Through the development and dissemination of embedded devices, studies that may help patients are rapidly emerging. Recently, as wearable devices have become one of the ways to diagnose diseases in daily life, they are being studied as a way to assist severely ill patients to lead their daily lives. Among them, a method of detecting and giving signals to detect and solve symptoms using acceleration sensors to diagnose Parkinson's disease is being studied, and there is no study to measure and analyze various factors that can affect Parkinson's disease. To solve them, we designed and developed a wearable device, P-Band, with various sensors capable of diagnosing related symptoms, including acceleration sensors capable of diagnosing Parkinson's disease. In this paper, the overall structure of the P-Band and the description and operation method of the measurable sensors are presented. In addition, it was confirmed that the symptoms of Parkinson's patients could be determined complexly through the results measured in actual patients.
Wearable input device that can make free-space typewriting possible is introduced. We named this device as $SCURRY^{TM}$. To measure the angular velocity of hand and the acceleration rates at the ends of fingers, we buried MEMS inertial sensors in this keyboard. We processed sensor signals to get the information on hand movement and finger-click motion. With this signal processing, apparent finger movements were depicted over the virtual keyboard shown on output device of a target computing system. In this paper, a finger-click recognition method is proposed to improve the recognition performance for finger clicking of $SCURRY^{TM}$. The proposed method is composed of three parts including feature extraction part, valid click part, and cross-talk avoidance part. The experiments were conducted to verify the effectiveness and efficiency of the proposed algorithms.
본 논문에서는 현재 웨어러블 디바이스 기술을 둘러싼 이슈 중에서 가장 중요한 (1)짧은 배터리 수명, (2)스마트폰에 의존할 수밖에 없는 네트워크 범위로 인한 호환성 및 확장성 부족, (3)크기와 무게로 인한 사용자의 개성을 살릴 수 없는 디자인 문제를 해결하기 위하여 "사용자의 용도에 따라 심박, NFC, 교통카드, GPS와 같은 센서를 선택하여 장착할 수 있는 탈부착형 스마트 기기 제어 디스플레이 메인 모듈과 배터리를 장착한 액세서리 모듈로 분리 가능한 웨어러블 디바이스"를 개발한다.
본 논문에서는 신체 정보를 추출하여 감성인지 서비스를 제공할 수 있는 스트레처블 웨어러블 디바이스를 개발한다. 감성인지를 위한 생체신호는 직물센서를 활용한 피부전도도(EDR), 피부 온도(SKT) 및 심박수(HRV)를 통하여 수집되며 감성정보 검출 알고리즘을 이용하여 사용자에게 필요한 서비스를 제공한다. 또한 제안한 스트레처블 웨어러블 디바이스는 현재 유통 중인 웨어러블 디바이스의 주요 불만 요소인 짧은 배터리 수명, 스마트폰에 의존할 수밖에 없는 네트워크 범위 및 액세서리 제품으로서의 개성을 살릴 수 없는 디자인 문제점을 해결할 수 있다.
Recently, the wearable computing technology with bio-sensors has been rapidly developed and utilized in various areas such as personal health, care-giving for senior citizens who live alone, and sports activities. In particular, the wearable computing equipment to measure vital signs by means of digital yarns and bio sensors is noticeable. The wearable computing devices help users monitor and manage their health in their daily lives through the customized healthcare service. In this paper, we suggest a system for monitoring and analyzing vital signs utilizing smart healthcare clothing with bio-sensors. Vital signs that can be continuously acquired from the clothing is well-known as unstructured data. The amount of data is huge, and they are perceived as the big data. Vital sings are stored by Hadoop Distributed File System(HDFS), and one can build data warehouse for analyzing them in HDFS. We provide health monitoring system based on vital sings that are acquired by biosensors in smart healthcare clothing. We implemented a big data platform which provides health monitoring service to visualize and monitor clinical information and physical activities performed by the users.
본 논문에서는 실생활에서 수집한 웨어러블 센서 데이터에서 사용자의 체험 기반 감정 태그정보를 자동으로 부여하는 시스템을 제안한다. 사용자 본인의 감정과 사용자가 보고 듣는 정보를 종합적으로 고려하여 네 가지의 감정 태그를 정의한다. 직접 수집한 웨어러블 센서 데이터를 중심으로 기존 감성컴퓨팅 연구를 통해 알려진 보조 정보를 결합하여, 다중 센서 데이터를 입력으로 하고 감정 태그를 구분하는 머신러닝 기반 분류 시스템을 학습하였다. 다중 모달리티 기반 감정 태깅 시스템의 유용성을 보이기 위해, 기존의 단일 모달리티 기반의 감정 인식 접근법과의 정량적, 정성적 비교를 한다.
