Typically, the vital signs that are representing the state of human body, are the body temperature, sphygmus, respiration and blood pressure. The body temperature is the result of metabolic regulation and human steady-state body temperature is maintained from 35.9 to $37.4^{\circ}C$ by heat regulatory center. The body temperature is indicative of infection and especially it should be monitored to requiring intensive care patients or after surgical patients. But, measuring of body temperature to a heavy workload on nursing staff has been recognized. And, the health service of nurse is limited by simple tasks such as the measurement and record of vital sign. In this paper, the body temperature monitoring telemetry system was proposed to prove the recoding and transmission of body temperature patch system according the standard(ISO TS11073-92001). We proposed the transmission protocol to suit the MFER(medical waveform format encoding rules). The telemetry patch system was implemented and it was verified by experiments.
Objective: The aim of this study is developing the navigation radar display of navy ship with ecological interface design (EID) framework. Background: Navy ship radar operator must perform navigation support tasks by monitoring the complex and diverse information presented on the radar display. Current radar display is limited in effective navigation aid and response to an unusual state immediately. It is necessary to develop an effective radar display. Method: Ten navy radar operators performed a series of trials in a low-fidelity radar simulation in which they attempted to solve the problems of current navigation situation. Results: The result demonstrated that the ecological interface's performance was better than the existing radar display on performance time and subjective mental workload. Conclusion: This study expand EID study field to navy ship radar display and confirm ecological display is better than existing radar display in performance time, subjective mental work load. Application: The result of this study may help to improve navy ship navigation radar display currently in use.
Nowadays, one of the most common diseases is chronic mental fatigue syndrome. This can be caused by many factors, such as busy life, heavy workload, high population density, and adverse technological impact. Most office workers and students who are sitting all day long while being exposed to this kind of environments are likely to be involved in the mental illness. Therefore, to prevent the illness, it has been highly required to design a device that enables mental fatigue to be monitored continuously without human intervention. This paper proposes a linear regression method to reliably estimating the level of human mental fatigue using wearable physiological sensors, with an estimation error of 0.852. Also, this paper presents an Android application that is able to check mental health conditions in daily life.
An Internet of Things (IOT) sensor network is an effective solution for monitoring environmental conditions. However, IOT sensor networks generate massive data such that the abilities of massive data storage, processing, and query become technical challenges. To solve the problem, a Hadoop cloud platform is proposed. Using the time and workload genetic algorithm (TWLGA), the data processing platform enables the work of one node to be shared with other nodes, which not only raises efficiency of one single node but also provides the compatibility support to reduce the possible risk of software and hardware. In this experiment, a Hadoop cluster platform with TWLGA scheduling algorithm is developed, and the performance of the platform is tested. The results show that the Hadoop cloud platform is suitable for big data processing requirements of IOT sensor networks.
The data gathering delay and the network lifetime are important indicators to measure the service quality of wireless sensor and actuator networks (WSANs). This study proposes a dynamically cluster head (CH) selection strategy and automatic scheduling scheme of collectors for prolonging the network lifetime and shorting data gathering delay in WSAN. First the monitoring region is equally divided into several subregions and each subregion dynamically selects a sensor node as CH. These can balance the energy consumption of sensor node thereby prolonging the network lifetime. Then a task allocation method based on genetic algorithm is proposed to uniformly assign tasks to actuators. Finally the trajectory of each actuator is optimized by ant colony optimization algorithm. Simulations are conducted to evaluate the effectiveness of the proposed method and the results show that the method performs better to extend network lifetime while also reducing data delay.
의료기관에서 사용하는 링거는 몸에 수분을 공급하여 열이나 탈수 상태에 있던 몸의 상태를 회복시켜 주는데 도움을 주는 주사제 중 하나로 의료진이 해당 환자에게 처방된 링거의 양을 수시로 점검하여 링거의 교체 시기를 확인하여야 한다. 하지만 현재 간호사 인력은 매우 부족하고 부여된 업무량도 적지 않아 업무에 부하가 발생하게 되고 이로 인하여 환자 및 보호자에게 양질의 의료서비스를 제공하지 못하게 된다는 문제점이 발생하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 비접촉식 센서와 WiFi통신방식을 이용한 IoT 디바이스와 OCS 연동을 통한 링거 교체 시기 관제 시스템을 설계하고 구현함으로써 의료진에게 해당 환자의 링거 자동 교체 타이밍을 알려 과거 비효율적이던 중간 단계를 생략함으로써 링거 교체 업무를 효율적으로 운영하고 환자 및 보호자에게 양질의 의료서비스를 제공할 수 있기를 기대한다.
