화에 유리한 기저대역 통신방식으로 설계되었다. 설계된 모뎀은 20cm거리에서 $BER=10^{-5}$로 5Mbps까지 전송이 가능하며, $2{\times}2cm$의 초소형으로 구현하고 동작을 확인하였다.
노인들이 주거하는 실버타운에는 노인들의 건강 관리가 가장 중요하다. 이러한 노인들은 갑작스럽게 생체 신호의 변화나 건강 상태가 나빠질 수 있다. 대부분의 실버타운은 의료시설 외의 다른 장소에서 노인들의 건강 상태를 확인할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 실버타운에서 노인들의 생체 정보 및 응급상황을 언제, 어디서나 모니터링 할 수 있는 USN(Ubiquitous Sensor Network)시스템을 설계 및 구현한 연구를 소개한다. 또한, 실버타운 환경을 고려한 라우팅 알고리즘을 소개한다.
의료 분야의 감성 및 심리 치료를 확장하여 이와 관련된 기술을 일반 생활에 접목하고, 또한 생체신호를 이용하여 보다 쾌적한 삶의 환경을 구축하려는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 뇌전도(EEG : electroencephalogram)와 심전도(ECG : electrocardiogram)의 심박변이도(HRV : Heart Rate Variability)의 패턴을 분석하여 평온, 집중, 긴장, 우울의 네 가지 감성을 분류하고 추론하기 위한 감성추론시스템을 설계하고 구현하였다. 많은 감성 인식 연구가 얼굴이나 음성의 인식에 의하여 이루어지고 있으며, 생체신호를 이용한 추론 연구의 경우에도, 뇌전도나 심전도 등의 단일 생체신호의 분석에 의하여 이루어지고 있다. 본 논문에서는 단일 생체신호가 아닌 뇌전도와 심전도신호를 조합하여 복합적으로 분석함으로서 단일 생체신호의 분석 연구보다 추론의 정확도를 높였으며, 감성 추론을 위한 엔진으로지도 학습과 비지도학습의 RBFN(Radial Basis Function Network) 신경망을 적용하여 오류역전파 알고리즘의 지역 최소점과 수렴속도가 느린 단점을 보완하였다.
본 논문에서는 ZigBee와 SIP를 이용하여 사용자의 위치와 시간에 상관없이 사용자의 상태를 의료진과 사용자가 쉽게 확인할 수 있도록 실시간으로 생체 신호를 전송하고 모니터링하는 시스템을 제안하였다. 센서와 사용자 무선 단말기 사이의 데이터 전송을 구조가 간단하고 낮은 원가의 장점을 가지는 ZigBee로 구현하였으며, ZigBee를 이용한 센서 네트워크 구성 시 기존의 Ad-hoc 라우팅 프로토콜을 사용하지 않고 트리 기반의 네트워크를 구성함으로써 에너지 소모량을 감소시켰다. 또한 WLAN 기반의 사용자 무선 단말기와 모니터링 콘솔, SIP 서버, 데이터베이스 서버로 시스템을 구성하였다. 실시간 생체 신호 모니터링 시스템을 구현함으로써 U-Health 서비스가 가능하게 되고, 의료 서비스의 효율성을 향상시킨다.
Recent developments in Smart Structures with very large scale embedded sensors and actuators have introduced new challenges in terms of data processing and sensor fusion. These smart structures are dynamically classified as a large-scale system with thousands of sensors and actuators that form the musculoskeletal of the structure, analogous to human body. In order to develop structural health monitoring and diagnostics with data provided by thousands of sensors, new sensor informatics has to be developed. The focus of our on-going research is to develop techniques and algorithms that would utilize this musculoskeletal system effectively; thus creating the intelligence for such a large-scale autonomous structure. To achieve this level of intelligence, three major research tasks are being conducted: development of a Bio-Inspired data analysis and information extraction from thousands of sensors; development of an analytical technique for Optimal Sensory System using Structural Observability; and creation of a bio-inspired decision-making and control system. This paper is focused on the results of our effort on the first task, namely development of a Neuro-Morphic Engineering approach, using a neuro-symbolic data manipulation, inspired by the understanding of human information processing architecture, for sensor fusion and structural diagnostics.
