최근 웨어러블 장치와 IoT 기술들이 다양하게 개발 및 상용화되면서, 이에 발맞추어 다양한 종류의 센서 들이 개발되었고, 이런 새로운 종류의 센서들이 실생활에서 다양하게 접목되면서 다양한 응용 제품들이 개발되어 왔다. 새로운 센서 기술들이 현실화되면서 의학분야에서도 많이 적용되고 있으며, 특히 자기장 센서는 의학분야에서 다양한 목적으로 활용되어져 왔다. 본 논문에서는 소형의 영구자석과 이를 측정하기 위한 자기장 센서를 활용하여 손목의 재활 훈련이나 운동량을 측정하는 모델과 방법을 제시하고자 한다. 자석과 자기장 센서 사이에는 전기적인 선들의 연결이 없이도 자석과 자기장 센서 사이의 자기장을 측정할 수 있어, 이렇게 측정된 자기장 값들을 실제 자석과 자기장 센서간의 거리로 환산하여 측정할 수 있는 장점이 있다. 하지만, 자기장의 특징은 그 자체만으로도 비선형적인 자기장이 생성되기 때문에, 자기장 센서 패드와 손목동작의 비선형 모델로 인하여, 아주 복잡한 모델과 많은 계산이 요구하게 된다. 따라서 본 논문에서는 이런 구현상의 어려운 단점들을 보완하고 정확한 장기장센서 데이터를 측정하기 위하여, 손에 설치된 자석과 손목에 설치된 자기장 센서를 모델링하고 캘리브레이션하는 방법을 제안한다.
The development of technology has led to ubiquitous health care service, which enables many patients to receive medical services anytime and anywhere. For the ubiquitous health care environment, real-time measurement of biomedical signals is very important, and the medical instruments must be small and portable or wearable. So, such devices have been developed to measure biomedical signals. In this study, we develop the biomedical monitoring device which is sensing the PPG signal, one of the useful signal in the field of ubiquitous healthcare. We design a watch-like biomedical signal monitoring system without a finger probe to prevent the user's inconvenience. This system obtains the PPG from the radial artery using a sensor in the wrist band. But, new device developed in this paper is easy to get the motion artifacts. So, we proposed new algorithm removing the motion artifacts from the PPG signal. The method detects motion artifacts by changing the degree of brightness of the light source. If the brightness of the light source is reduced, the PPG pulses will disappear. When the PPG pulses have disappeared completely, the remaining signal is not the signal that results from the changing blood flow. We believe that this signal is the motion artifact and call it the noise reference signal. The motion artifacts are removed by subtracting the noise reference signal from the input signal. We apply this algorithm to the system, so we can stabilize the biomedical monitoring system we designed.
최근 각종 전자기기의 소형화와 웨어러블 디바이스의 수요가 증가함에 따라 IT 기기들의 나노화가 진행되는 추세이며, 이에 따른 배터리의 크기 및 용량 등의 한계를 극복하기 위하여 에너지 하베스팅 기술인 마찰 대전에 대한 연구가 많은 관심을 받고 있다. 불소계 코팅을 진행한 양극산화 알루미늄은 대전 서열에서 음극 성향이 높은 대전층과 대전된 전하가 전극으로 손실없이 전달되도록 도와주는 절연층 그리고 전극을 모두 포함하고 있는 구조로서 마찰 대전 나노발전기의 적용에 있어 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서는 마찰대전 나노발전기 적용에 유리한 양극산화 알루미늄을 활용하여 마찰대전 나노발전기에 영향을 미치는 표면 형상 및 절연층의 두께를 조절하여 발전량과의 상관관계에 대하여 분석하였다. 이러한 분석을 통하여 추후 마찰대전 나노발전기 제작에 있어 면적 대비 발전량을 증가시킬 수 있는 방향을 제시할 수 있었다.