This study evaluated the effectiveness of an obesity program developed to solve 'obesity', which was selected as the top priority for urgent improvement among the dietary problems of elementary school students in Busan. The program aimed to practice four health rules every day (sleep early, eat two vegetables with each meal, reduce sugary snacks, and exercise for 30 minutes every day). The participants were trained to practice the four rules online in real time every day for three weeks, and their performance in nutrition education tasks was monitored using Padlet. The anthropometric measurements showed no change in the overall average weight before and after participating in the program, but all students grew in height (z=-6.978, P<0.001), and the number of obese students decreased significantly (z=-3.317, P<0.001). This obesity program was effective in improving height growth and obesity in elementary school students. In terms of dietary changes, after participating in the program, the frequency of vegetable consumption increased significantly (z=-4.849, P<0.001), the frequency of sweet snack consumption decreased significantly (z=-4.298, P<0.001), and the bedtime improved (z=-1.000). Therefore, the non-face-to-face, self-directed obesity program developed in this study is expected to reduce the workload of nutrition teachers carrying a heavy workload such as meal service and nutrition classes, and can be used as an efficient nutrition counseling program.
차량의 각종 안전장치 및 운전자 모니터링 장치에서 운전자의 상태를 파악하려 할 때는 운전자, 자동차, 도로 환경의 측정 변수들이 통합적으로 수집되고 해석되어야 한다. 본 논문에서는 운전 상황을 통합적이고 종합적으로 분석하기 위하여 일정한 시간 주기로 운전자, 차량, 도로 주변 환경과 같은 다양한 영역으로부터 데이터를 동기화하여 수집하는 실시간 차량 모니터링 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 소프트 동기화 메커니즘으로 다중 정보를 동기화하여 수집한다. 이는 하나의 마스터 시간과 차량 상태와 운전자 상태 등의 다양한 영역의 데이터들의 키 값들을 동일한 시간 주기로 하나의 파일에 저장하고, 각각 다양한 영역의 데이터들은 저장할 때 마스터 시간과 함께 저장함으로써 후에 특정 시간에 운전 상황을 쉽게 찾아 볼 수 있게 한다. 본 논문에서는 구현된 시스템으로 9명의 피험자의 인지 부하 실험에서 데이터를 수집하는 예를 보인다.
지표면 아래에는 다양한 구조물들이 매설되어 있으며, 특히 도시가스 배관이나 전기 배선과 같이 문제가 발생할 경우 우리의 안전을 크게 위협할 수 있는 다양한 위험요소들이 존재하고있다. 따라서 다양한 오염물질과 접하게 되는 지하 구조물들은 부식에 대단히 민감하기 때문에 부식의 진행 정도를 정확히 파악하지 못하는 경우 가스 배관의 누설과 같은 대형 사고로 이어질 수 있다. 지금까지는 사람이 직접 지하구조물에 일일이 방문하여 수작업으로 측정하고 기록하는 방식이 주로 사용되었으나, 이 방식은 많은 인적/물적 자원이 요구되어 관리의 연속성이 떨어지게 된다. 따라서 지속적인 관리를 통해 위험요소를 신속하게 발견하기 위한 연구가 필요하며, 본 연구에서는구조물 관리 시스템에 ICT를 결합하여 이동 중인 차량에서 지하구조물에 대한 상태 정보를 무선으로 수집하고 분석하여 신속히 대비할 수 있는 시스템을 제안한다.
최근에 및 온도관리는 현대 컴퓨터 시스템의 주요 관심사로 대두되고 있다. 에너지의 효율성은 모바일과 임베디드 시스템의 중요한 특성이다. 최근의 고성능 모바일 프로세서의 에너지 요구 증가와 짧은 배터리 수명, 발열로 인한 에너지 손실 등으로 인한 전력소모 때문에 전력과 에너지 소모를 줄이기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 성능 카운터를 이용하여 Intel XScale 마이크로아키텍춰 기반인 Marvell PXA320 프로세서에 대한 주파수/전압 변경과 성능 모니터링을 구현하였다. 또한, Windows CE 운영체제 환경의 응용프로그램에 대하여 DVFS 구성에 따른 각각의 벤치마크로 측정하고, 성능 이벤트에 따른 성능 카운터 값을 측정하고, 성능 카운터 값을 CPU의 전압과 전류와 동기화된 데이터를 랩뷰로 사용하여 측정하였다. 또한, 성능 모니터링으로 측정한 데이터를 기반으로 전력관리 기법을 위한 스케쥴링이 가능하고, 측정한 전압과 전류로 실제 전력 소모량 파악이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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