최근 웨어러블 소자를 이용한 신체와 주변 온도의 실시간 모니터링에 대한 수요가 급격히 증가하고 있다. 그래핀 기반 써미스터가 고성능 유연 온도 센서로 개발되어 왔다. 본 연구에서는 단일층 그래핀의 온도 측정 성능을 개선하기 위하여 표면에 polyethylenimine(PEI)를 코팅하여 저항 온도 계수(TCR)를 조절하였다. 화학기상증착법(CVD)에 의해 합성한 단일층 그래핀은 습식 전사 공정을 통해 원하는 기판에 전사되었다. PEI에 의한 계면 도핑을 유도하기 위하여, 소수성의 그래핀 표면을 산소 플라즈마 처리를 통해 결함을 최소화하면서 친수성으로 제어하였다. PEI 도핑 효과를 전계효과트랜지스터(FET)를 이용하여 확인하였다. PEI 도핑에 의해서 CVD 그래핀의 TCR 값이 30~50℃의 온도 범위에서 -0.49(±0.03)%/K로 향상된 것을 확인하였다.
Pig farming, a vital industry, necessitates proactive measures for early disease detection and crush symptom monitoring to ensure optimum pig health and safety. This review explores advanced thermal sensing technologies and computer vision-based thermal imaging techniques employed for pig disease and piglet crush symptom monitoring on pig farms. Infrared thermography (IRT) is a non-invasive and efficient technology for measuring pig body temperature, providing advantages such as non-destructive, long-distance, and high-sensitivity measurements. Unlike traditional methods, IRT offers a quick and labor-saving approach to acquiring physiological data impacted by environmental temperature, crucial for understanding pig body physiology and metabolism. IRT aids in early disease detection, respiratory health monitoring, and evaluating vaccination effectiveness. Challenges include body surface emissivity variations affecting measurement accuracy. Thermal imaging and deep learning algorithms are used for pig behavior recognition, with the dorsal plane effective for stress detection. Remote health monitoring through thermal imaging, deep learning, and wearable devices facilitates non-invasive assessment of pig health, minimizing medication use. Integration of advanced sensors, thermal imaging, and deep learning shows potential for disease detection and improvement in pig farming, but challenges and ethical considerations must be addressed for successful implementation. This review summarizes the state-of-the-art technologies used in the pig farming industry, including computer vision algorithms such as object detection, image segmentation, and deep learning techniques. It also discusses the benefits and limitations of IRT technology, providing an overview of the current research field. This study provides valuable insights for researchers and farmers regarding IRT application in pig production, highlighting notable approaches and the latest research findings in this field.
Micro light-emitting diodes (µLEDs) have been utilized in various fields such as displays, and smart devices, due to their superior stabilities. Since the applications of the µLEDs have been extended to medical devices and wearable sensors, excellent optical properties and uniformity of the µLEDs are important. Hence, several researchers have investigated to enhance the optical efficiency of the µLEDs through micro/nano lens. However, the reported methods for realizing the micro/nano lens have some drawbacks such as complex and high-cost manufacturing processes. Herein, we developed µLEDs with 3D-printed hydrogel microlenses. The printed hydrogel had high transparency and excellent adhesive strength, allowing it to attach onto top surface of the µLEDs without any additional adhesives. Microscale printing technology using a 3D printer achieved quick and fine printing in desired shapes and arrangements, showing the possibility of mass production. The 3D-printed microlens can be applied to improve not only the optical properties of µLEDs but also other optical devices.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권8호
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pp.32-42
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2024
The Internet of Things (IoT) is set to transform patient care by enhancing data collection, analysis, and management through medical sensors and wearable devices. However, the convergence of IoT device vulnerabilities and the sensitivity of healthcare data raises significant data integrity and privacy concerns. In response, this research introduces the Smart-Coord system, a practical and affordable solution for securing healthcare IoT. Smart-Coord leverages blockchain technology and coordinate-based access management to fortify healthcare IoT. It employs IPFS for immutable data storage and intelligent Solidity Ethereum contracts for data integrity and confidentiality, creating a hierarchical, AES-CBC-secured data transmission protocol from IoT devices to blockchain repositories. Our technique uses a unique coordinate system to embed confidentiality and integrity regulations into a single access control model, dictating data access and transfer based on subject-object pairings in a coordinate plane. This dual enforcement technique governs and secures the flow of healthcare IoT information. With its implementation on the Matic network, the Smart-Coord system's computational efficiency and cost-effectiveness are unparalleled. Smart-Coord boasts significantly lower transaction costs and data operation processing times than other blockchain networks, making it a practical and affordable solution. Smart-Coord holds the promise of enhancing IoT-based healthcare system security by managing sensitive health data in a scalable, efficient, and secure manner. The Smart-Coord framework heralds a new era in healthcare IoT adoption, expertly managing data integrity, confidentiality, and accessibility to ensure a secure, reliable digital environment for patient data management.
