Among the elderly, fatal injuries and deaths are significantly attributed to falls. Therefore, a pre-impact fall detection system is necessary for injury prevention. In this study, a robust threshold-based algorithm was proposed for pre-impact fall detection, reducing false positives in highly dynamic daily-living movements. The algorithm was validated using public datasets (KFall and FARSEEING) that include the real-world elderly fall. A 6-axis IMU sensor (Movella Dot, Movella, Netherlands) was attached to S2 of 20 healthy adults (aged 22.0±1.9years, height 164.9±5.9cm, weight 61.4±17.1kg) to measure 14 activities of daily living and 11 fall movements at a sampling frequency of 60Hz. A 5Hz low-pass filter was applied to the IMU data to remove high-frequency noise. Sum vector magnitude of acceleration and angular velocity, roll, pitch, and vertical velocity were extracted as feature vector. The proposed algorithm showed an accuracy 98.3%, a sensitivity 100%, a specificity 97.0%, and an average lead-time 311±99ms with our experimental data. When evaluated using the KFall public dataset, an accuracy in adult data improved to 99.5% compared to recent studies, and for the elderly data, a specificity of 100% was achieved. When evaluated using FARSEEING real-world elderly fall data without separate segmentation, it showed a sensitivity of 71.4% (5/7).
콩은 식량작물 중 단백질 함량이 매우 높고 식생활에서 여러가지 형태로 소비되기 때문에 매우 중요한 식량자원 중 하나이다. 콩은 일반적으로 노지에서 재배되기 때문에 콩의 생산량 및 품질은 갑작스런 기후 변화에 큰 영향을 받는다. 최근 폭염 및 폭우 등과 같은 이상기후로 인해 콩의 생산량이 불안정해짐에 따라 콩의 생육을 실시간으로 추정하여 품질저하를 예방할 수 있는 기술 개발이 필요하다. 본 연구에서는 회전익무인기에 장착된 다중분광 센서를 이용하여 콩 생육을 추정하기 위해 수행되었다. 반사값을 이용하여 산출된 정규화 식생지수(NDVI, GNDVI)와 단순비 식생지수(RRVI, GRVI)와 콩 생육 데이터(생체중, 건물중, 엽면적지수)로 선형회귀분석을 실시하여 생육 추정 모델을 개발하였다. 그 결과, 정규화 식생지수인 NDVI를 이용한 엽면적 지수 추정 모델(R2=0.587, RMSE=1.01 ㎡/㎡, RE=48.98%)보다 GNDVI를 이용한 엽면적 지수 추정 모델(R2=0.789, RMSE=0.73 ㎡/㎡, RE=34.91%)이 높은 정밀도가 나타났으며, 단순비 식생지수를 이용한 엽면적 지수 추정 모델 RRVI (R2=0.760, RMSE=0.78 ㎡/㎡, RE=37.26%) GRVI (R2=0.828, RMSE=0.66 ㎡/㎡, RE=31.59%)과 비교 했을 때, 단순비 식생지수에서 높은 정밀도가 나타났다. 기후변화에 대체하기 위해 재식밀도 및 변량 시비와 같은 재배관리법이 적용된다면, 고품질의 콩을 생산하는데 도움이 될 것으로 판단된다.