본 논문은 홈 케어를 위해 생체 센서 시스템으로 홈 네트워크 시스템을 구성하여 생체 신호가 전달되도록 생체 신호 알고리즘을 구현하였다. 알고리즘의 구성 조건은 입력함수, 주파수 변화 함수, 변위 점 산출 발생 함수, 위치 변동 축 발생 함수, 축 변화 흔들림 변위(Sway Displacement)의 함수에서 변위치의 최대 값과 최소 값을 기준에 조정할 수 있는 단계로 주파수 변동이 0.01 단위로 변화가 있도록 조정하였다. 산출되는 항목은 맥박(Heart Rate), 체온(Temperature), 체중(Weight) 로 구성되고, 파형으로 신체적 균형정도를 확인하고 건강의 상태를 확인하도록 의미를 부여하였다. 본연구의 결과로 홈 네트워크를 통해 헬스 센터 및 건강관리 중앙 시스템에 단말기를 통해 전송된 알고리즘으로 홈 내 건강 관리시스템이 진행되는 결과를 얻을 수 있고, 다양한 신체적 파라메타를 통한 모니터링 기능을 갖춘 시스템관리가 형성 될 것으로 예상된다.
무선센서네트워크는 처리능력과 자원이 제한된 수많은 소형의 센서노드들로 구성된다. 따라서 무선센서네트워크에 있어서 가장 중요하고 기본적인 요소는 환경 정보를 수집하고 이를 사용자 응용시스템에 전송하는 센서노드 기술이다. 기술의 발전에 따라 센서노드는 점점 소형화 되고 지능화 되어 그 응용범위를 넓혀가고 있다. 특히 이식형 센서노드 기술은 인체나 가축의 체내에 이식되어 질병을 감시하고 치료하는데 사용됨으로써 무선센서네트워크의 미래 발전 방향을 제시한다. 본고에서는 가축의 체온을 실시간으로 감시할 수 있는 이식형 무선 센서노드를 설계하였다. 또한, 실시간 생체 감시 시스템 구현을 위한 추가적인 고려사항에 대하여 논하였다.
Wireless sensor networks (WSNs) are generally comprised of densely deployed sensor nodes, which results in highly redundant sensor data transmissions and energy waste. Since the sensor nodes depend on batteries for energy, previous studies have focused on designing energy-efficient medium access control (MAC) protocols to extend the network lifetime. However, the energy-efficient protocols induce an extra end-to-end delay, and therefore recent increase in focus on WSNs has led to timely and reliable communication protocols for mission-critical applications. In this paper, we propose an energy efficient and delay guaranteeing node scheduling scheme inspired by biological systems, which have gained considerable attention as a computing and problem solving technique.With the identification of analogies between cellular signaling systems and WSN systems, we formulate a new mathematical model that considers the networking challenges of WSNs. The proposed bio-inspired algorithm determines the state of the sensor node, as required by each application and as determined by the local environmental conditions and the states of the adjacent nodes. A control analysis shows that the proposed bio-inspired scheme guarantees the system stability by controlling the parameters of each node. Simulation results also indicate that the proposed scheme provides significant energy savings, as well as reliable delay guarantees by controlling the states of the sensor nodes.
모바일 헬스케어 서비스에서 생체 정보의 신뢰성 있는 전송은 매우 중요하다. 본 논문에서는, 6LoWPAN의 멀티 홉 무선네트워크의 모바일 헬스 케어 모니터링 서비스에서 신뢰성 있는 생체 정보 전송 기술을 제안한다. 또한, IEEE 11073-20601 프로토콜을 확장하였으며 IPv6 네트워크를 사용한 6LoWPAN 기반의 6LoWPAN 멀티-홉 무선 센서네트워크에서 생체 정보를 안정적으로 전송하기 위하여 신뢰성 있는 경로 구축 방법을 제안한다. 6LoWPAN은 IPv6 패킷을 전송하기 위하여 MAC계층의 상위 계층에 적응 계층을 올려 센서 네트워크에 부합하는 점 등으로 인해 현재 가능성을 인정받고 있다. 본 논문에서는 6LoWPAN의 센서들이 소형이고 저가이며 배터리를 사용할 수 있음을 고려하고 모바일 헬스케어 응용환경에 적합한 네트워크 시스템인 만큼 신뢰성 있고 전력 소비 및 알고리즘 수행의 복잡도를 최소화하는 라우팅 절차 및 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제안된 방법의 우수성을 증명하기 위하여 NS-3을 사용하여 AODV 프로토콜과 성능을 비교하였다.
Efficient algorithms for the automatic classification of flue-cured tovacco ripeness and grading have been developed The ripeness of the tobacco was classified into 4 levels vased on the color. The lab-built simple RGB color measuring system was utilized for detecting the light reflectance of the tobacco leaves. The measured data were used far training the artificial neural network The performance of the trained network was also tested far the untrained samples. The spectrophotometer was used to detect the light reflectance and absorption of the graded tobacco leaves in the frequency ranges of the visible light The measured data and the statistical analysis was performed to investigate the light characteristics of the graded samples. The measured data were obtained from samples of 5 different grades directly without considering the leaf positions. Those data were used far training the artificial neural network The performance of the trained network was also tested far the untrained samples. The neural network based sensor information processing showed successful results for grading of tobacco leaves.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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