• 중소기업융합학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.55-65
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• 2011

모바일 통신, 센서 네트워크, 웨어러블 컴퓨터 등 IT 응용기술 분야의 급속한 발전으로 인하여 매우 다양한 영역에서 임베디드 소프트웨어의 요구가 증가하고 있다. 이러한 다양한 응용영역에서 저전력을 소모하는 임베디드 소프트웨어의 개발은 배터리를 이용한 전원공급 시스템으로 인하여 매우 중요하게 여겨지고 있다. 따라서 본 논문에서는 임베디드 소프트웨어의 개발 과정에서 소모전력 특성을 고려하는 소프트웨어 개발 기법에 대하여 제안한다. 일반적으로 소프트웨어의 소모전력은 코드 기반 분석을 통해 절감할 수 있지만, 이 경우는 소프트웨어를 다시 개발할 수도 있는 문제점을 가지고 있다. 따라서 저전력 소모에 대한 요구사항을 기반으로 소프트웨어 개발 과정에서 소모전력을 감소시켜야 하는 방법이 필요하다. 제안하는 소모전력 절감을 위한 임베디드 소프트웨어 개발 프로세스는 다양한 응용분야에서 활용되는 모바일 시스템의 개발에 활용하여 소모전력 측면에서의 경쟁력있는 소프트웨어의 개발이 가능하게 할 것으로 판단된다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제18권3호
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• pp.122-126
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• 2019

These-days technology related to IoT (Internet of Thing) is widely used and there are many types of smart system based IoT like smart health, smart building and so on. In smart health system, it is possible to check someone's health by analyzing data from wearable IoT device like smart watch. Smart building system aims to collect data from sensor such as humidity, temperature, human counter like that and control the building for energy efficiency, security, safety and so forth. Furthermore, smart city system can comprise several smart systems like smart building, smart health, smart mobility, smart energy and etc. In this paper, we propose multimedia IoT based intelligent emergency alarm system for smart city. In existing IoT based smart system, it communicates lightweight data like text data. In the past, due to network's limitations lightweight IoT protocol was proposed for communicating data between things but now network technology develops, problem which is to communicate heavy data is solving. The proposed system obtains video from IP cameras/CCTVs, analyses the video by exploiting AI algorithm for detecting emergencies and prevents them which cause damage or death. If emergency is detected, the proposed system sends warning message that emergency may occur to people or agencies. We built prototype of the intelligent emergency alarm system based on MQTT and assured that the system detected dangerous situation and sent alarm messages. From the test results, it is expected that the system can prevent damages of people, nature and save human life from emergency.

• 패션비즈니스
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• 제24권1호
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• pp.15-28
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• 2020

The purpose of this study was to develop and propose creative smart bags in emotional e-textiles using LEDs that inform smartphone users of motion-induced luminescence and ringing of cell phones. The LED light-emitting operation tasks produced in the study were applied to each of the three design smart bags, setting the five cases of luminance by a call initiated, absent phone, rejecting answering phone, texting, and motion-induced luminescence. In the male laptop bags of LED luminous images using wappen, 10 LEDs could be separated by a total of three pins to display the luminous mode, and all 10 LEDs became a total of five luminous patterns, including all that illuminate and those that illuminate randomly. E-wappen rendered the motif a strong sense of visibility and performed six roles on phone rings and texting. To develop a women's tote bag, we did a laser cut and attached the leather strips and placed 10 triangular LEDs to form a geometric LED e-textile. It provides the possibility of transforming simple design from traditional fashion into a more interesting and various smart designs. An entertainment smart bag using graphic design was constructed by applying a tilt sensor to look like a light in the night sky by shaking and moving the bag. The graphic design and composition of LEDs indicate that LEDs and fashion item are applied in harmony rather than heterogeneous, enabling them to be applied as fashion-oriented wearable smart products.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.129-136
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• 2020

손가락 움직임 인식을 통한 제어는 직관적인 인간-컴퓨터 상호작용 방법의 하나이다. 본 연구에서는 여러 가지 ML (Machine learning) 기법을 사용하여 효율적인 손가락 움직임 인식을 위한 웨어러블 디바이스를 구현한다. 움직임 인식을 위한 시계열 데이터 분석에 전통적으로 사용되어 온 HMM (Hidden markov model) 및 DTW (Dynamic time warping) 기법뿐만 아니라 NN (Neural network) 기법을 적용하여 손가락 움직임 인식의 효율성 및 정확성을 비교하고 분석한다. 제안된 시스템의 경우, 경량화된 ML 모델을 설계하기 위해 각 ML 기법에 대해 최적화된 전처리 프로세스를 적용한다. 실험 결과, 최적화된 NN, HMM 및 DTW 기반 손가락 움직임 인식시스템은 각각 99.1%, 96.6%, 95.9%의 정확도를 제공한다.

