최근 고성능 센서가 집적된 스마트폰과 웨어러블 디바이스 기술이 부각됨에 따라 이와 같은 플랫폼을 활용한 차세대 모바일 컴퓨팅 기술이 크게 주목받고 있다. 기존 행위인지는 지속적인 움직임에 따른 고유 패턴을 포착하는 반면, 자세인지는 급격한 순간 변화나 신체 방향의 변화를 포착하는 방법으로 접근되어 왔다. 그러나 이 두 가지의 패턴을 함께 고려하고 실제 활용 가능한 수준의 성능 확보와 그 시스템에 대한 연구는 다소 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 최근 부각되는 스마트폰과 웨어러블 디바이스의 센서 데이터를 함께 고려하고 각각이 갖는 장점을 혼합한 사용자 행위 및 자세인지 기법과 스마트폰 플랫폼을 기반으로 실제 환경에서의 그 활용 방법을 제안한다. 스마트폰과 웨어러블 센서 데이터를 함께 운용하기 위한 전처리 방법을 설계하고 고유 진동 패턴과 수직, 수평 방향 패턴 특징을 혼합적으로 활용하여 인지 모델을 구축하였다. 이 과정에서 자전거 타기와 빠르게, 천천히 걷기, 뛰기와 같이 보다 다양한 행위와 서기, 앉기, 누워있기와 같은 자세 패턴을 고려하였다. 실험 결과 제안하는 기법의 성능과 타당성을 입증하였고 실제 환경에서의 적용을 통해 그 활용 가능성을 보였다.
본 연구는 스마트폰 사용으로 인해 발생하는 전방머리자세의 유발 스트레스를 줄이기 위한 웨어러블 센서 착용이 전방머리자세 유발을 일으키는 목세움근과 위등세모근의 근피로에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 본 연구는 20~30대 건강한 성인을 대상으로 하여 일반적으로 스마트폰을 사용하는 대조군, 전방머리자세에 대한 자세를 의식하며 사용하는 비착용군 그리고 웨어러블 센서를 착용하는 실험군으로 나누어 근활성도를 살펴보았다. 목세움근과 윗등세모근의 근활성도는 대조군, 비착용군, 실험군과 비교하여 차이가 없는 것으로 나타났다. 또한 목세움근의 근활성도의 변화는 모든 군에서 증가하였고, 윗등세모근의 경우 비착용군과 대조군에 비해 착용군의 근활성도가 증가하였으나 통계적 유의성은 없었다. 즉 웨어러블 센서의 착용은 의식적인 자세 조절에 있어서 효과적일 수 있지만 다른 부위의 근긴장을 유발 할 수도 있다.
In the past few decades, many catastrophic natural disasters have occurred not only in Japan and Korea, but also in other countries in the world, forcing people to live in unfamiliar houses for middle or long range evacuation periods. Residents staying in temporary houses exhibit insomnia, resulting in severe fatigue. In order to investigate sleeping state of residents, measuring vital signals has been performed at examination room of a hospital. To avoid the restriction of residents' movement, we propose to use smartphone and/or wearable devices with various high performance sensors like measuring heart beat rate. We clarify the availability and usefulness of those devices as support for analyzing daily sleeping state of residents.
In this study, the characteristics of digital anthropometric methods were determined with case studies. These methods were broadly classified into two categories: non-wearable and wearable. Then, these categories were further classified into four types: 3D Scanning, mobile app, smart clothing, and smart tool Among the non-wearable types, the "3D scanning" technique was based on the use of 3D hardware equipment. With this technique, the body shape was measured and the internal body information was obtained. Therefore, it is used in fields of healthcare and fitness. Among the wearable types, "Smart clothing" involves a special clothing that measures human body and a smartphone application. Both the components are linked to a fashion platform, which is based on the measured sizes that help shoppers. The "Smart tool" has the characteristic of measuring only with smart tools and smartphone applications; it does not involve the measurement of images. The common advantage of digital anthropometric methods are as follows: they reduce the time and cost of measurement by enabling self-measurement. Moreover, simple measurements are used to determine the size of anthropometry. Thereafter, it accumulates this data to track the continuous changes in size. From an industrial point of view, digital anthropometric technology should be used to increase sales. The on-demand market can be expanded as global consumers would throng the Korean fashion market. For the consumer, an avatar should be created to fit the user's size. This would provide a fun experience to the user.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권2호
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pp.221-228
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2021
Recent improvements on the quality, fidelity and availability of biometric data have led to effective human physical activity detection (HPAD) in real time which adds significant value to applications such as human behavior identification, healthcare monitoring, and user authentication. Current approaches usually use machine-learning techniques for human physical activity recognition based on the data collected from wearable accelerometer sensor from a single wearable smart device on the user. However, collecting data from a single wearable smart device may not provide the complete user activity data as it is usually attached to only single part of the user's body. In addition, in case of the absence of the single sensor, then no data can be collected. Hence, in this paper, a continuous HPAD will be presented to effectively perform user activity detection with mobile service infrastructure using multiple wearable smart devices, namely smartphone and smartwatch placed in various locations on user's body for more accurate HPAD. A case study on a comprehensive dataset of classified human physical activities with our HAPD approach shows substantial improvement in HPAD accuracy.
