• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.477-484
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• 2009

스마트 의류가 고객 중심으로 다변화 되어가는 생활환경 속에서 날씨정보를 제공하는 것은 서비스 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 최근에는 스마트 의류의 다양한 어플리케이션이 연구자와 개발자에 의해 제시되고 있다. 그 중 센서 기반의 스마트 의류는 시장에서 가장 수요가 높을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 웨어러블 기반의 스마트 모자를 이용한 생활기상지수 모니터링 시스템을 제안하였다. 제안된 스마트 모자를 착용하여, 기상상태를 수집하고 신호를 UMPC로 무선 전송되어 이를 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 고안하였다. 센서에 따른 생활기상지수를 제공하기 위해서, 기상지수를 6가지 요소(열지수, 식중독지수, 불쾌지수, 자외선지수, 체감온도지수, 동파가능지수)에 따라 분석하였다. 생활기상지수 모니터링 시스템을 개발하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다. 따라서 스마트 의류에서 서비스의 만족도와 질을 향상시켰다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제41권9호
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• pp.799-807
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• 2017

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.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.291-298
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• 2020

수화는 청각 장애인이 다른 사람들과 의사소통할 수 있도록 설계된 것이다. 그러나 수화는 충분히 대중화되어 있지 않기 때문에 청각 장애인이 수화를 통해서 일반 사람들과 원활하게 의사소통하는 것은 쉽지 않은 문제이다. 이러한 문제점에 착안하여 본 논문에서는 웨어러블 컴퓨팅 및 딥러닝 기반 미국식 수화인식 시스템을 설계하고 구현하였다. 이를 위해서 본 연구에서는 손등과 손가락에 장착되는 총 6개의 IMUs(Inertial Measurement Unit) 센서로 구성된 시스템을 구현하고 이를 이용한 실험을 수행하여 156개 특징이 수집된 데이터 추출을 통해서 총 28개 단어에 대한 미국식 수화 인식 방법을 제안하였다. 특히 LSTM (Long Short-Term Memory) 알고리즘을 사용하여 최대 99.89%의 정확도를 달성할 수 있었고 향후 청각 장애인들의 의사소통에 큰 도움이 될 것으로 예상된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.558-561
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• 2018

선박의 항해관련사고의 가장 큰 원인이 당직 항해사의 인적 과실에 있다는 사실은 해양사고 예방을 위한 당직 항해사의 당직 패턴분석이 필요한 가장 큰 이유이다. 대부분의 관련연구들은 설문지나 면담 등 간접적인 연구방법을 통하여 항해사의 인적 과실과 관계된 항해당직 패턴을 연구해왔다. 이 같은 연구방식은 객관성이 결여되는 점을 보완해야한다는 문제점이 있었다. 본 연구에서는 웨어러블 센서를 이용하여 항해 당직자의 당직 패턴을 직접적으로 분석하여 항해사 인적 요소 분석 연구의 객관성 결여 문제를 개선하고자하였다. 선박의 특수한 환경을 고려하여 3-D 프린터를 활용하여 제작한 적외선 방식의 위치 항해사 위치 측정기를 활용하여 실제 항해환경에서 항해사의 위치를 측정하였다. 그 결과, 당직항해사가 당직의 상당한 시간을 통합항해장비(Integrated Navigation System)에 의존하고 있다는 점을 객관적으로 확인할 수 있었다. 이 같은 통합항해장비 의존성에 대한 연구를 통해 인적 과실 절감방안을 연구할 필요성을 확인할 수 있었다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제22권2호
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• pp.287-297
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• 2019

Monitoring for the physiological state of a solider is essential to the realization of individual combat system. Despite all efforts over the last decades, there is no report to point out the optimal location of the wearable biosensors considering both monitoring accuracy and operational robustness. In response, we quantitatively measure body temperature and heartrate from 34 body parts using 2 kinds of biosensor arrays, each of which consists of a thermocouple(TC) sensor and either a photoplethysmography(PPG) sensor or an electrocardiography(ECG) sensor. The optimal location is determined by scoring each body part in terms of signal intensity, convenience in use, placement durability, and activity impedance. The measurement leads to finding the optimal location of wearable biosensor arrays. Thumb and chest are identified as best body parts for TC/PPG sensors and TC/ECG sensors, respectively. The findings will contribute to the successful development of individual combat system.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제41권8호
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• pp.586-597
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• 2014

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.

• 센서학회지
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• 제22권1호
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• pp.76-83
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• 2013

A real-time wireless monitoring and analysis methods using the wearable PPG sensor to estimate cardiovascular condition is studied for ubiquitous healthcare service. A small size and low-power consuming wearable photoplethysmogram (PPG) sensor is designed as a wrist type device and connected with the IP node assigned its own IPv6 address. The measured PPG waveform in the IP node is collected and transferred to a central server PC through the IP-enabled wireless network for storage and analysis purposes. A monitoring and analysis program is designed to process the accelerated plethysmogram (APG) waveform by applying the second order derivatives to analyze systolic waves as well as heart rate variability analysis from the measured PPG waveform. From our results, the features of cardiovascular condition from individual's PPG waveform and estimation of vascular compliance by the comparison of APG-aging index (AI) and ratio of LF/HF are demonstrated.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.221-231
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• 2015

This paper provides the trend of Internet of Things (IoT) for smart healthcare services and applications. IoT has provided a promising opportunity to build intelligent healthcare system and smart wearable applications by using the growing capability of wireless mobile devices, interactive sensors/actuators, and RFID technologies. For analysis of state-of-art technology of smart healthcare system, this paper includes comparative analysis and investigation of existing standard, network protocol, and devices, etc. In this paper, we examine the market trend of IoT healthcare. In particular, we examine the variety of IoT based healthcare type such as mobile, wearable device. After that, we examine the technologies of IoT healthcare such as standard, sensor, network and security. This survey contributes to better understanding of the challenges in existing IoT healthcare and further new light on future research directions.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.982-990
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• 2018

In recent years, many wearable devices and mobile apps related to life care have been developed, and a service for measuring the movement during walking and showing the amount of exercise has been provided. However, they do not measure walking in detail, so there may be errors in the total calorie consumption. If the user's behavior is measured by a multi-axis sensor and learned by a machine learning algorithm to recognize the kind of behavior, the detailed operation of walking can be autonomously distinguished and the total calorie consumption can be calculated more than the conventional method. In order to verify this, we measured activities and created a model using a machine learning algorithm. As a result of the comparison experiment, it was confirmed that the average accuracy was 12.5% or more higher than that of the conventional method. Also, in the measurement of the momentum, the calorie consumption accuracy is more than 49.53% than that of the conventional method. If the activity recognition is performed using the wearable device and the machine learning algorithm, the accuracy can be improved and the energy consumption calculation accuracy can be improved.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.667-670
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• 2007

착용형 컴퓨팅을 응용한 건강모니터링 분야는 급격한 성장이 이루어지고 있다. 본 연구의 목적은 유비쿼터스 헬스케어를 위해 착용형 ECG모니터링 시스템을 구현하는 것이다. 본 논문에서는 구현된 프로토타입의 착용형 건강모니터링 시스템의 계측성능, 무선전송, 계측된 ECG신호의 분석 등에 대해 기술하고자 한다. 구현된 하드웨어 시스템은 지그비 통신을 이용하여 무선으로 체스트 벨트타입의 센서에서 PC서버로 전송한다. 그리고 구현된 시스템을 이용하여 ECG 모니터링 테스트를 수행한 결과 원격 모니터링의 가능성을 확인하였다.