• 대한기계학회논문집A
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• 제41권8호
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• pp.771-782
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• 2017

본 논문은 노약자들의 발목근력보조를 위한 착용형 로봇에 대해서 서술하였다. 기존 착용형 로봇들은 보행 시 필요한 근력을 보조하기 위해 대부분 모터와 감속기를 사용하였다. 하지만 모터와 감속기의 조합은 무게가 무거울 뿐만 아니라 감속기 치차의 마찰때문에 실제 사람의 근육과 달리 강성과 토크를 동시에 제어하기 어려운 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 모터/감속기 조합보다 가볍고 안전하며 근력을 보조하는 힘을 충분히 발휘할 수 있는 Mckibben 공압 근육을 사용하였다. 발목의 피칭 모션에 이용되는 종아리 가자미근 및 앞정강근의 힘을 한 쌍의 공압 근육을 사용한 상극구동으로 보조하였으며, 상극구동제어를 위해 상극구동 모델 파라미터들을 실험적으로 도출하였다. 사용자의 보행의지를 판단하고자 발바닥에 부착된 압력변위센서로 압력과 압력중심위치를 측정하여 발바닥의 하중과 발목토크를 계산하였고, 이를 기반으로 공압 근육 관절의 강성과 토크를 동시에 제어하였다. 최종적으로, 트레드밀에서 근전도 신호를 측정하여 발목근력보조로봇의 성능을 실험적으로 입증하였다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.1-11
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• 2019

스마트폰 및 웨어러블 디바이스의 발달과 함께 이러한 기기들로부터 라이프로그를 수집하는 플랫폼 및 시각화와 관련된 연구들도 활발히 이루어지고 있다. 하지만 기존 연구들은 라이프로그의 송수신 시 특정 디바이스 및 플랫폼에 종속되어 다양한 기기로부터 데이터 수집이 불가능하다. 또한, 사용자의 위치 정보와 같이 특정 영역에 특화되어 있는 라이프로그에 대하여 다양한 분석 결과를 시각화하여 제공하지 않는다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 라이프로그 수집 플랫폼에서 사용자의 위치 정보를 분석하고 라이프로그의 수집을 위한 인터페이스와 시각화 도구를 개발한다. 이를 위해 제안 시스템 개발 시 필요한 요구사항을 정의하고 분석한다. 이후 분석한 요구사항에 따라 RESTful API 기반의 인터페이스와 다양한 그래프 및 지도 등을 이용한 라이프로그 시각화 도구를 개발하고 구현 결과를 보인다.

• 센서학회지
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• 제29권1호
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• pp.19-26
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• 2020

Electrocardiogram (ECG) classification has become an essential task of modern day wearable devices, and can be used to detect cardiovascular diseases. State-of-the-art Artificial Intelligence (AI)-based ECG classifiers have been designed using various artificial neural networks (ANNs). Despite their high accuracy, ANNs require significant computational resources and power. Herein, three different ANNs have been compared: multilayer perceptron (MLP), convolutional neural network (CNN), and spiking neural network (SNN) only for the ECG classification. The ANN model has been developed in Python and Theano, trained on a central processing unit (CPU) platform, and deployed on a PYNQ-Z2 FPGA board to validate the model using a Jupyter notebook. Meanwhile, the hardware accelerator is designed with Overlay, which is a hardware library on PYNQ. For classification, the MIT-BIH dataset obtained from the Physionet library is used. The resulting ANN system can accurately classify four ECG types: normal, atrial premature contraction, left bundle branch block, and premature ventricular contraction. The performance of the ECG classifier models is evaluated based on accuracy and power. Among the three AI algorithms, the SNN requires the lowest power consumption of 0.226 W on-chip, followed by MLP (1.677 W), and CNN (2.266 W). However, the highest accuracy is achieved by the CNN (95%), followed by MLP (76%) and SNN (90%).

• 한국측량학회지
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• 제35권2호
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• pp.91-102
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• 2017

Backpack-mounted mapping system is firstly introduced for flexible movement in indoor spaces where satellite-based localization is not available. With the achieved advances in miniaturization and weight reduction, use of LiDAR (Light Detection and Ranging) sensors in mobile platforms has been increasing, and indeed, they have provided high-precision information on indoor environments and their surroundings. Previous research on the development of backpack-mounted mapping systems, has concentrated mostly on the improvement of data processing methods or algorithms, whereas practical system components have been determined empirically. Thus, in the present study, a simulator for a LiDAR sensor (Velodyne VLP-16), was developed for comparison of the effects of diverse conditions on the backpack system and its operation. The simulated data was analyzed by visual inspection and comparison of the data sets' statistics, which differed according to the LiDAR arrangement and moving speed. Also, the data was used as input to a point-cloud registration algorithm, ICP (Iterative Closest Point), to validate its applicability as pre-analysis data. In fact, the results indicated centimeter-level accuracy, thus demonstrating the potentials of simulation data to be utilized as a tool for performance comparison of pointdata processing methods.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권4호
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• pp.892-898
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• 2017