신체나 정신적으로 건강한 남자 대학생 15명을 대상으로 시판 소주(25%)를 식사 후 $3{\sim}4$시간 지나서 체중 kg당 ethyl alcohol 1ml(60kg 체중의 경우 소주 4잔, (240ml 또는 맥주 $2\frac{1}{5}$병 정도)되도록 마시게 한 후 시간별(5, 30, 60, 90분)로 Alcohol Sensor 100을 사용하여 호기로 혈중알를농도를 측정하고 선택반응시간검사(교통 신호등 반응시간검사), 눈과 손의 협동능력기능검사 및 연속가산에 의한 계산능력기능검사를 술을 마신 후 시간별로(5, 30, 60, 90분) 실시하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 술을 마셨을 때의 호기로 측정한 혈중알콜농도는 술(소주)을 마신 후 5, 30, 60, 90분에 중량백분율로서 각각 0.16%($160{\pm}57mg/100ml$), 0.10%($100{\pm}42mg/100m1$), 0.08%($80{\pm}36mg/100m1$), 0.03%($30{\pm}24mg/100m1$)로서 음주직후인 5분후에 0.16%로서 가장 높은 농도를 보였고 그 후는 점차 떨어져 30분, 60분에는 0.10%와 0.08%로 나타났다. 그리고 술을 마신 직후 호기로 혈중알콜농도를 측정할 경우 실제 혈중알콜농도보다 높게 나타날 가능성이 있다. 2. 선택반응시간검사(교통신호반응시간 검사 : 즉 빨간 정지신호를 보고 브레이크를 밟는 시간)에서는 혈액중 알콜농도가 증가함에 따라 반응시간이 길어졌으며, 술을 마신후 혈중농도가 0.16%, 0.10%, 0.08%를 보인 5분, 30분, 60분에서는 음주전보다 유의하게 늦어졌으며, p<0.01, 음주후 5분과 30분 후에는 0.46초 및 0.44초로서 음주전의 0.40초보다 0.06초와 0.04초 늦어졌다. 3. 눈과 눈의 협동능력검사에서는 혈중알콜농도가 높아감에 따라 작업수행의 정확도가 떨어졌는데 혈중농도가 0.08% 이상을 보인 음주후 5분과 30분, 60분후(p<0.05)에는 유의하게 협동능력이 떨어졌다. 4. 연속가산검사에서는 계산능력이 혈중농도가 0.08% 이상에서 계산의 정확성과 속도가 유의하게 떨어졌다.
최근 ICT기반 스마트팜이 급속도로 증가추세이다. 버섯의 생육환경요인은 온도, 습도, CO2, 광이 주 요인이지만 그동안 온도 위주의 자동제어가 사용되어왔다. 큰느타리버섯의 생육환경 조절은 온도는 자동제어하지만 가습과 환기는 경험을 기준으로 한 타이머 사용을 하고 있었다. 이에 본 연구에서는 온도, 습도, 환기까지 자동제어를 통해 큰느타리버섯의 1세대 스마트팜 모델을 설정하기 위한 시험을 진행하였다. 환경제어시스템 및 모니터링 장비를 설치 한 후 기존의 방법으로 재배하고 있는 상태에서 생육실의 조건과 자실체의 생육조사를 실시하였으며 그 결과를 소개하고자 한다. A농가의 경우 온도는 약 17℃에서 발이시키고 자실체 생육기에는 약 16도로 관리하였다. 습도는 초기 95%로 유지하다가 초발이 이후에는 가습을 하지 않는 경향이었다. CO2 관리는 센서도 없었으며 갓과 대의 모양을 보면서 관행적으로 환기하고 있었고 700 ppm에서 최고 2,500 ppm까지 유지하는 경향이었다. 이 농가의 자실체 품질은 평균 개체중 125 g, 대굵기 53 mm, 대길이/대굵기 비율은 1.8, 갓직경/대굵기 1.25 수준으로 A등급(특품)~B등급(상품) 사이에 해당하였다. B농가의 경우는 온도는 약 19~17℃에서 발이시키고 자실체 생육기에는 약 17℃로 관리하였고 생육후기에는 13~15℃였다. 습도는 83~95%로 육안관찰하면서 관행적으로 조절하는 경향이었다. CO2 관리는 센서는 있었으나 제어는 하지 않았고 갓과 대의 모양을 보면서 관행적으로 환기하고 있었고 640 ppm에서 최고 4,500 ppm까지 유지하는 경향이었다. 이 농가의 자실체 형태는 평균 개체중 102 g, 대굵기 48 mm, 대길이/대굵기 비율은 2.2, 갓직경/대굵기 1.2 수준이었다. 이러한 결과는 환경조건 특히 CO2 농도에 따라 큰느타리버섯의 품질이 결정됨을 알 수 있었으며 A농가의 환경조절 방법을 개선하면서 DB화하면 정밀한 스마트팜 모델로 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