정렬된 미세 패턴을 형성하는 기술은 차세대 전자소자를 제작함에 있어서 기틀이 되는 기반기술이기 때문에, 최근 더욱 미세한 패턴을 구현하기 위하여 많은 노력들이 이루어지고 있다. 그 중, 본 연구에서는 패터닝 공정에 있어서 비용이 저렴하고 단시간 내에 고해상도 미세패턴의 형성이 가능한 장점을 갖는 나노 패턴전사 프린팅 공정을 이용하였다. 투명하고 유연한 기판 위에 250 nm, 500 nm, 그리고 $1{\mu}m$의 선폭을 갖는 Pt 금속 라인 패턴을 성공적으로 형성하였으며, 벤딩기기를 사용하여 500회 벤딩평가 후 패턴의 파괴가 일어나는지에 대한 내구성을 평가하였고, 전자현미경을 통하여 분석하였다. 벤딩 전과 후의 패턴에 대한 손상 여부에 대하여 확인한 결과, 다양한 선폭의 금속 라인 패턴이 초기 상태와 변함없이 형상을 유지할 뿐만 아니라, 패턴주기 또한 안정적으로 유지됨을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 볼 때, 나노 패턴 전사 프린팅 공정은 다양한 금속 패턴을 형성하는데 매우 유용하다고 판단되며, 향후 차세대 유연 전자소자 또는 배선 및 인터커넥션 기술로 응용이 가능할 것으로 기대된다.
최근 공공안전 분야에서 위험상황을 감지하거나 선제적인 예측을 통해 안전을 보장하기 위한 요구사항이 대두대고 있다. 모바일 단말의 보급화로 인해 다양한 센서 데이터를 융합하여 분석할 경우 데이터의 잠재적 가치를 안전보장 측면에서 활용할 수 있다는 점에서 주목받고 있다. 스마트폰, 웨어러블 기기 등에서 발생되는 센서 데이터를 결합하여 사용자의 이동 경로 패턴, 행동 패턴을 분석하고, 사용자의 현재 위치에서 제공하는 위치 기반 범죄 위험 데이터를 융합하여 공공안전을 보장할 수 있는 효과적인 모델링 기법이 필요하다. 본 논문은 사용자의 과거 이동 궤적의 패턴과 행동 패턴을 분석하고, 사용자 별 이동 궤적들이 동일 공간 내에 다른 사용자와의 유사도를 분석하여 안전한 경로를 추천하게 된다. 본 논문은 위치기반 멀티모달 센서 데이터를 결합하여 사용자의 안전을 보장하기 위한 위험 예측 방법을 제안한다.
센서는 특정 물질을 '감지'하는 단순한 '검출기'로부터 시작되었지만, 수십 나노미터 이하 크기의 신소재, 마이크로미터 이하 크기를 가공하는 반도체 제조공정기술과 같은 나노/마이크로 공학이 접목됨으로써 데이터 처리, 통신 등의 신호처리 기능이 내장된 초소형 스마트 센서로 발전되고 있다. 최근 단순 통화 기능에 터치 가속도 이미지 센서, 인터넷 접속, 사용자에 의한 손쉬운 '앱' 소프트웨어 추가 기능 등이 합쳐진 스마트 폰의 폭발적인 보급으로 인하여 국내외 스마트 센서 산업의 시장이 급속히 확대 중이다. 또한 무인 운전 자동차, 웨어러블 전자기기, 지능형 로봇의 보급이 향후 본격화된다면, 다양한 스마트 센서의 개발 및 산업화가 더욱 많이 필요할 것으로 예상된다.
Energy storage/conversion has become crucial not only to meet the present energy demand but also more importantly to sustain the modern society. Particularly, electrical energy storage is critical not only to support electronic, vehicular and load-levelling applications but also to efficiently commercialize renewable energy resources such as solar and wind. While Li-ion batteries are being intensely researched for electric vehicle applications, there is a pressing need to seek for new battery chemistries aimed at stationary storage systems. In this aspect, Zn-ion batteries offer a viable option to be utilized for high energy and power density applications since every intercalated Zn-ion yields a concurrent charge transfer of two electrons and thereby high theoretical capacities can be realized. Furthermore, the simplicity of fabrication under open-air conditions combined with the abundant and less toxic zinc element makes aqueous Zn-ion batteries one of the most economical, safe and green energy storage technologies with prospective use for stationary grid storage applications. Also, Zn-ion batteries are very safe for next-generation technologies based on flexible, roll-up, wearable implantable devices the portable electronics market. Following this advantages, a wide range of approaches and materials, namely, cathodes, anodes and electrolytes have been investigated for Zn-ion batteries applications to date. Herein, we review the progresses and major advancements related to aqueous. Zn-ion batteries, facilitating energy storage/conversion via $Zn^{2+}$ (de)intercalation mechanism.
