본 논문은 IEEE 802.15.4 표준안을 기반으로 하는 ZIGBEE 무선통신 기술을 이용하여 실내에서 발생하는 오염공기(담배연기, 연료용 가스, 유기용제 등)를 감지하고 실내 정화를 시켜줌으로써 피부질환 및 호흡기 질환의 질병을 사전에 방지하기 위한 시스템 구현에 대하여 기술한다. ZIGBEE 무선 통신 기술은 낮은 전력 소모, 저비용, 최대 256 노드 수용, 32 Kbyte 이하의 단순한 프로토콜 구조 등의 특징을 갖는다. 하드웨어 플랫폼은 ZIGBEE 무선통신 기술을 위해 ATmel사의 ATmega128L, Chipcon사의 2.4GHz RF-IC CC2420와 실내의 공기오염 정도를 확인하는 먼지 센서(GP2Y1010AU)와 가스센서(GSBT11)로 구현하였다.
본 논문에서는 개선된 회로를 적용한 $256{\times}256$ 픽셀 저항형 지문센서를 제안하고 있다. 단위 픽셀 수준의 센싱회로는 가변적인 전류를 전압으로 변환하여 이진 디지털 신호로 만든다. 정전기에 효과적으로 대처할 수 있는 인접 픽셀 간 전기적 차폐 레이아웃 구조를 제안하고 있다. 전체회로는 단위 센서 회로를 확장하여 ASIC 설계방식을 통하여 설계한 뒤 로직 및 회로에 대하여 모의실험을 하였다. 전체회로는 $0.35{\mu}m$ 표준 CMOS 공정규칙을 적용하여 센서블록은 전주문 방식을 적용하고 전체 칩은 자동배선 툴을 이용하여 반주문 방식으로 레이아웃을 실시하였다.
To understand the multilateral characteristics of human behavior and physiological markers related to physical, emotional, and environmental states, extensive lifelog data collection in a real-world environment is essential. Here, we propose a data collection method using multimodal mobile sensing and present a long-term dataset from 22 subjects and 616 days of experimental sessions. The dataset contains over 10 000 hours of data, including physiological, data such as photoplethysmography, electrodermal activity, and skin temperature in addition to the multivariate behavioral data. Furthermore, it consists of 10 372 user labels with emotional states and 590 days of sleep quality data. To demonstrate feasibility, human activity recognition was applied on the sensor data using a convolutional neural network-based deep learning model with 92.78% recognition accuracy. From the activity recognition result, we extracted the daily behavior pattern and discovered five representative models by applying spectral clustering. This demonstrates that the dataset contributed toward understanding human behavior using multimodal data accumulated throughout daily lives under natural conditions.
본 연구는 단순 입력 기반 유니모달 인터랙션의 한계를 극복하고 단순 입력 방식이 아닌 멀티모달 기반 사용자의 행위, 의도, 및 집중도를 활용하여 실감적이고 몰입도를 향상시키는 인터랙션 시스템을 제안하는데 그 목적이 있다. 본 연구의 선행연구에서 기존 문헌연구를 토대로 메타분석방법을 활용하여 인터랙션을 위한 3차원 동작 인식 기술의 정확도를 분석하여 최종적인 센서 기반 인터랙션 방법이 선정되었고, 직관적 제스쳐 인터랙션 요소를 추출하여 본 시스템에 반영하였다. 또한 생리반응을 이용한 집중력 판단 기술을 개발하여 사용자 의도를 판단하는 연구를 진행하였다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 3부분으로 나눌 수 있다. 