배경토양에 카드뮴(Cd), 납(Pb), 아연(Zn) 등의 중금속 오염물질을 인위적으로 오염시킨 후 진동센서 등으로 구성된 시스템(ViSSET)을 이용하여 지렁이 움직임 특성을 실시간으로 모니터링하였다. 이로부터 얻어진 지렁이 움직임의 누적 횟수와 전통적인 지렁이 행태지표(실험 전후의 체중 변화, 생체축적농도) 등을 이용하여 중금속 오염물질의 토양 내 생태독성 발현 기작을 규명하였다. 중금속별 농도 증가에 따른 지렁이 움직임을 살펴보면, Cd는 농도가 증가함에 따라 지렁이 움직임은 감소하다가 증가하는 경향을 보였고, Pb는 농도 증가에 따라 지렁이 움직임이 급증하였으며, Zn의 경우는 농도가 증가함에 따라 지렁이 움직임은 지속적으로 감소하는 것으로 나타났다. 지렁이의 체중은 Zn 오염 토양에서 가장 크게 감소하였으며, Cd와 Pb에서는 지렁이 체중 변화가 유사한 것으로 조사되었다. 생물축적농도는 Cd, Zn, Pb의 순으로 높게 조사되었고, 특히 Pb의 경우에는 토양 내 농도에 따른 생체축적농도의 변화가 뚜렷하게 나타나지 않았다. Cd는 metallothionein-bound 형태로 결합되어 지렁이 생체 내에 장기간 축적되며, 특히 고농도에서는 임계효과(critical effect)에 의해 지렁이 움직임에 악영향을 주는 것으로 판단된다. Pb는 섭취에 의하여 생태독성이 발현되는 것이 아니고 피부를 자극시키거나 감각기관을 손상시킴으로서 독성을 발현시키는 것으로 생각된다. Zn은 소화기관의 세포막을 손상시키거나 물질대사를 과도하게 증가시킴으로써 지렁이 움직임과 체중이 감소하는 것과 같은 생태독성을 발현시킨다. 지렁이 움직임에 대한 실시간 모니터링 결과를 분석하여 도출한 Pb의 50% 최대 영향농도(half maximal effective concentration, EC50)는 751.2 mg/kg로 기존 연구와 유사한 것으로 나타났다. 본 연구를 통하여 기존에 이용되어온 지렁이 행태 지표와 새롭게 제시한 지렁이의 움직임을 실시간으로 모니터링하여 얻어진 결과를 통합적으로 해석함으로써 중금속 오염물질의 생태독성 발현 기작을 규명하는 것이 효과적임을 확인할 수 있었다.
지상원격측정 센서 반사율 지표는 비파괴적으로 실시간으로 빠르게 생육 중 작물의 생체량, 질소 스트레스 정도를 예측할 수 있는 도구로 연구되고 있다. 본 연구의 목적은 질소 시비량 수준별로 재배된 벼 (Oryza sativa L.)의 질소흡수량, 생체량 및 수량과 지상원격측정센서 반사율 지표들의 상호관계로부터 효율적인 반사율 지표를 선발하고 반사율 지표를 통한 벼 생육 중 질소시비수준을 평가하고자 하였다. 질소시비수준 0, 70, 100, 130 kg N $ha^{-1}$별로 처리된 시험구의 캐노피 반사율을 여러 종류의 수동형과 능동형 지상원격측정 센서로 각 생육시기별로 측정하였고 생체량과 질소흡수량 및 수량을 조사하여 상호관계를 분석하였다. 수동형 센서보다는 능동형 센서가 생육시기별 벼의 지상부 건물중, 수량, 질소농도 및 질소흡수량과 더 밀접한 상관을 나타냈으며 생육 후반으로 갈수록 상관계수 크기는 낮아지는 경향이었으나 유의성은 P<0.01 수준이 계속 유지되었다. 가장 밀접한 관계를 보인 반사율 지표는 Crop Circle-active 센서로 측정한 NIR/Red, NIR/Amber 지표였다. 특히 이삭거름 시비시기인 7월 중순의 Crop Circle 센서로 측정한 NIR/Red, NIR/Amber 지표는 건물중, 엽면적 지수와 상관계수 0.92 이상의 고도로 유의성 있는 정의 상관관계 (P<0.01)를 보였다. NIR/Red와 NIR/Amber 지표로 계산한 충족지수의 시비수준에 대한 회귀에서 회귀곡선은 충족지수 변동의 91%와 92%를 각각 설명하였다. 따라서 7월 중순~8월 초에 측정한 반사율지표의 충족지수는 실시간에 비파괴적으로 시비수준을 예측하여 위치별로 변량적인 질소시비량을 결정할 수 있는 방법으로 활용 가능할 것으로 판단되었다.
