Bikers can be subjected to accidents during their bicycling. Helmets are only good, if any, for their head protection. A wearable airbag can protect the human neck area if it is properly designed. This airbag system is composed of an inflater and an airbag. The inflater contains a pressurized gas cylinder and a piercing device. The airbag is an inflatable fabric surrounding the human neck. When a bicycle accident happens, a sensor captures the motion of the biker and a microcomputer sends a signal to open a valve in the inflator to supply the pressurized gas to the airbag. An important issue of this system is that the airbag should be quickly inflated to protect the human neck. This paper deals with the airbag inflation time simulation and some issues to design a wearable airbag system. Also, a prototype was tested to show its feasibility using a human dummy mounted on a running cart.
Stroke is one of the leading causes of long-term disability worldwide, placing huge burdens on individuals and society. Further, automatic human activity recognition is a challenging task that is vital to the future of healthcare and physical therapy. Using a baseline long short-term memory recurrent neural network, this study provides a novel dataset of stretching, upward stretching, flinging motions, hand-to-mouth movements, swiping gestures, and pouring motions for improved model training and testing of stroke-affected patients. A MATLAB application is used to output textual and audible prediction results. A wearable sensor with a triaxial accelerometer is used to collect preprocessed real-time data. The model is trained with features extracted from the actual patient to recognize new actions, and the recognition accuracy provided by multiple datasets is compared based on the same baseline model. When training and testing using the new dataset, the baseline model shows recognition accuracy that is 11% higher than the Activity Daily Living dataset, 22% higher than the Activity Recognition Single Chest-Mounted Accelerometer dataset, and 10% higher than another real-world dataset.
Among the various physiological information that could be obtained from human body, heartbeat rate is a commonly used vital sign in the clinical milieu. Photoplethysography (PPG) sensor is incorporated into many wearable healthcare devices because of its advantages such as simplicity of hardware structure and low-cost. However, healthcare device employing PPG sensor has been issued in susceptibility of light and motion artifact. In this paper, to develop the real-time heart rate measurement device that is less sensitive to the external noises, we have fabricated an ultra-small wireless LC resonant pressure sensor by MEMS process. After performance evaluation in linearity and repeatability of the MEMS pressure sensor, heartbeat waveform and rate on radial artery were obtained by using resonant frequency-pressure conversion method. The measured data using the proposed heartbeat rate measurement system was validated by comparing it with the data of an commercialized heart rate measurement device. Result of the proposed device was agreed well to that of the commercialized device. The obtained real time heartbeat wave and rate were displayed on personal mobile system by bluetooth communication.
현재 COVID-19 상황에서 마스크 사용의 중요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 마스크의 상태 모니터링을 위한 IoT기반 스마트 마스크를 제안한다. 제안한 시스템은 센서 모듈과 스마트폰 앱으로 구성된다. 센서 모듈은 온습도센서, 펄스 옥시미터로 구성된 심박 센서, BLE 칩으로 구성된다. 이러한 센서들은 BLE 칩과 I2C로 연결되어 데이터를 수집하고 전송한다. 스마트폰 앱은 안드로이드로 개발되며, 수신된 센서 데이터를 처리, 저장, 출력한다.
With the widespread use of high-performance electronics and mobile communications, electromagnetic interference (EMI) shielding has become crucial for protection against malfunctioning of electronic equipment and harmful effects to human health. In addition, smart sensor technologies will be rapidly developed in untact (non-contact) environments and personal healthcare fields. Herein, we introduce our recently developed technologies for flexible multifunctional EMI shielding, and highly sensitive wearable pressure-strain and humidity sensors realized using low-dimensional nanomaterials.
본 논문은 하지부의 각 분절에 부착된 착용형 관성센서의 자세 및 각속도 정보와 하지부 기구학을 기반으로 착용자의 보행속도를 추정하는 방법에 관한 연구를 다룬다. 보행 주기 중 발바닥과 지면이 완전히 접촉되지 않는 구간에서는 골반부에 장착된 관성센서의 가속도 출력을 적분하여 보행속도를 추정할 수 있다. 이 때, 보행 시 골반부의 기울어짐으로 인하여 발생되는 가속도의 측정오차의 누적 영향을 최소화하기 위하여, 하지부 기구학을 기반으로 추정된 보행속도를 매 보행 주기마다 골반 관성센서의 가속도 출력신호 적분 초기값으로 갱신한다. 그 결과 6분 가량의 야외 보행 실험을 수행한 결과, 오차 누적에 의한 영향은 관찰되지 않았으며, 보행속도 추정 오차의 RMS는 0.08m/s 이하인 것으로 확인되었다.
