The paper presents a case study in which the structural condition assessment of the East Bay bridge in Gibsonton, Florida is evaluated with the help of remote health monitoring techniques. The bridge is a four-span, continuous, deck-type reinforced concrete structure supported on prestressed pile bents, and is instrumented with smart Fiber Optic Sensors. The sensors used for remote health monitoring are the newly emerged Fabry-Perot (FP), and are both surface-mounted and embedded in the deck. The sensing system can be accessed remotely through fast Digital Subscriber Lines (DSL), which permits the evaluation of the bridge behavior under live traffic loads. The bridge was open to traffic since March 2005, and the collected structural data have been continuously analyzed since. The data revealed an increase in strain readings, which suggests a progression in damage. Recent visual observations also indicated the presence of longitudinal cracks along the bridge length. After the formation of these cracks, the sensors readings were analyzed and used to extrapolate the values of the maximum stresses at the crack location. The data obtained were also compared to initial design values of the bridge under factored gravity and live loads. The study showed that the proposed structural health monitoring technique proved to provide an efficient mean for condition assessment of bridge structures providing it is implemented and analyzed with care.
KIM, Song-Eun;MUN, Ji-Hui;KIM, Kyoung-Sook;KANG, Min-Soo
한국인공지능학회지
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제8권1호
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pp.1-6
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2020
The Recently there has been a growing interest in health care due to the COVID-19 situation. In this paper, we intend to develop a healthcare monitoring system to provide users with smart healthcare systems in line with the healthcare 3.0 era. The system consists of a wireless network between various sensors, Android smartphones, and OLEDs using Bluetooth, and through this, a health care monitoring system capable of collecting user's biometric information and managing health by receiving data values of sensors connected to Arduino. In conclusion, the user's BPM value was calculated using the heart rate sensor, and the exercise intensity can be adjusted through this. In addition, a step derivation algorithm is implemented using an acceleration sensor, and calorie consumption can be measured using the step and weight values. As such, the heart rate, step count, calorie consumption data can be transmitted to a smartphone application through a Bluetooth module and output, and can be output to an OLED for users who are not easy to access the smartphone. This healthcare monitoring system can be applied to various groups and technologies.
u-라이프 케어 단말기는 생체 정보를 수집하고, 운동을 패턴 별로 분류, 저장하고 일정 시간마다 안드로이드 폰에 블루투스 무선통신을 통해 전송한다. 전송된 정보는 안드로이드 폰 어플리케이션을 통해 확인할 수 있다. u-라이프 케어 단말기는 3축 가속도 센서를 이용하여 활동량을 모니터링한 후 소모한 칼로리를 계산한다. 생체 데이터 마이닝을 통해 건강상태를 판단하고 적절한 맞춤형 운동치료를 컨설팅하게 된다. 생체 정보를 전송할 때 블루투스 무선통신을 통해 안드로이드 폰에 바로 전송하기 때문에 기존의 라이프케어 제품들에서 센싱된 정보를 웹서버에 전송하기 위해 사용되어지는 모바일 게이트웨이나 홈 게이트웨이가 별도로 필요치 않다는 장점을 가지고 있다.
의료기술이 나날이 발전해 감에 따라 인류의 평균수명이 늘어나고 건강한 삶에 대한 관심도 늘어가고 있으나 여전히 사각지대가 남아있다. 영유아나 고령/특정 질병으로 몸이 불편한 가족이 있는 이들을 위하여 복잡한 장비가 필요 없이 쉽게 구비할 수 있는 장비들을 이용하여 많은 비용을 쓰지 않고도 환자의 상태를 언제 어디서나 파악 가능한 시스템이 필요하다.
본 연구에서는 디지털 풀리 기술을 이용하여 다양한 운동 형태에서 정량적인 1RM 측정이 가능한 국민건강관리 및 체력증진을 위한 스마트 1RM 시스템을 개발하고 이를 이용하여 훈련 시 그에 대한 효과를 검증하고자 하였다. 휴대용 근력 측정 장치, 블루투스 통신 기반 휴대폰 데이터 전송 및 회로도, 높낮이 조절이 가능한 시스템 몸체로 구성된 디지털 풀리 기반 스마트 1RM 측정시스템을 개발하였다. 피험자는 신체 건강한 20대 성인남녀 30명을 대상으로 15명씩 무작위로 개발된 시스템을 이용하여 훈련을 수행하는 그룹과 수행하지 않는 그룹으로 나뉘었다. 피험자는 스마트 1RM 시스템을 이용하여 팔꿈치, 요추, 무릎관절 신전/굴곡 운동을 10회씩 5세트를 수행하였고, 실험 기간은 주 3일, 총 8주간 진행되었다. 개발된 시스템에 대한 유효성 검증을 위해 주관절, 요추관절, 슬관절의 최대근력을 BIODEX System 3를 이용하여 측정하였고 운동 모드에 대한 유효성 검증을 위해 호흡가스분석을 평가하였다. 또한 개발된 1RM 시스템의 최대근력 평가 결과 값에 대한 유효성 검증을 위해 기존 검증된 시스템인 등속성 근기능 측정 모듈인 Biodex system3 결과 값과 비교 분석하였다. 실험결과, 훈련그룹에서 최대근력 증진 운동 전 후 주관절, 요추관절, 슬관절의 최대 근력이 유의하게 모두 증진되는 결과를 얻었다. 1RM 운동모드 중 산소섭취량은 근력강화 운동이 근지구력강화 운동 보다 약 10.91% 더 많은 산소소비량을 나타냈다. 또한 개발된 스마트 1RM 최대근력 측정데이터에 대한 유효성을 검증하기 위해 기존 Biodex system3 데이터와 신뢰도분석을 실시한 결과, 신뢰도는 0.895(*p<0.00)로 매우 높은 신뢰 수준 일치하는 결과를 얻었다. 본 연구는 향후 국민 건강관리 및 체력증진을 보다 정량적으로 활용하고 또한 고령자나 재활환자들의 조기 재활치료에 적용 가능하다고 생각된다.