최근 신체활동에 대해 인식하는 센서와 그 제품군에 대한 관심 및 수요가 증가하고 있다. 특히 유연하고 연신이 가능하며 사용자의 생체신호를 감지할 수 있는 웨어러블 소재에 대한 개발이 주목받고 있다. 본 연구에서는 소수성 소재에 Micro Needle을 통해 미세 구멍을 형성한 후 SWCNT 분산용액에 대한 함침 효율을 향상시키는 실험을 수행하였다. 본 연구에서는 구멍을 뚫지 않은 소재를 대조(control) 군으로 함침을 진행, 비교 분석하였다. 센서의 전기전도도를 평가하기 위해 Strain UTM (Universal Testing Machine, UTM, Dacell)과 저항을 측정하는 멀티미터(Keysight)를 이용해 센서를 인장했을 때의 센서의 전기전도도를 측정하였다. 또한 센서의 내구성을 평가하기 위해 시료별로 500회 인장을 진행한 후에 센서의 전기전도도를 평가하였다. 그 결과 Needling을 한 센서의 전기전도성이 Needling을 하지 않은 센서에 비해 최소 16배 이상 뛰어남을 알 수 있었다. 또한 센서의 초기 저항에 비해 게이지 팩터도 우수해 센서로서 좋은 성능을 확인할 수 있었다. 이를 통해 친수성 소재에 비해 물성이 뛰어나지만, 높은 표면장력 때문에 함침 효율이 좋지 않았던 소수성 소재의 함침 효율을 높여 신체의 움직임을 더 효과적으로 감지하고 내구성과 활용 가능성이 뛰어난 센서를 제작했다.
현대사회에서 시각장애인들은 도보, 승강기, 횡단보도 등 일반적인 환경에서 보행을 하는데 어려움이 있다. 시각장애인의 불편 해소를 위한 연구로 영상이나 음성을 이용한 연구가 있으며, 이런 연구는 고비용의 웨어러블 장치, 고성능 CCTV, 음성 센서 등을 사용하여 실생활에 적용하는 데는 한계가 있다. 본 논문에서 시각장애인이 보행 중에 안전한 이동을 위해서 스마트폰에 포함된 저비용의 영상 센서를 활용하여 주변 도보 공간을 인지하는 인공지능 융합 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 이동 중인 사람 탐지를 위해서 모션 캡처 알고리즘과 장애물 탐지를 위한 객체 탐지 알고리즘을 융합하여 개발하였다. 모션 캡처 알고리즘으로 mediapipe을 사용하여 이동 중에 있는 주변 보행자들을 모델링 및 탐지하였다. 객체 탐지 알고리즘을 사용했으며 도보 중에 발생하는 다양한 장애물을 모델링 하였다. 실험을 통하여 인공지능 융합 알고리즘을 검증했으며, 정확도 0.92, 정밀도 0.91, 재현율 0.99. F1 score 0.95로 결과를 얻어서 알고리즘의 성능을 확인하였다. 본 연구로 보행 중에 발생하는 볼라드, 공유 킥보드, 자동차 등의 주변 장애물 및 이동 중인 보행자 회피하여 시각장애인들의 통행에 도움을 줄 수 있다.
