• Asia pacific journal of information systems
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• 제31권1호
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• pp.121-140
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• 2021

The main purpose of this research is to understand the strongest predictors of wearable adoption among athletes with an emphasis on the perceived ethics of biometric data. We performed a word co-occurrence study of biometrics research to determine the ethical constructs of biometric data. A questionnaire incorporating the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT), Health Belief Model and Biometric Data Ethics was then designed to develop a neural network model to predict the adoption of wearable sensors among athletes. Our model shows that wearable adoption's strongest predictors are perceived ethics, perceived profit, and perceived threat; which can be categorized as professional stressors. The key theoretical contribution of this paper is to extend the literature on UTAUT by developing a predictive modeling of factors affecting acceptance of wearables by athletes, and highlighting the ethical implications of athlete's adoption of wearables.

• 한국의류산업학회지
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• 제22권5호
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• pp.607-616
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• 2020

Health care wearables are devices that are attached to or combined with the human body to improve the health care capabilities of the human body that can be safely and adjustable according to preference. This study provided direction for future research on healthcare wearables in the field of clothing science, considering trends observed in this field from 2010 to 2019. Over the last 10 years, 812 studies have been conducted on healthcare wearables in Korea. Research has increased significantly since 2015, with a large number of articles published in this field. The research for this study was broken down into the following categories: technology development, marketing analysis, and technology analysis. The results according to the research method demonstrated that development and production methods were used most frequently, followed by trend analysis, experiment and evaluation, and survey. An analysis of keywords in the articles studied revealed that device, healthcare, big data (biometric data and database), and healthcare convergence technologies were trending. Similarly, detailed research on healthcare wearable devices and related technologies was actively being conducted. However, focusing on fiber, textiles, design, and clothing articles, in relation to the field of clothing in healthcare wearables, only 81 articles were found on this topic (10.0%), which was low compared to other studies. Therefore, it was determined that more research on healthcare wearables is necessary in the field of clothing.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제10권3호
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• pp.1-10
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• 2018

Wearable Technology is going to be the biggest buzzword and the next generation of digital revolution in the near future. Wearables have changed the focus of the healthcare industry to prevention programs in order to encourage individuals to be more active and to take the responsibility of their own health. Although, the intention of consumers to use wellness wearables has been growing rapidly, the number of individuals who refuses continued use of such devices increases day-by-day. Diffusion and innovation of new technology could be more efficiently gained by consumer's adoption. So, it is extremely important for providers and designers to understand the impact of positive and negative factors on consumers' intention to use wellness wearables. Moreover, a unified framework is required for better understanding of individuals' behavioral intention for using wellness wearables. Thus, the goal of this study is to identify the potential factors that influence consumers' willingness to use wellness wearables as well as proposing a unified framework based on Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2) and Value-based Adoption Model (VAM) with two extra factors, perceived trust and perceived health increase. The findings of this article improves the theoretical understanding of the engaged factors in the proposed research model of the study.

• The Korean Journal of Physiology and Pharmacology
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• 제23권5호
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• pp.311-315
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• 2019

Recently, digital health has gained the attention of physicians, patients, and healthcare industries. Digital health, a broad umbrella term, can be defined as an emerging health area that uses brand new digital or medical technologies involving genomics, big data, wearables, mobile applications, and artificial intelligence. Digital health has been highlighted as a way of realizing precision medicine, and in addition is expected to become synonymous with health itself with the rapid digitization of all health-related data. In this article, we first define digital health by reviewing the diverse range of definitions among academia and government agencies. Based on these definitions, we then review the current status of digital health, mainly in Korea, suggest points that are missing from the discussion or ought to be added, and provide future directions of digital health in clinical practice by pointing out certain key points.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제11권4호
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• pp.302-309
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• 2023

Wearable devices, attached to the human body, track and enhance users' activities, health, and communication. Therefore, considering ergonomic factors in product design is crucial. However, previous research has somewhat overlooked the importance of integrating ergonomic design elements into a broad spectrum of design factors. This study aims to examine the impact of physical attributes inherent in smart wristbands and smartwatches on the perceived functional value, specifically, perceived usefulness, ease of use, and fit. A survey was conducted among 289 US adults who had experience using smart wristbands or smartwatches. The collected data were analyzed using descriptive statistics, factor analysis, Cronbach's alpha, t-test, MANOVA, and regression analysis in SPSS version 29. The results showed that the shape of the front display significantly influenced perceived ease of use, and the product's weight had a substantial impact on both perceived ease of use and fit. Furthermore, distinct technical features on the front display had varied effects on perceived usefulness, ease of use, and fit. Notably, the presence of activity tracking, alarm, and calendar functionalities led to distinct differences in ease of use and fit. Features such as distance tracking, phone call, social media notifications, text messaging, and time display functions showed significant influences on the perception of fit. These findings provide insights into the physical values of smart wristbands and smartwatches as perceived by users.

