These-days technology related to IoT (Internet of Thing) is widely used and there are many types of smart system based IoT like smart health, smart building and so on. In smart health system, it is possible to check someone's health by analyzing data from wearable IoT device like smart watch. Smart building system aims to collect data from sensor such as humidity, temperature, human counter like that and control the building for energy efficiency, security, safety and so forth. Furthermore, smart city system can comprise several smart systems like smart building, smart health, smart mobility, smart energy and etc. In this paper, we propose multimedia IoT based intelligent emergency alarm system for smart city. In existing IoT based smart system, it communicates lightweight data like text data. In the past, due to network's limitations lightweight IoT protocol was proposed for communicating data between things but now network technology develops, problem which is to communicate heavy data is solving. The proposed system obtains video from IP cameras/CCTVs, analyses the video by exploiting AI algorithm for detecting emergencies and prevents them which cause damage or death. If emergency is detected, the proposed system sends warning message that emergency may occur to people or agencies. We built prototype of the intelligent emergency alarm system based on MQTT and assured that the system detected dangerous situation and sent alarm messages. From the test results, it is expected that the system can prevent damages of people, nature and save human life from emergency.
Ji, Geonwoo;Lee, Seongchan;Msigwa, Constantino;Bernard, Denis;Yun, Jaeseok
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.325-327
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2022
최근 스마트 기기 시장이 커지며 이와 함께 스마트 기기를 이용한 연구가 활발하다. 현재 많이 사용되는 스마트 기기인 스마트워치와 스마트폰에는 다양한 센서들이 내장되어있다. 이 센서들을 통해 생성된 데이터를 이용하면 사용자의 행동 분류, 건강관리 등 사용자에게 도움이 되는 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 어플리케이션 개발을 통해 상용 스마트기기인 갤럭시 워치 4와 갤럭시 S10에 내장되어있는 센서의 원시데이터를 수집하고 수집한 데이터를 oneM2M 표준 플랫폼에 저장하였다. oneM2M 표준 플랫폼에 저장된 데이터는 API를 통해 손쉽게 사용할 수 있으며 여러 대의 스마트 기기 데이터를 수집하고 빅데이터를 구축한다면 많은 연구자들이 보다 편리하게 데이터를 이용하여 다양한 의미 있는 연구들을 진행할 수 있을 것이다.
Learning from human behaviors in the real world is essential for human-aware intelligent systems such as smart assistants and autonomous robots. Most of research focuses on correlations between sensory patterns and a label for each activity. However, human activity is a combination of several event contexts and is a narrative story in and of itself. We propose a novel approach of human activity prediction based on event cognition. Egocentric multi-sensor data are collected from an individual's daily life by using a wearable device and smartphone. Event contexts about location, scene and activities are then recognized, and finally the users" daily activities are predicted from a decision rule based on the event contexts. The proposed method has been evaluated on a wearable sensor data collected from the real world over 2 weeks by 2 people. Experimental results showed improved recognition accuracies when using the proposed method comparing to results directly using sensory features.
Recently, interest in home training and changes in lifestyle are expanding the market in the healthcare field, and high value-added fashion products reflecting the dumbbell economy phenomenon are being released. This study had the following objectives: to investigate the possibility of developing a fashion item that can be applied to the dumbbell economy phenomenon; to develop the UI/UX of a smartphone application for beginners who wish to work out their upper and lower bodies regardless of time and space; and to create a wearable customized smart athleisure fashion device. First, the study identified factors related to exercise methods, breathing techniques, and range of exercises for beginners by investigating the postures of workouts of the upper and lower bodies by angles. Based on the results, the study collected empirical data through a user needs analysis from muscle strengthening exercise experts to verify the significance of the study and use as fundamental data. Second, the study developed the UI/UX of a smartphone application with three different contents: counting, suggesting exercise postures, and providing exercise calendars. Further, the study analyzed necessary user-centered concepts and characteristics in terms of design and technology and developed a wearable customized smart athleisure fashion device based on the results.
The purpose of this study is to identify the characteristics of aging-friendly technology that can be integrated into future smart homes in an aging society. The literature survey and content analysis method were used to collect and analyze data. Papers of the international journal ICOST (International Conference on Smart Homes and Health Telematics) that professionally deal with converged technologies were analysis units. Sixty-five papers among 215 papers published from 2007 through 2014 were selected on the basis of end-users orientation. Totally, out of 65 papers 76 technology items were extracted. Characteristics of those technologies were analyzed focusing on purpose and application methods. As results, in terms of purpose, the technologies were oriented to provide both of psychological and physiological support to the users, focusing on the safety, convenience, health and entertainment to extend independent life of the elderly. Among the application method such as building structure, furniture, product, wearable device and free movable robot, product were dominant. Through those results, the aging-friendly technology is expected to alleviate a wide range of issues in aging society.