최근 모바일 헬스케어 서비스에서 걸음 수를 활용한 건강 관리가 보편화되고 있다. 또한 다양한 액티비티 트래커를 통해 더 정확하고 간편하게 걸음 수를 측정할 수 있게 되었다. 그럼에도, 액티비티 트래커가 대중화 되지 못하고 스마트폰의 페도미터 센서를 대체 활용하는 추세이다. 그래서 본 연구에서 실제 걸음 수 대비 스마트폰이 수집한 걸음 수가 실제 얼마나 차이가 나는지, 어떤 요인이 차이를 만드는지 밝히고자 하였다. 이를 위해 21명을 대상으로 7일간 스마트폰과 웨어러블 디바이스를 동시 활용한 걸음 수를 수집 하는 실험을 시행하였다. 그 결과, 웨어러블 대비, 스마트폰이 평균 62%의 걸음 수를 측정하는 것과 사용자별 편차가 큰 것을 발견하였다. 또한, 스마트폰 휴대 자각 정도가 높을수록 스마트폰의 측정 정확도가 높아지는 회귀모형을 도출하였다. 이를 통해 스마트폰 단독으로 걸음 수를 활용하는 헬스케어 서비스에서 실제 걸음 수와의 차이를 보정하는 계수로 활용할 수 있으리라 기대한다.
2011년 심장질환으로 사망하는 인구수가 약 25,000명에 이른다. 본 논문은 심장마비환자의 빠른 응급구제를 위해 심장마비의 발생을 감지하고 응급상황을 전파하는 시스템을 개발한다. 심장마비를 감지하기 위해 맥박센서가 부착된 wearable computer를 제작한다. 측정된 맥박은 블루투스 무선통신으로 스마트폰으로 전송된다. 스마트폰에서 입력받은 맥박을 분석하여 상황판단을 하고 비상알람, SNS(Social Network Service), SMS(Short Message Service)를 활용하여 상황전파를 한다.
본 연구에서는 사용자 스스로가 바른 자세를 교정 할 수 있도록 도움을 줄 수 있는 스마트폰 기반의 자이로 센서를 이용한 착용형 자세 교정 시스템을 구현하였다. 이를 위하여 2개의 자이로 센서를 Y자 서스펜더 상, 하에 각각 부착하여 신체의 기울기를 측정하였으며, 블루투스 통신을 이용하여 스마트폰으로 데이터를 전송하였다. 전송된 신체의 기울기 정보는 바른 자세에 대한 평균 기울기 정보와 비교하여 바른 자세와 잘못된 자세를 판단하고자 하였으며, 이를 위한 스마트폰 기반의 어플리케이션을 구현하였다. 구현된 어플리케이션은 자세 판별뿐만 아니라 현재의 자세 정보를 직관적으로 표현하기 위한 모니터링 부와 잘못된 자세 검출 시 진동이나 알림 음 또는 팝업 메시지를 통해 사용자에게 전달하는 알림 기능을 구성하였다. 또한 구현된 시스템으로부터 대표적인 잘못된 자세 4가지에 대한 검출 실험을 수행하였으며, 그 결과 100% 검출이 가능함을 확인하였다.
Rachim, Vega Pradana;An, Jinyoung;Pham, Quan Ngoc;Chung, Wan-Young
센서학회지
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제27권1호
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pp.6-12
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2018
In this paper, a 32-variable pulse position modulation (32-VPPM) scheme is proposed to support a red-green-blue light-emitting-diode (RGB-LED)-based optical camera communication (OCC) system. Our proposed modulation scheme is designed to enhance the OCC data transmission rate, which is targeted for the wearable biomedical data monitoring system. The OCC technology has been utilized as an alternative solution to the radio frequency (RF) wireless system for long-term self-healthcare monitoring. Different biomedical signals, such as electrocardiograms, photoplethysmograms, and respiration signals are being monitored and transmitted wirelessly from the wearable biomedical device to the smartphone receiver. A common 30 frames per second (fps) smartphone camera with a CMOS image sensor is used to record a transmitted optical signal. Moreover, the overall proposed system architecture, modulation scheme, and data demodulation are discussed in this paper. The experimental result shows that the proposed system is able to achieve > 9 kbps using only a common smartphone camera receiver.
심전도(ECG, electrocardiogram) 신호를 이용한 본인 인증기술은 기존의 바이오 인증을 대체할 수 있는 본인 인증기술로 주목받고 있다. 디지털 전자키를 인식하는 장치를 차량에 탑재하여 자동차와 무선으로 데이터를 송수신할 수 있게 하고, 스마트폰 등을 활용해 자동차의 차 문을 잠금 또는 해제하거나, 시동을 걸 수 있는 기능을 스마트폰을 통해 차량 제어할 수 있다. 그러나 스마트키는 보안에 취약하여 이를 해결하고 운전자의 편의성을 제공하기 위해 바이오 인증기술을 적용한 스마트키를 연구하였다. 심전도를 이용한 개인인증 알고리즘을 시계 형태의 웨어러블 디바이스에 탑재하여 바이오인증을 하고 개인인증이 완료되면 자동차의 스마트키 기능을 할 수 있었다. 인증율 95%를 달성하였다. 운전자는 스마트키를 소지할 필요가 없고, 분실 및 해킹에 안전하게 보호할 수 있는 대안으로 스마트키를 제안한다. 심전도를 이용한 개인 인증기술을 활용한 스마트키는 개인인증을 통해 다양한 분야에 적용이 가능하고 향후 심전도를 이용한 본인확인 장치 등에 적용할 수 있는 방법을 연구할 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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