본 논문은 차량 내 AVN(Audio Video Navigation)에서 차량정보 분석과 제스처 인식이 가능한 소프트웨어 구조를 설계하고 구현 방법을 서술한다. 설계된 소프트웨어는 차량정보 분석을 위해 CAN(Controller Area Network) 통신 데이터 분석 모듈을 구현하여 차량의 주행 상태를 분석했다. AVN 소프트웨어는 분석된 정보를 웨어러블 디바이스의 제스처 정보와 융합토록 했다. 도출된 융합정보는 운전자의 명령 수행 단계로 매칭하고 서비스를 지원하는데 사용됐다. 설계된 AVN 소프트웨어는 기성 제품과 유사한 환경의 HW 플랫폼 상에 구현되어 차량 주행 상황과 동일하게 모사된 상황에서의 차량정보분석, 제스처 인식 수행 등의 기능을 지원함을 확인했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.1067-1070
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• 2015

최근 들어 웨어러블 정보기기 및 기술은 세계적인 IT회사와 스포츠 및 아웃도어회사의 지속적인 투자와 관심으로 급격한 시장파급효과를 나타내며, 사회적 이슈들을 창출하고 있다. 특히, 애플 및 삼성전자의 웨어러블 왓치를 비롯하여, 코오롱과 아디다스, 나이키 등의 전형적인 의류스포츠 회사의 IT융합에 대한 투자와 관심은 새로운 웨어러블 정보화에 대한 사회적 기대감을 한층 더 끌어올리고 있는 실정이다. 그럼에도 불구하고, 아직 웨어러블 컴퓨팅과 정보화의 현실은 배터리, 휴대성, 중복성, 인터페이스 등의 다양한 웨어러블 기술의 한계생과 더불어, 미숙한 시장 환경과 부정확한 고객의 니즈가 웨어러블 정보시스템의 미래를 불투명하게 하고 있다. 본 연구는 이러한 웨어러블 정보시스템과 사용자 요구사항의 불확실성과 기술의 지속적 변화에 대처하기 위해서, 다양한 솔루션을 담을 수 있는 웨어러블 융합플랫폼과 의류와 IT가 연동 가능한 융합인터페이스 구성을 제안하고자 한다. 본 웨어러블 융합플랫폼은 디지털의류와 IT기술의 인터페이싱(Interfacing), 기술이력축적, 편의성향상 및 개발자확대, 표준 사용자요구사항분석, 기기효율성강화, 경제적인 웨어러블정보시스템 구축 등의 효과를 극대화시키고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.145-146
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• 2010

본 논문에서는 기존의 USN 기술에 IPv6 기술을 적용하여 국부적인 영역이 아닌 인터넷이 연동된 세계 전반적인 영역에 지원 가능한 새로운 개념의 M2M 기반의 글로벌 헬스케어 시스템을 제안하고자 한다. 6LoWPAN 환경에서 심전도 및 맥파 측정을 위한 웨어러블 센서, 이종의 네트워크 및 인터넷과의 연동을 위한 게이트웨이, 그리고 서버에서의 실시간 모니터링 및 분석 프로그램으로 시스템을 구성하여 헬스케어 분야에 있어 사물이 동작의 주체가 되고 측정 및 모니터링 환경이 획기적으로 확장된 지능형 시스템을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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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.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제27권4호
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• pp.528-534
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• 2024

In continuous research of detecting highly toxic chemical warfare agents to ensure preparedness for the future battlefield, flexible and wearable sensor platforms with high sensitivity are still demanding. Herein we demonstrate a facile fabrication of polypyrrole-based chemiresistors on cellulose paper for the detection of nerve gas simulants. In order to optimize electrical properties of sensor platform, conducting polymer made of polypyrrole were first synthesized on flexible cellulose paper and interdigitated electrodes were formed thereon. Following confirmation of polypyrrole and/or oxime moiety through FT-IR analyses, electrical characteristics were measured in the various ratio of monomers between simple pyrrole and oxime-modified one. Typically for the optimized chemiresistor(2:8 molar ratio of simple pyrrole and oxime-modified one), eleven species of chemical warfare agents were examined and enhanced conductivity(10⁴~10⁵ order) was observed for three simulants(diethyl cyanophosphonate, diisopropyl fluorophosphonate and diethyl chlorophosphonate), which was mainly attributed to intermolecular hydrogen bonding, while no significant responses was recorded against sixteen common volatile organic chemicals.

• 한국항행학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.85-90
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• 2015

본 논문은 실버 세대에게 양질의 돌봄 서비스를 제공하기 위한 사물인터넷 기반의 텔레케어 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 활동량 감지기를 포함한 각종 센서와 사용자 휴대용 응급호출기, 게이트웨이 역할을 수행하는 응급전화기와 텔레케어 서비스 플랫폼인 서버로 구성된다. 특히 활동량 분석을 위해 활동량 인덱스라는 계량화 방안을 제시하고 이를 통해 수집된 일간/주간/월간 활동량 정보를 통해, 실버세대 마다 활동 패턴을 도출하고 변화 감지를 통해 이상 상황을 적절하게 대응할 수 있도록 구현하였다.