Three-dimensional data has been used for different applications such as robotics, building reconstruction, and so on. 3D data can be generated from an optical camera or a laser scanner. Especially, a wearable multi-sensor system including the above-mentioned sensors is an optimized structure that can overcome the drawbacks of each sensor. After finding the geometric relationships between sensors, georeferencing of the datasets acquired from the moving system, should be carried out. Especially, in an indoor environment, error propagation always causes problem in the georeferencing process. To improve the accuracy of this process, other sources of data were used to combine with LiDAR (Light Detection and Ranging) data, and various registration methods were also tested to find the most suitable way. More specifically, this paper proposed a new process of NDT (Normal Distribution Transform) to register the LiDAR point cloud, with additional information from other sensors. For real experiment, a wearable mapping system was used to acquire datasets in an indoor environment. The results showed that applying the new process of NDT and combining LiDAR data with IMU (Inertial Measurement Unit) information achieved the best result with the RMSE 0.063 m.
Recent advances in electronic technology have engendered a need for research on the use of smart materials in clothing. Electro-conductive fibers are expected to be a crucial element of wearable devices. Therefore, in this study, we have attempted to develop electro-conductive threads and cables using silver nanowires. Based on the characteristics of silver nanowire, in which electro-conductivity can be imparted via heat treatment, we prepared conductive threads by coating nylon yarn with silver nanowires and curing at temperatures of 140℃, 150℃, and 160℃. Conductive threads cured at 140℃ had the highest conductivity, followed by threads cured at 160℃ and 150℃ respectively. The order of the electrical conductivity of the threads after tensile testing was consistent with the original order of the conductivity of the threads. When we evaluated the sensing performance of electro-conductive cables fabricated from these threads, the cables manufactured from threads cured at 140℃ and 160℃ were found to function normally within temperature and humidity sensors. All the cables operated normally in illuminance and electrocardiogram sensors. Thus, we believe that threads made of silver nanowire have sufficient electrical conductivity to be utilized as wearable sensors.
Objective: The purpose of this study was to investigate the test-retest reliability and concurrent validity of the joint angle of the lower extremities during sit-to-stand movements with wearable sensors based on a portable gait analysis system (PGAS), and the results were compared with a analysis system (MAS) to predict the clinical potential of it. Design: Cross-sectional study. Methods: Sixteen persons with stroke (9 males, 7 females) participated in this study. All subjects had the MAS and designed PGS applied simultaneously and eight sensor units of designed PGAS were placed in a position to avoid overlap with the reflexive markers from MAS. The initial position of the subjects was 90º of hip, knee, and ankle joint flexion while sitting on a chair that was armless and backless. The height of the chair was adjusted to each individual. After each trial, the test administrator checked the quality of data from both systems that measured sit-to-stand for test-retest reliability and concurrent validity. Results: As a result, wearable sensor based designed PGAS and MAS demonstrated reasonable test-retest reliability for the assessment of joint angle in the lower extremities during sit-to-stand performance. The intra-class correlation coefficients (ICCs) for wearable sensor based designed PGAS showed an acceptable test-retest reliability, with ICCs ranging from 0.759 to 0.959. In contrast, the MAS showed good to excellent test-retest reliability, with ICCS ranging from 0.811 to 0.950. In concurrent validity, a significant positive relationship was observed between PGAS and MAS for variation of joint angle during sit-to-stand movements (p<0.01). A moderate to high relationship was found in the affected hip (r=0.665), unaffected hip (r=0.767), affected knee (r=0.876), unaffected knee (r=0.886), affected ankle (r=0.943) and unaffected ankle (r=0.823) respectively. Conclusions: The results of this study indicated that wearable sensor based designed PGAS showed acceptable test-retest reliability and concurrent validity in persons with stroke for sit-to-stand movements and wearable sensors based on developed PGAS may be a useful tool for clinical assessment of functional movement.
This study aimed to produce sensors for measuring thigh motor skills. A textile stretch sensor was manufactured using a CNT(Carbon Nano Tube) 0.1 wt% water SWCNT(Single-Walled Carbon Nano Tube) solution, and different designs were applied to increase the sensitivity of the sensor, and different GF(Gauge Factor) values were compared using UTM devices. The same design was applied to fabrics and weaves to observe changes in performance according to fibrous tissue, and the suitability of sensors was determined based on tensile strength, elongation, and the elongation recovery rate. Sensitivity was found to vary depending upon the design. Thus the manufactured sensor was attached to a pair of fitness pants as a prototype, divided into lunge position and squat position testing, and the stretch sensor was used to measure thigh movements. It was shown that stretch sensors used to measure thigh motor skills should have light and flexible features and that elongation recovery rates and tensile strength should be considered together. The manufactured stretch sensor may be applicable to various sports fields that use lower limb muscles, wearable healthcare products, and medical products for measuring athletic ability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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