모바일 투어 가이드 어플리케이션은 여행 정보를 제공하여 여행자가 여행 중에 주변의 관심 지점(POI; Point of Interest) 을 검색하고 찾아갈 수 있도록 돕는다. 최근 모바일 컴퓨팅 기술이 발전하면서 핸드헬드 디바이스와 웨어러블 디바이스를 여행 정보 검색에 활용하는 사용자가 늘어나고 있지만, 모바일 투어 가이드 어플리케이션들은 디바이스의 특성을 고려하지 않고 여행 정보를 제공한다. 특히 이들 투어 가이드 어플리케이션들은 여행 상황을 공유하지 않기 때문에 여러 모바일 디바이스를 이용하는 여행자는 각각의 디바이스에 여행자의 검색 의도를 별도로 입력해야 하고, 동기화된 여행 정보를 제공받지 못한다. 이러한 문제들을 개선하기 위해 본 논문에서는 디바이스의 특성에 따라 여행 정보를 제공하고 여행 상황을 공유하는 모바일 투어 가이드 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 핸드헬드 디바이스와 안경형 웨어러블 디바이스를 이용하여 여행자에게 여행 정보를 제공하고, 각각의 디바이스가 가진 단점을 상호 보완하면서 여행자를 안내한다. 또한 제안된 시스템은 각각의 디바이스들에 설치된 어플리케이션 사이에 여행 상황을 공유하여 여행자의 입력을 최소화하고, 여행 상황에 맞는 여행 정보를 제공한다.
본 연구는 제4차 산업시대를 맞아 컴퓨팅 기술이 다양한 분야에서 응용되고 있는 만큼 기술과 디자인의 합목적성을 연구하는데서 시작되었다. 연구의 목적은 기술기반의 컴퓨팅 웨어러블 디바이스 디자인과 기술의 이해와 효용가치 및 미적가치를 융합하여 설계하는 것이다. 따라서 컴퓨팅 기술이 착용형으로 생산되기까지 그 과정의 이해와 소비자의 요구(needs)가 무엇인지 파악하는 것이 중요하다. 예로 웨어러블 컴퓨터(wearable computer) 중 HMD(Head Mounted Display)는 입는(착용) 컴퓨터로써 컴퓨터의 기본적인 입출력 장치를 사람의 체형에 맞게 만들어야하며 머리에 착용하는 디스플레이를 통해 보행 중에도 시야를 확보함과 동시에 컴퓨터 인터페이스를 사용할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 시계, 안경, 의복 등의 순서로 기술과 디자인의 합목적성을 파악하고 궁극적으로 사용자가 거부감 없이 신체의 일부처럼 착용하고 사용할 수 있으며, 인간의 능력을 보완하거나 배가시키는 것을 목표로 하는 웨어러블 컴퓨팅 디바이스의 디자인 제안을 한다. 웨어러블 컴퓨팅 디바이스는 시대에 따라 소비자의 호응도를 달리하지만 기술의 변화는 가속화하고 있다. 본 연구의 결과가 급변하는 시대에 맞추어 웨어러블 컴퓨팅 디바이스 디자인 연구의 초석이 되기를 기대한다.
The number of healthcare products available for pets has increased in recent times, which has prompted active research into wearable devices for pets. However, the data collected through such devices are limited by outliers and missing values owing to the anomalous and irregular characteristics of pets. Hence, we propose pet behavior recognition based on a hybrid one-dimensional convolutional neural network (CNN) and long short- term memory (LSTM) model using pet wearable devices. An Arduino-based pet wearable device was first fabricated to collect data for behavior recognition, where gyroscope and accelerometer values were collected using the device. Then, data augmentation was performed after replacing any missing values and outliers via preprocessing. At this time, the behaviors were classified into five types. To prevent bias from specific actions in the data augmentation, the number of datasets was compared and balanced, and CNN-LSTM-based deep learning was performed. The five subdivided behaviors and overall performance were then evaluated, and the overall accuracy of behavior recognition was found to be about 88.76%.
As wearable devices are powered by batteries, they need to consume as little energy as possible. To address this challenge, in this article, we propose a synergistic technique for energy-efficient approximate speech signal processing (ASSP) for wearable devices. More specifically, to enable the efficient trade-off between energy consumption and sound quality, we synergistically integrate an approximate multiplier and a successive approximate register analog-to-digital converter using our enhanced conversion algorithm. The proposed ASSP technique provides ~40% lower energy consumption with ~5% higher sound quality than a traditional one that optimizes only the bit width of SSP.