Throughout the world, aging populations and doctor shortages have helped drive the increasing demand for smart healthcare systems. Recently, these systems have benefited from the evolution of the Internet of Things (IoT), big data, and machine learning. However, these advances result in the generation of large amounts of data, making healthcare data analysis a major issue. These data have a number of complex properties such as high-dimensionality, irregularity, and sparsity, which makes efficient processing difficult to implement. These challenges are met by big data analytics. In this paper, we propose an innovative analytic framework for big healthcare data that are collected either from IoT wearable devices or from archived patient medical images. The proposed method would efficiently address the data heterogeneity problem using middleware between heterogeneous data sources and MapReduce Hadoop clusters. Furthermore, the proposed framework enables the use of both fog computing and cloud platforms to handle the problems faced through online and offline data processing, data storage, and data classification. Additionally, it guarantees robust and secure knowledge of patient medical data.
고분자를 기반으로 하는 고체 전해질은 수퍼커패시터, 배터리, 센서, 액추에이터 등 다양한 전기화학 소자에 응용이 가능한 소재로써, 기존 고분자 전해질의 낮은 이온전도도를 향상시키기 위해서 다양한 이온성 액체 기반의 고체 전해질에 관한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 이온성 액체의 높은 전기적 특성 및 전기화학적, 열적 안정성과 고분자의 우수한 기계적인 강도를 활용한 젤 상태의 고체 전해질인 이온젤은 차세대 웨어러블 및 플렉시블 전자소자에 응용되어 연구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 이온성 액체와 고분자 기반의 고체 전해질을 제조하고 특성을 분석하여 탄소나노복합체 기반의 전극에 적용하여 다양한 전자소자에 응용이 가능한 이온전도도 및 안정성이 향상된 이온성 액체 기반의 고체 전해질을 개발하고자 한다. 제조된 고체전해질은 전기화학적 임피던스법을 이용하여 이온 전도도를 측정하여 보았으며 이온성 액체를 첨가하여 제조한 고체전해질의 이온 전도도가 1.26 × 10-1 S/cm 로 확인되었다. 또한 제조된 고체 전해질을 이용하여 전고체형 수퍼커패시터를 제조하여 전기화학적 특성을 비교하여 보았으며, 수퍼커패시터의 전기화학적 특성 역시 이온성 액체를 첨가하여 제조된 고체 전해질을 사용하였을 때 향상된 전기화학적 특성을 나타내었다.
Smart textile industries have been precipitously developed and extended to electronic textiles and wearable devices in recent years. In particular, owing to an increasingly aging society, the elderly healthcare field has been highlighted in the smart device industries, and pressure sensors can be utilized in various elderly healthcare products such as flooring, mattress, and vital-sign measuring devices. Furthermore, elderly healthcare products need to be more lightweight and flexible. To fulfill those needs, textile-based pressure sensors is considered to be an attractive solution. In this research, to apply a textile to the second layer using a pressure sensing device, a novel type of conductive textile was fabricated using vapor phase polymerization of poly(3,4-ethylenedioxythiophene) (PEDOT). Vapor phase polymerization is suitable for preparing the conductive textile because the reaction can be controlled simply under various conditions and does not need high-temperature processing. The morphology of the obtained PEDOT-conductive textile was observed through the Field Emission Scanning Electron Microscope (FESEM). Moreover, the resistance was measured using an ohmmeter and was confirmed to be adjustable to various resistance ranges depending on the concentration of the oxidant solution and polymerization conditions. A 3-layer 81-point multi-pressure sensor was fabricated using the PEDOT-conductive textile prepared herein. A 3D-viewer program was developed to evaluate the sensitivity and multi-pressure recognition of the textile-based multi-pressure sensor. Finally, we confirmed the possibility that PEDOT-conductive textiles could be utilized by pressure sensors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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