의료IT 서비스의 유망 분야인 정신건강 증진을 위한 주관적 웰빙 서비스(subjective well-being service) 구현의 핵심은 개인의 주관적 웰빙 상태를 정확하고 무구속적이며 비용 효율적으로 측정하는 것인데 이를 위해 보편적으로 사용되는 설문지에 의한 자기보고나 신체부착형 센서 기반의 측정 방법론은 정확성은 뛰어나나 비용효율성과 무구속성에 취약하다. 비용효율성과 무구속성을 보강하기 위한 온라인 텍스트 기반의 측정 방법은 사전에 준비된 감정어 어휘만을 사용함으로써 상황에 따라 감정어로 볼 수 있는 이른바 상황적 긍부정성(contextual polarity)을 고려하지 못하여 측정 정확도가 낮다. 한편 기존의 상황적 긍부정성을 활용한 감성분석으로는 주관적 웰빙 상태인 맥락에서의 감성분석을 할 수 있는 감정어휘사전이나 온톨로지가 구축되어 있지 않다. 더구나 온톨로지 구축도 매우 노력이 소요되는 작업이다. 따라서 본 연구의 목적은 온라인상에 사용자의 의견이 표출된 비정형 텍스트로부터 주관적 웰빙과 관련한 상황감정어를 추출하고, 이를 근거로 상황적 긍부정성 파악의 정확도를 개선하는 방법을 제안하는 것이다. 기본 절차는 다음과 같다. 먼저 일반 감정어휘사전을 준비한다. 본 연구에서는 가장 대표적인 디지털 감정어휘사전인 SentiWordNet을 사용하였다. 둘째, 정신건강지수를 동적으로 추정하는데 필요한 비정형 자료인 Corpora를 온라인 서베이로 확보하였다. 셋째, Corpora로부터 세 가지 종류의 자원을 확보하였다. 넷째, 자원을 입력변수로 하고 특정 정신건강 상태의 지수값을 종속변수로 하는 추론 모형을 구축하고 추론 규칙을 추출하였다. 마지막으로, 추론 규칙으로 정신건강 상태를 추론하였다. 본 연구는 감정을 분석함에 있어, 기존의 연구들과 달리 상황적 감정어를 적용하여 특정 도메인에 따라 다양한 감정 어휘를 파악할 수 있다는 점에서 독창성이 있다.
본 연구의 목적은 직물형 스트레인게이지 센서의 종류와 측정 위치가 호흡 신호 검출 성능에 미치는 영향을 연구하는 것이다. 본 연구에서는 호흡 신호 측정을 위하여 두 가지 종류의 센서를 구현하고 이를 밴드에 부착하여 호흡신호를 검출하였다. 20대의 건강한 남성 8명을 대상으로 호흡 측정 밴드 2종을 순차적으로 피험자에게 착용하도록 하였다. 피험자가 편안하게 서 있는 상태에서 분당 15회의 호흡을 동기화시켰다. 30초 동안의 호흡 신호를 측정하고 10초간 휴식을 취하도록 한 후 다시 30초 동안의 호흡 신호를 반복 측정하였다. 측정 위치는 흉부와 복부에서 각각 측정하였다. 또한 동작 상태에서의 호흡 측정 성능을 검증하기 위하여 피험자를 80SPM의 속도로 제자리에서 걷게 하고 이 때의 호흡 신호를 동일한 실험 방법으로 측정하였다. 한편 참조 신호를 획득하기 위해 'BIOPAC Systems, Inc.'의 SS5LB를 착용하게 한 후 동시에 측정하였다. 센서의 종류, 측정 위치, 동작 상태의 총 8개 조합의 집단 간 측정 성능의 차이를 검증하기 위해서 SPSS 24.0을 사용하여 Kruskal-Wallis test와 Bonferroni 사후검정을 실행하였다. 또한 센서 종류, 측정 위치, 동작 상태에 따라 각각 차이가 있는지를 분석하기 위해 Wilcoxon test를 실시하였다. 분석 결과 동작 상태와 관계없이 CNT기반의 직물센서를 통해 흉부에서 호흡 신호를 측정 했을 때 호흡 신호 검출 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 기반으로 향후에는 야외 환경에서 또는 일상활동 중에도 동작에 방해 없이 다양한 생체신호를 실시간으로 모니터링 할 수 있는 가슴벨트형 웨어러블 플랫폼을 개발하고자 한다.