Objective: We introduce a hand gesture segmentation method using a wrist-worn wearable device which can recognize simple gestures of clenching and unclenching ones' fist. Background: There are many types of smart watches and fitness bands in the markets. And most of them already adopt a gesture interaction to provide ease of use. However, there are many cases in which the malfunction is difficult to distinguish between the user's gesture commands and user's daily life motion. It is needed to develop a simple and clear gesture segmentation method to improve the gesture interaction performance. Method: At first, we defined the gestures of making a fist (start of gesture command) and opening one's fist (end of gesture command) as segmentation gestures to distinguish a gesture. The gestures of clenching and unclenching one's fist are simple and intuitive. And we also designed a single gesture consisting of a set of making a fist, a command gesture, and opening one's fist in order. To detect segmentation gestures at the bottom of the wrist, we used a wrist strap on which an array of infrared sensors (emitters and receivers) were mounted. When a user takes gestures of making a fist and opening one's a fist, this changes the shape of the bottom of the wrist, and simultaneously changes the reflected amount of the infrared light detected by the receiver sensor. Results: An experiment was conducted in order to evaluate gesture segmentation performance. 12 participants took part in the experiment: 10 males, and 2 females with an average age of 38. The recognition rates of the segmentation gestures, clenching and unclenching one's fist, are 99.58% and 100%, respectively. Conclusion: Through the experiment, we have evaluated gesture segmentation performance and its usability. The experimental results show a potential for our suggested segmentation method in the future. Application: The results of this study can be used to develop guidelines to prevent injury in auto workers at mission assembly plants.
This study investigated that customer satisfaction based on the effects of perceived value (innovative value, practical value, symbolic value) and innovation characteristics (innovative resistance, visibility) of wearable healthcare device users on purchase attitude. A survey was conducted on actual users who are currently using wearable healthcare devices, and the final 201 copies were analyzed using SPSS 25 and SmartPLS 3.0. The summary of research results is following here. First, it was found that the perceived values, innovative and practical values had a positive (+) effect on the user's purchasing attitude, while symbolic values did not affect the user's purchasing attitude. Second, among the innovation characteristics, innovation resistance was came out negative (-) effect on the user's purchasing attitude, and among the innovation characteristics, visibility did not affect the user's purchasing attitude. Third, it was found that perceived price had a positive (+) effect on the user's purchase attitude. Fourth, it was clarified that the perceived price and purchase attitude had a positive (+) effect on the user's customer satisfaction. Based on these research results, theoretical, practical, and future research directions were proposed.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.36
no.5
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pp.525-530
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2023
Stretchable piezoelectric energy harvester (S-PEHs) based on composite materials are considered one of the potential candidates for realizing wearable self-powered devices for smart clothing and electronic skin. However, low energy conversion performance and expensive stretchable electrodes are major bottlenecks hindering the development and application of S-PEHs. Here, we fabricated the S-PEH by adopting the piezoelectric composites with enhanced stress transfer properties and kirigami-patterned textile electrodes. The optimum contents of piezoelectric BaTiO3 nanoparticles inside the carbon nanotube/ecoflex composite were selected as 30 wt% considering the trade-off between stretchability and energy harvesting performance of the device. The final S-PEH shows an output voltage and mechanical stability of ~5 V and ~3,000 cycles under repeated 150% of tensile strain, respectively. This work presents a cost-effective and scalable way to fabricate stretchable piezoelectric devices for self-powered wearable electronic systems.
Kim, Jong-Jin;Gwon, Seong-Ju;Lee, Young-Sook;Chung, Wan-Young
Journal of Sensor Science and Technology
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v.24
no.1
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pp.69-77
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2015
The Microsoft Kinect is a motion sensing input device which is widely used for many motion recognition applications such as fitness, sports, and rehabilitation. Until now, most of remote rehabilitation systems with the Microsoft Kinect have allowed the user or patient to do rehabilitation or fitness by following the motion of a video screen. However in this paper we propose a smart remote rehabilitation system with the Microsoft Kinect motion sensor and a wearable ECG sensor which can allow patients to offer monitoring of the individual's performance and personalized feedback on rehabilitation exercises. The proposed noble smart remote rehabilitation is able to monitor and measure the state of the patient's condition during rehabilitation exercise, and transmits it to the prescriber. This system can give feedback to a prescriber, a doctor and a patient for improving and recovering motor performance. Thus, the efficient rehabilitation training service can be provided to patient in response to changes of patient's condition during exercise.
To propose a contents model for children's smart watch, this study interview 15mothers who have a child using smart watches. Most mothers purchase smart watches for children to warrant their security and manage their schedules, and they use them for sending a call or text to their children, tracking or managing children's location and schedule. Mothers were satisfied with a smart watch's function of communication and safety management, but dissatisfied learning-oriented contents and worrried about bad influenced on children development. Through in-depth interviews, this study propose a persona model for children's smart watch for enhancing parent-child interaction and physical cognitive language socioemotional convergence play contents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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