본 연구에서는 간척지의 염분 모니터링을 위한 다중 분광 센서를 개발하기 위해 400~1000 nm 초분광센서를 사용하여 봄 감자의 잎 Na 함량 예측 모델을 구축하고자 하였다. 관개조건은 표준, 한해, 염해(2, 4, 8 dS/m)로, 관수량은 증발량을 기준으로 산정하였다. 영양생장기, 괴경형성기, 괴경비대기에 각각 관개를 시작한 후 1주와 2주 후에 잎의 Na 함량을 측정하였다. 잎의 반사율은 10nm 파장 간격을 기준으로 5 nm에서 10nm, 25nm, 50nm FWHM (full width at half maximum)으로 변환되었다. PLS-VIP를 사용하여 봄 감자 잎의 Na 함량에 따른 염분 피해 수준을 예측하기 위한 10개의 밴드비가 선택되었다. 선택된 10개의 밴드비 중 가중치가 가장 낮은 순서대로 밴드비를 하나씩 제거하면서 MLR모델을 추정하였다. 모델의 성능은 R2, MAPE 뿐만 아니라 밴드비의 수, 다중 분광센서를 작게 만들기 위한 최적의 FWHM 수로 비교하였다. 1, 2주차의 영양생장기, 괴경형성기와 2주차의 괴경비대기에서 봄 감자의 잎 Na 함량을 예측하기 위해서는 25 nm의 FWHM을 사용하는 것이 유리하였다. 선택된 밴드필터는 430/440, 490/500, 500/510, 550/560, 570/580, 590/600, 640/650, 650/660, 670/680, 680/690, 690/700, 700/710, 710/720, 720/730, 730/740 nm로 Red 및 Red-edge 영역에서 15개 밴드비가 선택되었다.
본 연구는 병 재배 느타리버섯 정밀재배를 위한 최적 생육모델 개발을 위하여 느타리 '수한1호' 농가를 대상으로 스마트팜 기술을 적용하여 생육환경을 분석한 결과를 보고하고자 한다. 실험 농가의 균상면적은 $88m^2$, 균상형태는 2열 5단, 냉동기는 5마력, 단열은 샌드위치 판넬 100T, 가습기는 초음파 가습기 2대, 난방은 12KW를 사용하였고, 5,000병을 입병하여 재배하고 있었다. 느타리버섯재배농가에서 생육환경 데이터를 수집하기 위하여 설치한 환경센서부로부터 버섯의 생육에 직접적으로 영향을 미치는 온도, 습도, 이산화탄소 농도, 조도 등을 수집 분석하였다. 수집한 온도자료를 분석한 결과, 균 긁기한 후 입상시 온도는 $22^{\circ}C$에서 시작하여 버섯이 발생되어 병을 뒤집기를 할때까지 거의 $25^{\circ}C$를 유지하고 자실체가 자라서 수확기에 가까워지면 $13^{\circ}C$에서 $15^{\circ}C$를 유지하면서 버섯을 수확하였다. 습도자료를 분석한 결과, 습도는 입상에서 생육전 과정동안 거의 100%를 유지하였다. 이산화탄소농도 자료를 분석한 결과, 입상후 3일까지는 서서히 증가하였으나, 그 이후 급격히 증가하여 거의 2,600 ppm 까지 증가하였고, 6일차부터는 환기를 통해 단계적으로 농도를 낮추어 수확기에는 1,000 ppm을 유지하였다. 조도 자료를 분석한 결과, 느타리버섯 입상후 초기에는 거의 빛을 주지 않았고 3~4일차에 17 lux의 빛을 조사하였으며, 그 이후 주기적으로 115~120 lux의 빛을 조사하면서 생육을 진행하였다. 농가에 재배하고 있는 '수한1호'의 자실체 특성은 갓 직경은 30.9 mm, 갓 두께는 4.5 mm이며, 대 두께는 11.0 mm, 대 길이는 76.0 mm였다. 대 경도는 0.8 g/mm, 갓 경도는 2.8 g/mm였고, 대와 갓의 L값은 79.9와 52.3이였다. 자실체 수량은 160.2 g/850 ml였고, 개체중은 12.8 g/10 unit였다.