본 논문에서는 하지 보행 장애를 가진 환자가 사용하는 크러치에 로봇 기술이 적용된 새로운 타입의 착용식 족형 보행 재활 로봇에 대해 서술하였다. 개발된 로봇의 주된 특징은 크게 세 가지로 나뉜다. 첫 번째, 착용 방식의 특징으로서, 팔꿈치에 착용하여 환자를 보조하는 엘보 크러치와 달리 환자의 가슴부에 족형 로봇을 착용함으로써 보행 시 넓은 가슴 면적으로부터 하중을 분산시키고 팔에 작용하는 집중 하중을 제거하였으며, 팔과 손의 움직임을 자유롭게 하였다. 두 번째, 사용자의 보행 의지를 파악하는 방법으로서, 족형 로봇의 발에 부착된 3축 힘센서를 이용하여 지면 반발력의 크기와 방향으로부터 사용자의 보행의도를 추정하는 알고리즘을 제안하였고 이에 따라 가슴 착용형 로봇을 보행시켰다. 마지막으로, 계단 보행을 위한 근력 강화 방법으로서, 둔턱을 오르내리는 근력 훈련이 가능하도록 바닥 높낮이에 따라 상하 운동 궤적이 변화할 수 있는 둔턱 보행 기능을 구현하였다. 최종적으로 개발된 로봇이 보행 의도를 인지하고 로봇 다리로부터 보행 보조를 효과적으로 수행할 수 있다는 것을 실험을 통하여 확인하였고, 하지 근전도 측정을 통하여 보행 시 로봇이 하지 근력을 보조하는 성능을 정량적으로 검증하였다.
최근, 화석연료 고갈과 온실 가스 배출에 대한 우려가 높아지면서 신·재생 에너지 기술에 대한 연구가 주목을 받고 있다. 휴대용 전자기기 및 웨어러블 디바이스의 수요가 증가하고 IT기기들이 소형화되면서 배터리의 크기, 사용시간 등의 한계를 극복하기 위한 기술로 에너지 하베스팅이 있다. 본 논문에서는 열전소자의 V-I 특성곡선과 내부저항을 분석하고, 기존의 MPPT제어방식을 비교하였다. P&O제어방식은 열전소자의 전압, 전류를 측정하기 위한 센서 2개를 사용해야하기 때문에 경제적으로 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 출력전압 조절을 위한 센서1개만을 이용하여 MPP를 추적하는 새로운 MPPT제어방식을 제안한다. 제안하는 MPPT제어방식은 duty ratio와 부하의 출력전압의 관계를 이용하였으며, DC-DC Converter의 출력전압을 주기적으로 샘플링하여 duty ratio를 증가 또는 감소시켜 최적의 duty ratio를 찾아 MPP를 유지하도록 제어된다. DC-DC Converter는 Two-Switch 토폴로지인 Cascaded boost-Buck Converter를 이용하여 회로도를 설계하였다. 제안된 MPPT 제어방식은 PSIM 시뮬레이션을 이용한 모의실험을 통하여 검증하였고, 그 결과 열전소자의 V-I 특성곡선으로부터 얻어지는 MPP에서 전압×전류 및 전력값(V=4.2V, I=2.5A, P=10.5W)과 일치함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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