선행연구에서 선정된 인터랙션 요소들을 적용하여 가속도(Accelator) 센서와 연성(Flexible) 센서를 활용하여 손 동작을 인식하는 시스템을 구현하였고, 동공 인터랙션을 통한 안경형 시선 추적기를 구현하여 인터랙션이 가능하게 하였으며, 심혈관 반응과 피부 온열 반응을 측정하여 사용자의 의도를 반영한 시스템을 최종 구현하였다. 실감형 디지털 엔터테인먼트 플랫폼 기술 개발을 위한 기초 연구로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 주기적인 심장 박동과 호흡으로 인해 발생하는 인체의 미세한 변위를 기반으로 심폐활동을 모니터링 하는 방법을 제안하였다. 제안한 시스템은 에어쿠션과 센싱 하드웨어 및 신호처리 알고리즘으로 구성되어 있다. 에어쿠션은 피부의 표면에 센서의 부착없이 무구속적으로 심박과 호흡을 측정하는데 사용되며 에어쿠션 위에 피험자가 앉았을 때 쿠션내부에 작은 압력변화를 일으킨다. 에어쿠션 내부의 미세한 압력변화는 압력센서에 의해 전기적인 신호로 변환되고 아날로그 하드웨어에 의해 증폭되고 필터링 되어 출력된다. 압력센서에서 발생한 신호는 주파수 영역필터에 의해 심박과 호흡으로 분리되어 추출된다. 에어쿠션의 계측 성능을 평가하기 위해 기존의 계측방법인 심전도와 호흡신호를 동시에 측정 후 비교하였다. 에어쿠션을 이용한 호흡 및 심박 검출률의 평균 민감도는 각각 98.67%, 99.24% 이다. 이 결과를 통해 에어쿠션을 이용한 심폐 활동 측정 방법은 설치 과정이 간단하고 쉬우며 일상생활에서 무구속적으로 호흡 및 심박을 모니터링 하는데 사용할 수 있음을 알 수 있었다.
하이테크놀로지를 여러 가지 다른 영역과 융합하고자 하는 노력이 다양한 연구 분야에서 시도되고 있으며, 스포츠웨어를 개발함에 있어 운동선수의 운동능력을 향상시키기 위한 분야에 이러한 첨단 기술들이 도입되고 있다. 본 연구는 스포츠 훈련에 도움이 되는 동작 센싱 스마트 스포츠웨어를 개발하기 위한 기초 연구로서, 조정 동작 시 관절의 움직임을 측정할 수 있는 동작 센서를 부착하기 위한 인체상의 최적 위치를 탐색하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 일관된 동작을 반복적으로 수행할때 관절의 변화가 큰 조정을 대상 스포츠로 선정하였으며, 조정 선수의 대표 체급인 중량급과 경량급의 피험자를 선정하여 동작에 따른 피부의 변화율을 측정하여 체급별 차이를 분석하였다. 먼저, 3차원 모션캡처 시스템을 이용하여 조정 동작 시 등, 팔꿈치, 엉덩이, 무릎 부위의 피부 변화를 촬영하고, 각 마커 간 거리의 변화율을 분석함으로써 체급에 따른 차이를 보이지 않으면서 동작에 따라 피부의 변화가 큰 부분을 인체 상에 도시하였다. 이를 바탕으로 동작 센싱용 스마트 스포츠웨어를 위한 센서 부착의 가이드라인을 제시하였다.
최근 급속한 산업화와 도시화로 인해 인위적으로 발생하는 미세먼지(Particulate matter, PM)는 기상 조건에 따라 이동 및 분산되면서 피부와 호흡기 등 인체에 악영향을 미친다. 본 연구는 기상인자를 multiple linear regression(MLR), support vector machine(SVM), 그리고 random forest(RF) 모델의 입력자료로 하여 서울시 PM10 농도를 예측하고, 모델 간 성능을 비교 평가하는데 그 목적을 둔다. 먼저 서울시에 소재한 39개소 대기오염측정망(air quality monitoring sites, AQMS)에서 관측된 PM10 농도 자료를 8:2 비율로 구분하여 모델 훈련과 검증 데이터셋으로 사용되었다. 또한 기상관측소(automatic weather system, AWS)에서 관측되고 있는 자료 중 9개 기상인자(평균기온, 최고기온, 최저기온, 일 강수량, 평균풍속, 최대순간풍속, 최대순간풍속풍향, 황사발생유무, 상대습도)가 모델의 입력자료로 선정되었다. 각 AQMS에서 관측된 PM10 농도와 MLR, SVM, 그리고 RF 모델에 의해 예측된 PM10 농도 간 결정계수(R2)는 각각 0.260, 0.772, 그리고 0.793이었고, RF 모델이 PM10 농도 예측에 가장 높은 성능을 나타냈다. 특히 모델 검증에 사용되는 AQMS 중 관악구와 강남대로 AQMS는 상대적으로 AWS에 가까워 SVM과 RF 모델에서 높은 정확도를 나타냈다. 종로구 AQMS는 AWS에서 비교적 멀리 떨어져 있지만, 인접한 두 AQMS 데이터가 모델 학습에 사용되었기 때문에 두 모델에서 높은 정확도를 나타냈다. 반면 용산구 AQMS는 AQMS 및 AWS에서 비교적 멀리 떨어져 있기에 두 모델의 성능이 낮게 나타냈다.