본 연구를 통해 병 재배 느타리버섯 '춘추2호'의 정밀 재배를 위한 최적 생육모델 개발하기 위하여 느타리 농가를 대상으로 스마트팜 기술을 적용하여 생육환경을 분석한 결과를 보고하고자 한다. 실험 농가의 균상면적은 $114m^2$, 균상형태는 2열 5단, 냉동기는 10마력, 단열은 샌드위치 판넬 100T, 가습기는 초음파 가습기 2대, 난방은 10KW를 사용하였고, 5,500병을 입병하여 재배하고 있었다. 느타리버섯 재배농가에서 생육환경 데이터를 수집하기 위하여 설치한 환경센서부로 부터 버섯의 생육에 직접적으로 영향을 미치는 온도, 습도, 이산화탄소 농도, 조도 등을 수집 분석하였다. 온도는 균 긁기한 후 입상시 $19.5^{\circ}C$에서 시작하여 버섯이 발생되어 병을 뒤집기 후 5일차까지 거의 $21^{\circ}C$를 유지하고 자실체가 자라서 수확기에 가까워지면 $18^{\circ}C$에서 $14^{\circ}C$를 유지하면서 버섯을 수확하였다. 습도는 균 긁기한 후 입상시 거의 100%에 가까웠고, 버섯 발생 및 생육과정 중에도 습도는 거의 95~100%를 유지하였다. 이산화탄소농도는 입상후 5일까지는 최고 5,500 ppm까지 증가하였고, 6일차부터는 환기를 통해 단계적으로 농도를 낮추어 수확기에는 1,600 ppm을 유지하였다. 조도는 입상후 6일차까지는 8 lux의 빛을 조사하였고, 그 이후 주기적으로 4 lux의 빛을 조사하면서 생육을 진행하였다. 농가에 재배하고 있는 '춘추2호'의 자실체 특성은 갓 직경은 26.5 mm, 갓 두께는 4.9 mm이며, 대 굵기는 8.9 mm, 대 길이는 68.7 mm였다. 대 경도는 3.9 g/mm, 갓 경도는 0.9 g/mm였고, 대와 갓의 L값은 78.2와 60.5이였다. 자실체 수량은 166.8 g/850 ml였고, 개체중은 12.8 g/10 unit였다.
The purpose of this study was to investigate the test-retest of plantar pressures using the F-Scan system over speeds and plantar regions. 6 healthy female subjects in 20's were recruited for the study. Plantar pressure measurements during locomotor activities can provide information concerning foot function, particularly if the timing and magnitude of the loading profile can be related to the location of specific foot structures such as the metatarsal heads. The Tekscan F-Scan system consists of a flexible, 0.18mm thick sole-shape having 1260 pressure sensors, the sensor insole was trimmed to fit the subjects' right. left shoes - sneakers shoes & dress shoes. It was calibrated by the known weight of the test subject standing on one foot. The Tekscan measurements show the insole pressure distribution as a function of the time. This finding has important implications for the development of plantar pressure test protocols where the function of the forefoot is important. According to the result of analysis it is as follows 1) Center of force trajectory in women's dress shoes display direct movement, compare with center of force trajectory in Sneaker shoes displays a little bit curved slow pronation movement. Sneaker shoes in forefoot part display very quick supination movement, therefore, this shoes effects negative effectiveness for ankle's stability Considering center of force trajectory analyzing the more center of force close straight line, the more movement can be quick movement for locomotion. For foot pressure distribution, center of force trajectory in locomotion is better to curved trajectory with pronation movement. So sneaker shoes style is good shoes considering center of pressure distribution trajectory compare with women's dress shoes. 2) Women's dress shoes increased peak pressure in medial, this is effected by high hill's height. The more increased women's dress shoes's height, the more women's peak pressure will increase, pronation can increase compare with before. Supination movement increase, this focused pressure in lateral, also, supination increased more. If the supination movement increased, foot pressure focused in lateral, therefore, it is appeared force distribution in gait direction. This is bad movement in foot's stability. 3) Women's dress shoes in landing phase displayed a long time, this is when women's dress shoes wear, gait movement is unbalance, so, landing phase displayed a long time. For compensation in gait, swing phase quick movement. 4) Women's dress shoes displayed peak pressure distribution in lateral of rearfoot part, Sneakers shoes displayed peak pressure distribution in medial of forefoot part. Its results has good impact absorption compare with women's dress shoes. In forefoot part, sneakers shoes has good propulsive force compare with women's dress shoes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.