• Physical Therapy Rehabilitation Science
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• 제7권2호
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• pp.54-60
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• 2018

Objective: Persons with chronic stroke fall more often than healthy elderly individuals. The Timed Up and Go test (TUG) is used as a fall prediction tool, but only provides a result for the total measurement time. This study aimed to determine the optimal cut-off values for each of the 6 components of the TUG. Design: Retrospective study. Methods: Thirty persons with chronic stroke participated in the study. TUG evaluation was performed using a wearable miniaturized inertial sensor. Sensitivity, specificity, and predictive values were calculated using the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve analysis for the measured values in each section. Optimal values for fall risk classification were determined. Logistic regression analysis was used to investigate the risk of future falls based on TUG. Results: The cut-off values of the 6 sections of the TUG were determined, as follows: sit-to-stand >2.00 seconds (p<0.05), forward gait >4.68 seconds (p<0.05), mid-turn >3.82 seconds (p<0.05), return gait >4.81 seconds (p<0.05), end-turn >2.95 seconds (p<0.05), and stand-to-sit >2.13 seconds (p<0.05). The risk of falling increased by 2.278 times when the mid-turn value was >3.82 seconds (p<0.05). Conclusions: The risk of falls increased by 2.28 times when the value of the mid-turn interval exceeded 3.82 seconds. Therefore, when interpreting TUG results, the predictive accuracy for falls will be higher when the measurement time for each section is analyzed, together with the total time for TUG.

• 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.

• Composites Research
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• 제35권4호
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• pp.283-287
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• 2022

신축성 스트레인 센서는 웨어러블 기기나 건강 모니터링과 같은 미래 응용 분야에 적용하기 위하여 개발되고 있는데, 센서의 신뢰성을 높이기 위해 안정성과 반복성이 고려되어야 한다. 본 연구에서는 3D 프린팅을 통해 키리가미 패턴이 있는 고분자 구조를 제작하여 센서의 신축성과 히스테리시스를 개선하였다. 견고한 전도성 네트워크를 구현하기 위하여 그래핀과 탄소나노섬유를 혼합한 하이브리드 소재를 고분자 구조에 코팅하였다. 제작한 신축성 스트레인 센서는 32%의 스트레인에 대해 게이지팩터가 36을 보였으며, 1%부터 30%까지의 다양한 스트레인에 대해서 안정적인 저항 변화 응답을 나타냈다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1469-1476
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• 2022

최근 심전도 (ECG) 및 광전용맥파 (PPG) 신호를 사용하여 혈압을 추정하는 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 1차원 합성곱 신경망을 사용하여 실시간으로 혈압을 추정하고 모니터링 할 수 있는 모바일 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안하는 신경망 알고리즘은 ECG 및 PPG 신호의 다양한 특징을 세밀하게 추출하도록 11개의 계층으로 구성하고 매개변수를 최적화하도록 설계되었다. 모의실험 결과는 학습한 신경망의 합성곱 커널의 개수가 많을수록 ECG 및 PPG 신호의 특성을 더 잘 나타내기 때문에 선형 회귀 모델보다 평균 제곱 오차가 적어져 더 좋은 성능을 나타내는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 개발된 모바일 시스템은 몸에 부착된 ECG 및 PPG 센서 장치로부터 블루투스 통신으로 전송된 측정 신호를 입력받고 실시간으로 학습된 모델로 수축기 및 이완기 혈압 수치를 추정하고 그래프로 표시하게 된다.

• 센서학회지
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• 제31권6호
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• pp.433-440
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• 2022

Recently, owing to global warming, average summer temperatures are increasing and the number of hot days is increasing is increasing, which leads to an increase in heat stroke. In particular, outdoor workers directly exposed to the heat are at higher risk of heat stroke; therefore, preventing heat-related illnesses and managing safety have become important. Although various wearable devices have been developed to prevent heat stroke for outdoor workers, applying various sensors to the safety helmets that workers must wear is an excellent alternative. In this study, we developed a smart helmet that measures various vital signs of the wearer such as body temperature, heart rate, and sweat rate; external environmental signals such as temperature and humidity; and movement signals of the wearer such as roll and pitch angles. The smart helmet can acquire the various data by connecting with a smartphone application. Environmental data can check the status of heat wave advisory, and the individual vital signs can monitor the health of workers. In addition, we developed an algorithm that classifies the risk of heat-related illness as normal and abnormal by inputting a set of vital signs of the wearer using a support vector machine technique, which is a machine learning technique that allows for rapid binary classification with high reliability. Furthermore, the classified results suggest that the safety manager can supervise the prevention of heat stroke by receiving feedback from the control system.

• 센서학회지
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• 제31권3호
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• pp.156-162
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• 2022

This study estimates the relative position between body segments using segment orientation and segment-to-joint center (S2J) vectors. In many wearable motion tracking technologies, the S2J vector is treated as a constant based on the assumption that rigid body segments are connected by a mechanical ball joint. However, human body segments are deformable non-rigid bodies, and they are connected via ligaments and tendons; therefore, the S2J vector should be determined as a time-varying vector, instead of a constant. In this regard, our previous study (2021) proposed a method for determining the time-varying S2J vector from the learning dataset using a regression method. Because that method uses a deformation-related variable to consider the deformation of S2J vectors, the optimal variable must be determined in terms of estimation accuracy by motion and segment. In this study, we investigated the effects of deformation-related variables on the estimation accuracy of the relative position. The experimental results showed that the estimation accuracy was the highest when the flexion and adduction angles of the shoulder and the flexion angles of the shoulder and elbow were selected as deformation-related variables for the sternum-to-upper arm and upper arm-to-forearm, respectively. Furthermore, the case with multiple deformation-related variables was superior by an average of 2.19 mm compared to the case with a single variable.