This study aimed to develop a smart wearable device for assessing the risk angle associated with turtle neck syndrome in patients with Video Display Terminal (VDT) syndrome. Turtle neck syndrome, characterized by forward head posture resulting from upper cross syndrome, leads to thoracic kyphosis. In this research, a stretch sensor was used to monitor the progression of turtle neck syndrome, and the sensor data was analyzed using a Universal Testing Machine (UTM) and the Gauge Factor (GF) calculation method. The scapula and cervical spine angles were measured at five stages, with 15-degree increments from 0° to 60°. During the experimental process, the stretch sensor was attached to the thoracic spine in three different lengths: 30mm, 50mm, and 100mm. Among these, the attachment method yielding the most reliable data was determined by measuring with three techniques (General Trim Adhesive, PU film, and Heat Transfer Machine), and clothing using the heat transfer machine was selected. The experimental results confirmed that the most significant change in thoracic kyphosis occurred at approximately 30° of forward head posture. Prolonged deformity can lead to various issues, highlighting the need for textile sensor solutions. The developed wearable device aims to provide users with real-time feedback on their turtle neck posture and incorporate features that can help prevent or improve the condition.
본 논문은 유비쿼터스 헬스케어 시스템을 위한 웨어러블 센서의 한 종류로서, 손목 착용형 $SpO_2$ 모듈을 구현하였으며 사용자의 산소포화도를 모니터링 할 수 있도록 제안하였다. $SpO_2$ 계측 보드는 고성능, 저전력 특징을 가지고 있는 MCU (ATmega128L, Atmel Co., USA)를 활용하여 모든 측정된 신호의 처리 및 제어를 담당하도록 하였으며, 일차적인 신호의 증폭과 필터를 위한 아날로그 회로도 구성하였다. 또한, 특정부위에서의 측정을 위해 제작된 반사형 프로브와도 연결되어 측정된 신호의 수집 및 처리를 담당하도록 하였다. IEEE 802.15.4 표준 프로토콜과 연동이 가능한 무선 센서 노드는 $SpO_2$ 계측 보드와 함께 연결되어 수집된 데이터를 서버측 PC로 전송하는 역할을 담당한다. 제안된 시스템의 활용으로 관리자가 서버측에서 모니터링 프로그램을 통해 사용자의 건강상태에 대한 정보를 확보할 수 있도록 하였다.
최근 모바일 환경의 다양한 센서 정보를 이용한 상황인지 서비스가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 모바일 및 웨어러블 센서 데이터를 사용해 다양한 맥락에서 나타날 수 있는 사용자의 식사상황을 효과적으로 인식할 수 있는 확률모델을 제안한다. 식사행위와 관련된 상황들을 체계적으로 모델링하기 위해 행위이론의 4가지 행위 요소 및 육하원칙의 5가지 구성 요소들을 모바일 및 웨어러블의 저수준 센서 데이터로 추론 가능한 범위에 맞게 통합하여 인식모델을 구축하고, 트리구조의 베이지안 네트워크 모델링 방식을 사용하여 인식의 경량화를 시도하였다. 제안하는 시스템의 유용성을 입증하기 위하여 1주일간 다양한 배경의 4명 사용자로부터 식사상황 및 일상생활에 대한 383분의 데이터를 수집하였다. 실험결과 기존의 대표적인 분류기들과 비교하여 상대적으로 우수한 인식률(93.21%)이 도출되는 것을 확인하였다. 또한 실제 시나리오를 통한 내부 분석을 수행하여 인식에 사용되는 각 요소들의 유용성을 검증하였다.
본 논문에서 혼합현실에서 공동 작업을 위한 환경 구축에 대한 연구와 웨어러블 IOT 디바이스와 연동하기 위한 방법을 제안한다. 혼합현실은 가상현실과 증강현실의 혼합되어진 형태로서 실세계와 가상세계의 물체가 동시에 보이고, 가상현실과 달리 멀미 현상이 일어나지 않고 무선 방식이라 산업현장에서 적용될 기술로 주목 받고 있다. 마이오 웨어러블 디바이스는 삼축 센서, 근전도 센서, 가속도 센서를 이용하여 팔의 회전 트래킹과 손 제스처 인식을 가능하게 하는 디바이스이다. 혼합현실 관련 다양한 연구가 진행되고 있지만 여러 사람이 함께 혼합 현실 참여할 수 있는 환경 구축, 가상 객체를 직접 손으로 조작하는 것에 대한 논의는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 실제 산업 현장에서 혼합 현실을 적용하기 위해 공동 작업이 가능한 환경 구축 방법에 대해 연구하였고, 상호작용이 원활하게 이루어지기 위한 인터랙션 방법에 대해 논의하였다. 그 결과 2인이 동시에 혼합현실 환경에 참여하여 객체에 대한 일원화된 객체를 공유할 수 있었고, 마이오 웨어러블 인터페이스 장비를 가지고 각자 인터랙션 할 수 있는 환경을 조성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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