Today, with the development of the internet of things, wearable devices related to personal health care have become widespread. Various global information and communication technology companies are developing various wearable health devices, which can collect personal health information such as heart rate, steps, and calories, using sensors built into the device. However, since individual health data includes sensitive information, the collection of irrelevant health data can lead to personal privacy issue. Therefore, there is a growing need to develop technology for collecting sensitive health data from wearable health devices, while preserving privacy. In recent years, local differential privacy (LDP), which enables sensitive data collection while preserving privacy, has attracted much attention. In this paper, we develop a technology for collecting vast amount of health data from a smartwatch device, which is one of popular wearable health devices, using local difference privacy. Experiment results with real data show that the proposed method is able to effectively collect sensitive health data from smartwatch users, while preserving privacy.
Purpose Wearable device is considered as one of the methods powering the growth of the next generation. However, ICT's innovation resistance has been a contributing factor in slowing down this spread of wearable devices. Taking into consideration the lack of empirical research to this phenomenon, this study served to examine the effect of determinants of wearable devices to usage with the perspectives of behavioral economics. Design/methodology/approach: For research purposes, this study developed research hypotheses in order to empirically examine the factors that might have a significant effect on the usage of the wearable device. The empirical research was based on a survey which carried through 500 participants. Research results were evaluated via SPSS Statistics 21.0 and AMOS 19 statistical package program. Findings: Results showed that perceived costs and benefits had a significant effect on coupling. It means that perceived benefits lowering coupling and perceived costs increasing coupling. Perceived costs and benefits also had a significant effect on innovation resistance. Finally, perceived costs and benefits had a significant effect on the consumers' usage of wearable devices.
본 연구는 토픽 모델링 및 네트워크 분석 기법을 활용하여 여대생들의 웨어러블 디바이스에 대한 인식 및 선호도 분석, 건강관리에 대한 요구를 분석함으로써 여대생에게 맞는 웨어러블 디바이스 개발 방안을 제시하였다. 이를 위하여 S여자대학교 재학생들이 사용하는 커뮤니티에서 건강관리 및 웨어러블 디바이스와 관련된 게시글 2,457건을 수집하였고. 수집된 게시글과 댓글 데이터를 전처리한 뒤 LDA 기반의 토픽 모델링을 실시하였다. 토픽 모델링 기법을 통해 건강관리 및 웨어러블 디바이스와 관련하여 여대생들의 주요 쟁점들을 도출하고, 관련 키워드가 포함된 포스팅에 대해 바이그램 분석과 네트워크 분석을 수행하여 여대생들이 웨어러블 기기에 대해 가지고 있는 견해를 파악하고자 한다.
Objective: This study aims to identify important physical design variables in designing a necklace type wearable device, and to present design guidelines to maximize comfort that a user feels upon wearing the device. Background: Interests in fitness culture and personal health are on the rise recently. In such a situation, demand for necklace type wearable devices is projected to increase a lot, as the devices enable users to use their hands freely and to enjoy various contents through connection with mobile devices. However, the necklace type wearable device's comfort was assessed to have the lowest comfort in a running situation, where human body moves up and down and left and right more than other devices wearable on other human body parts. Therefore, the usability of a necklace type wearable device was low. In this regard, studies on identification of the variables affecting user comfort upon wearing a necklace type wearable device and on physical design direction maximizing comfort and usability are needed. Method: A pretest and a main test were carried out to draw the direction of necklace type wearable device design. In the pretest, wearing evaluation on the diverse types of devices released in the market was conducted to draw physical design variables of the devices affecting comfort. Furthermore, variables significantly affecting the comfort of a device were selected through an analysis of variance (ANOVA). In the main test, anthropometry was performed, and information on anthropometric items corresponding to the design variables selected in the pretest was acquired. Based on the pretest results and the anthropometric information in the main test, the present study produced design guidelines maximizing the comfort of a necklace type wearable device with regard to major design variables upon dynamic tasks. Results: According to the pretest results, the variables having effects on comfort were the angle of side points, width, and height. Due to interactions between variables, those need to be simultaneously considered upon designing a device. Upon dynamic tasks, the angle of side points and width of a device was designed to be smaller than mean angle of the trapezius muscle and neck width, and thus attachment to human body was high. As height was designed to be larger than mean neck front and rear point width, comfort was higher due to feeling of stability. Conclusion: Because user sensitivity to comfort was high at human body's inflection points, a device needs to be designed for users not to feel high pressure on specific body parts with the device fitting human body shape well. A design considering user's situation is also required in further studies.
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.
Interest in healthcare and wearable devices has been increasing recently. A strain sensor is required in various wearable devices. With respect to such devices, studies on resistance changes in strain sensors using flexible materials are in progress. However, the resistance of the rest area in a strain sensor should not change according to the applied strain. So, an electrode with resistance to stretching, bending, and torsion is required in such strain sensors. Tension, bending, and torsion can be realized through structural shape control, rather than by using flexible materials. Further, such an electrode that maintains electrical properties has been developed and manufactured. This electrode can be used in various applications such as foldable devices, e-papers, batteries, and multifunctional wearable devices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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