유비쿼터스 헬스케어에서의 착용형(Wearable) 생체신호 모니터링 시스템은 가슴 부착형, 손목시계형, 신발, 의복형 등과 같은 형태로 많은 연구들이 진행 중에 있으며, 본 논문에서는 가슴 부착형태의 인체 착용형 다중 생체신호 시스템을 설계하고, 다중 생체신호 모니터링 시스템을 위해 심전도와 3축 가속도 센서를 사용하여 심전도 신호 측정 및 신체 움직임에 따라 변화하는 값을 측정할 수 있도록 구현하였다. 구현한 시스템은 생체센서노드, 센서보드, 생체신호 수집을 위한 베이스스테이션 노드로 구성된다. 생체센서노드는 가슴 부착형으로 신체에 착용하여 사용자의 심전도와 가속도 신호를 계측하도록 설계하였으며, 서버 PC에 연결된 베이스스테이션 노드로 계측된 생체신호를 전송한다. 센서보드는 심전도와 가속도 신호를 측정하기 위한 센서로 구성되며, 생체센서노드와 일체형으로 장착이 가능하도록 설계하였다. 또한, 생체신호 수집을 위한 베이스스테이션 노드는 IEEE 802.15.4 무선통신을 통해 생체센서노드로부터 전송된 생체신호를 수집하여 그 수집된 생체신호를 실시간으로 서버 PC에 디스플레이가 가능하다. 본 논문에서 구현한 시스템을 통해 P, QRS, T파로 구성된 심전도 신호를 계측할 수 있었으며, 계측된 신호에서 심전도 신호의 파형 성분들이 나타남을 확인 할 수 있었다. 또한, 3축 가속도 센서에 의해 신체의 움직임에 따라 변화하는 x, y, z의 3축 가속도 출력 값을 얻을 수 있다.
노약자 활동상황 감시에서 활동정보와 위치정보는 매우 중요하다. 본 논문에서는 3축 가속도센서와 ZigBee 통신을 이용하여 노약자 활동상황 감시를 위한 시스템을 개발하였다. 가속도센서로부터 활동량을 측정하고 운동량을 계산하기 위한 걸음 검출을 하며, ZigBee 통신을 이용하여 감시시스템으로 전송하여 실시간으로 노약자의 활동상황을 모니터링 할 수 있다. 추가로 부착위치에 강인한 걸음 검출 알고리즘을 제안하였으며, 실제 실험을 통해 가속도센서를 가슴에 부착할 경우 99.83%의 정확도로 걸음을 검출할 수 있음을 확인하였다. 또한 ZigBee 통신의 수신신호세기를 이용하여 노약자가 있는 방을 구별할 수 있었다.
The objective of this study was to find the factors affecting the results of full frontal barrier impact test for the NCAP (New Car Assessment Program). To find the factors, the frontal NCAP test results of the NHTSA (National Highway Traffic Safety Administration) were utilized. The three tested vehicle were same model year. It was observed the second peak value of barrier force affected the occupant injury risk. As the second peak value of the barrier force increases, the injury risk of the driver side occupant increases as well.
본 연구에서는 3축 가속도 신호를 이용하여 낙상과 낙상 방향을 검출하는 시스템을 구현하였다. 가속도 신호는 3축 가속도 센서로부터 획득하였으며, 획득된 신호를 USB 인터페이스를 통하여 PC에 전달하였다. PC에 전송된 신호를 제안한 알고리즘을 사용하여 낙상을 검출하였으며, 퍼지 분류기를 사용하여 낙상의 방향을 분류하였다. 실험을 위하여 실험대상군 6명 선정하였으며, 가슴에 가속도계를 부착한 후 실험을 수행하였다. 실험대상자는 5초 동안 정상 보행을 한 후 4 가지 방향(전 후 좌 우)으로 낙상이 발생하도록 하였으며, 낙상에 소요되는 시간은 최소 2초로 설정하였다. 본 연구에서 제안된 알고리즘을 이용하여 낙상을 검출하였으며 낙상 발생 후 1초부터 데이터를 분석하고 퍼지 분류기를 이용하여 낙상방향을 분류하였다. 낙상 검출율은 평균 94.79%이었다. 낙상 방향에 따른 분류율은 front_fall은 95.83%, back_fall은 100%, left_fall 은 87.5%, right_fall은 95.83%이었다.
스마트폰을 이용한 실내 항법 시스템은 대형 실내 시설에서 사용자의 위치 기반 서비스를 위해 매우 중요한 기반 기술이다. 이를 위해서 스마트폰에 내장된 가속도 센서와 자이로 센서를 이용하여 사용자의 이동 거리와 방향을 추정할 수 있다면 추가적인 외부 환경이 필요 없으므로 매우 유용한 기술이 된다. 본 논문은 일반적인 스마트폰에 Pedestrian Dead Reckoning(PDR) 기술과 칼만 필터를 적용하여, 사용자가 스마트폰을 가슴 앞에 잡고서 이동하면서 위치를 추적하는 실내에서의 항법 시스템 기술에 관한 것이다. 특히 회전 방향각을 추정하기 위하여 확장 칼만 필터가 설계되었고 실험적으로 일정속도로 보행하는 경우에 그 성능이 검증되었다.
본 연구에서는 환자들의 일상생활 동안 움직임 이상을 관찰하기 위한 인체동작 무선계측 기술을 개발하였다. 기술개발에 사용한 도구는 버클리대학에서 개발한 MICA, TinyOS, nesC를 이용하여 무선신호 감지, 소프트웨어 플랫폼, 그리고 임베디드 프로그래밍을 위한 도구로 사용하였다. 실험을 위해 개발된 장비를 인체의 가슴부위에 부착하고 움직임 동작인 앉기, 서기, 눕기 데이터를 획득하여 PDA로 무선전송하여 저장하고 처리하여 그래프로 보여준다. 보여진 결과는 인체동작을 구속이나 제한 없이 기록할 수 있게 된다. 본 연구의 결과는 환자의 움직임 이상과 일상생활동작을 관찰하는 데 사용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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