최근 다양한 컴퓨터기반 장치들의 사용 확대에 따라 장애인에게도 정보접근의 용이성 확보가 요구되고 있다. 특히 사지를 움직일 수 없는 중증 장애인들을 위한 새로운 입력 인터페이스 기술의 개발이 절실히 요구된다. 이를 위해 본 논문에서는 중증 장애인이 활용 가능한 눈동자 움직임 및 깨물기를 통한 안전도(EOG)와 근전도(EMG)신호를 이용하여 아홉 가지의 명령이 가능한 인터페이스 시스템을 개발하였다. 구현된 시스템은 하드웨어로 구성된 센서모듈과 특징추출 및 패턴분류를 포함하는 소프트웨어부로 구성된다. 개발된 기술은 사용자의 편의성을 극대화하기 위해 두 개의 전극만을 이마부위에 부착하여 안전도와 근전도를 동시에 측정하고, 이를 통해 아홉 가지의 명령전달이 가능하도록 하였다. 성능평가를 위한 java 기반 실시간 모니터링 프로그램의 실험결과 92.52%의 인식률을 보였다. 또한, 구현된 시스템의 실용성을 입증하기 위해 다섯 종류의 명령을 이용하여 ER1 로봇의 조종에 성공적으로 적용 가능함을 보임으로써 장애인을 위한 새로운 인터페이스로서의 가능성을 보였다.
Pulse diagnosis is the one of the most important diagnostic process to traditional medical doctors. Although the pulse diagnosis position, Gwan is apart from Chon or Cheok by 10$\sim$20mm at most, traditional medical doctors applies different indent pressures and even they states different pulse images are felt at Chon, Gwan and Cheok. One the other hand, the education on pulse diagnosis behavior includes tantalizing problem caused by no tool for communication between trainer and trainee. On account of this situation, we tried to develop a system which can measure the hold-down pressure during a pulse diagnosis and compare the hold-down pressure profile of trainer and that of trainee. This system can be divided into three parts - pulse pressure sensing part, signal acquisition part and data storing part. A correction curve was generated by the relation between output voltages and standard weights. Using this system, 3 channel hold-down pressure profile of a oriental medical doctor were recorded three times. In the profile, three period were observed and all period included two process for searching the depth of pulsation and for classifying the pulse feeling into one or more of 28 pulse types. The maximum value of pulse profile was 1.3$kg{\cdot}f$ which was more than reported by previous chinese groups and the mean values of three channel ranged from 240$g{\cdot}f$ to 430$g{\cdot}f$. In frequency domain, each channel has some dominant frequency components - about 10Hz, 35Hz and 75Hz. In further study, we want to collect more profiles from lage number of oriental medicine doctors and hope to develop a measuring system which can measure the hold-down pressure on subject's skin directly.
본 연구에서는 사용자의 생체 신호를 반영한 감성 컴퓨팅 게임을 개발하였다. 생체 신호 측정을 위해 GSR(Galvanic Skin Response), FSR(Force Sensing Resistor), 온도 센서(Infrared Thermometer)를 장착한 마우스를 제작하였다. 해당 마우스를 통해 게임을 하는 사용자의 생체 신호를 비침투적으로 측정한다. 측정된 데이터는 실시간으로 처리되어 사용자의 긴장도를 3단계로 구분하며 구분된 긴장도는 반영되어 NPC(Non-Player Character)의 정서 반응과 스토리 분기의 변화를 가능하게 한다. NPC의 반응과 스토리 분기의 제작을 위해 Live 2d, Inkle Script를 사용하였다. 본 연구를 통해 사용자의 생체 신호를 이용한 감성 컴퓨팅 게임 제작에 하나의 방법론을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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