최근 노인인구의 증가하는 추세에 따라 만성질환자의 수도 증가하고 있으며 이에 따라 만성질환자들에 대한 건강 관리문제가 중요하게 대두되고 있다. 본 논문에서는 스마트 모바일 기기를 이용한 만성질환 관리 시스템을 구현하고자 한다. 제안한 만성질환 관리 시스템은 생체정보를 검출하는 생체계측센서와 그 센서로부터 정보를 수신하고 환자관리 서버로 정보를 전송하는 스마트 모바일 기기, 그리고 무선 통신망을 통해 전달받은 데이터를 해석하고 처리하기 위한 환자관리 서버, 환자관리 DB, 그리고 환자 증상분석 전문가 에이전트로 구성된다. 생체 신호는 심전도, 혈압, 혈당 및 PPG 등의 모듈로 구성하였다. 만성질환자에 대한 건강관리 시스템을 구현함으로서 측정되어진 생체 데이터를 모니터링하여 현재의 건강상태를 확인할 수 있었으며, 모바일 환경에서 환자군에게 맞는 개별적인 서비스를 제공할 수 있다는 점에서 의의가 있다.
Irfan Ali Kandhro;Asif Ali Wagan;Muhammad Abdul Aleem;Rasheeda Ali Hassan;Ali Abbas
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권3호
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pp.43-52
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2024
Health Monitoring System is a sophisticating technology and another way to the normal/regular management of the health of the patient. This Health Monitoring Mobile Application is a contribution from our side to the public and to the overall health industry in Pakistan. With the help of Health mobile application, the users will be able to store their medical records, prescriptions and retrieve them later. The users can store and keep track of their vital readings (heart rate, blood pressure, fasting glucose, random glucose). The mobile application also shows hospitals that are nearby in case the user wants to avail of any medical help. An important feature of the application is the symptoms-based disease prediction, the user selects the symptoms which he has and then the application will name certain diseases that match those symptoms based on relevant algorithms. The major advances and issues have been discussed, and as well as potential tasks to health monitoring will be identified and evaluated.
최근 건강에 대한 관심과 욕구가 크게 증가하고 있으며, 이에 따라 스마트 헬스케어 산업이 크게 주목받고 있다. 이로 인해 일상생활 중 자신의 건강 상태를 지속적으로 확인하기 위한 원격의료시스템뿐만 아니라, 최근에는 국내외 기업에서 언제 어디서나 신체의 활동 정보를 계측 할 수 있는 웨어러블 디바이스들을 지속적으로 연구개발 및 시장에 선보이고 있다. 특히, 맥파와 심전도는 일상생활 중 자신의 건강상태를 지속적으로 모니터링하기 위한 생체신호로 가장 많이 활용되고 있다. 본 연구에서는 마이크 센서를 활용한 심장의 소리 즉, 심음의 계측을 통해 심장 활동 상태 모니터링이 가능한 시스템을 구현하고자 하며, 상용 전자 청진기과 비교평가를 통해 일상생활 중 지속적인 모니터링이 가능함을 확인 하였다.
Changes in a person's health affect one's lifestyle and work activities. According to the World Health Organization (WHO), abnormal activity is growing faster in people aged 60 or more than any other age group in almost every country. This trend steadily continues and expected to increase further in the near future. Abnormal activity put these people at high risk of expected incidents since most of these people live alone. Human abnormal activity analysis is a challenging, useful and interesting problem among the researchers and its particularly crucial task in life and health care areas. In this paper, we discuss the problem of abnormal activities of old people lives alone at home. We propose Convolutional Neural Network (CNN) based model to detect the abnormal behaviors of elderlies by utilizing six simulated action data from daily life actions.
In this study, a function that informs the trash can users about daily collectable trash types and the visiting schedule of collection trucks with an application-based push alarms is proposed along with other function that lets the user to receive the information regarding the volume of trash cans located near his/her residence and monthly average trash volume once the user registers his/her personal information online. This functions are used for the UX design between smart trash can and users. The proposed system allows trash collection trucks to find the most efficient path from their current positions by finding out users' trash can volumes in advance. The UX design and the smart trash can system proposed in this study aim to improve the trash processing efficiency by allowing users to check the volume of their trash.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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