• Smart Structures and Systems
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• 제26권5호
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• pp.559-573
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• 2020

One of the powerful data management tools is Building Information Modeling (BIM) which operates through obtaining, recalling, sharing, sorting and sorting data and supplying a digital environment of them. Employing SHM, a BIM in monitoring systems, would be an efficient method to address their data management problems and consequently optimize the economic aspects of buildings. The recording of SHM data is an effective way for engineers, facility managers and owners which make the BIM dynamic through the provision of updated information regarding the occurring state and health of different sections of the building. On the other hand, digital transformation is a continuous challenge in construction. In a cloud-based BIM platform, environmental and localization data are integrated which shape the Internet-of-Things (IoT) method. In order to improve work productivity, living comfort, and entertainment, the IoT has been growingly utilized in several products (such as wearables, smart homes). However, investigations confronting the integration of these two technologies (BIM and IoT) remain inadequate and solely focus upon the automatic transmission of sensor information to BIM models. Therefore, in this composition, the use of BIM based on SHM and IOT is reviewed and the economic application is considered.

• 감성과학
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• 제24권4호
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• pp.69-78
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• 2021

요즘은 건강을 위한 스마트 헬스 케어 웨어러블의 개발이 가속화되는 시대이다. 그 중 활발한 연구 분야 중 하나인 EMS 전기자극을 활용한 웨어러블 제품이 많이 출시되었다. 하지만 연구되거나 출시되어있는 EMS 웨어러블은 근육의 세분화에 집중하지 못한 포괄적인 전신 슈트나 복부 전체를 덮는 벨트 형식으로 출시되어있다. 이에 본 연구에서는 특정 근육을 세분화시킨 EMS 패턴을 적용하고 복압 벨트에 호흡을 측정할 수 있는 스트레치 센서를 부착하여 두 가지 호흡법을 활용해 연구를 진행하고자 한다. 측정방법은 들숨과 날숨으로 실험을 진행하며 대상자는 건강한 신체의 20대 남성 10명을 대상으로 진행했다. 본 연구의 결과 흉식호흡과 복식호흡 모두 센서의 민감도는 5mm, 3mm, 기본 센서 순으로 센서별 순위 결과를 확인할 수 있었고 EMS 복압 벨트를 통해 전기자극을 적용 전, 후로 나누었을 때 전기자극을 적용한 후 호흡의 활성화가 향상되었음을 알 수 있었다. 연구의 결론은 2가지 호흡법을 신체 기능적 근거로 제작한 2가지 패턴으로 인해 호흡법에 적합한 전기자극을 적용 시 적용하지 않았을 때 보다 3가지 센서로 호흡 활성화 효과와 센서 간 민감도 차이를 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 기반으로 후속 연구에서는 EMS 패턴과 스트레치 센서가 통합된 의복형 웨어러블 제품에 실시간 모니터링이 가능한 호흡 스마트 의류를 개발하고자 한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.483-487
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• 2022

본 논문에서는 태양에너지 하베스팅을 위한 자가발전 아두이노 시스템을 설계하고 이의 동작을 설명한다. 이를 위해서 아두이노 시스템이 시시각각 변하는 태양에너지의 양을 센싱하고 이에 따라서 active mode와 sleep mode의 동작 시간의 비율을 스스로 조정해서 주어진 태양 빛의 세기에 대해서 최적으로 동작할 수 있는 동작 조건을 스스로 찾아가는 방법을 설명하고 이의 동작을 검증한다. 본 논문에서 개발한 active mode와 sleep mode의 동작 시간의 비율의 자가 조절을 통해서 태양 빛의 세기가 충분히 강할 경우에는 아두이노 시스템이 active mode로 지속적으로 구동되고, 태양광으로부터 전력을 충분히 공급받을 수 없는 경우 sleep mode를 사용하여 전력 소모를 최소화한다. 그 결과 active mode를 지속적으로 구동하는 것에 비해 sleep mode를 사용하는 경우 전력 소모를 최대 81.7% 줄여 에너지 소비를 최소화할 수 있다는 것을 알 수 있다. 또한 빛의 세기가 중간 수준일 때에는 active mode와 sleep mode의 비율을 빛의 세기에 맞게 적정하게 배분하여 동작하게 한다. 본 논문에서 제안한, 스스로 active mode와 sleep mode의 동작 시간 비율을 조절하는 방법은 특히 높은 전력 소비 효율 특성이 필요한 웨어러블 및 바이오-헬스용 자가발전 시스템을 에너지 효율적으로 동작시킬 때에 도움이 될 것으로 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.