자연 재해 또는 대형 인적 재난 현장과 같은 특수재난현장의 지휘본부에서는 소방관의 안전과 효과적인 지휘 통제를 위한 통합 지휘시스템은 매우 중요하다. 통합지휘시스템은 특수재난현장의 온도, 습도, 이산화탄소 등의 환경 정보와 현장 상황을 파악할 수 있는 영상 정보 및 소방관의 맥박, 공기통 잔량 등의 개인 신체 정보를 필요로 한다. 수집된 정보들은 Analog to Digital Converter (ADC) 칩을 거쳐 디지털 신호로 변경되고 Micro Controller Unit (MCU)가 직렬 통신 방식인 Serial Peripheral Interface (SPI) 통신 방식으로 이용하여 송신 보드로 디지털 신호를 전송한다. 송신 보드에 저장된 디지털 신호는 Radio Frequence (RF) 송신기를 이용하여 통합지휘시스템으로 전송된다. 자이로센서 및 관성센서를 이용하여 건물 내부에 있는 진압대원의 위치를 확인한다. 수집된 정보는 소방관의 안전과 효과적인 지휘를 할 수있는 통합 지휘 시스템을 위한 각종 정보로 활용된다. 본 연구는 무선 전송 기술, 실내 측위기술 및 통합지휘시스템에 전송 된 정보를 이용한 의사결정 지원 통합지휘시스템 대하여 이론적 및 실험적으로 연구한다.
무선네트워크와 각종 감지 센서로 통합된 스마트 홈은 우리의 삶의 일부분으로 자리 잡을 것이다. 이 논문은 사용자의 선호도에 근거하여 자동적인 흠 서비스를 제공하는 상황인식 미들웨어에 대하여 설명한다. 상황인식 미들웨어는 사용자의 선호도에 대한 학습과 예측 알고리즘을 수행하기 위하여 6가지의 기본 데이터를 이용하고 제시되는 6가지의 기본 데이터는 맥박, 체온, 얼굴표정, 실내온도, 시간, 사용자 위치이다. 6개의 데이터는 컨텍스트 모델을 구성하고 컨텍스트 매니저 모듈에 의해 기본 데이터로 사용된다. 사용자에 의해서 선택되어진 컨텐츠에 대한 정보를 유지하는 로그매니저가 제시되고 사용자에게 적절한 홈서비스를 제공하기 위해 신경망에 근거한 학습 및 예측 알고리즘을 제시한다. 실험결과는 개인의 선호도 패턴이 연구된 컨텍스트 모델에 의해서 효과적으로 예측되고 평가되는 것을 보여준다.
산소공급은 신체 요구 중 가장 기본적인 것이다. 호흡은 뇌의 연수(medulla oblongata)에 있는 호흡중추와 폐의 정상적 기능에 의해 조절된다. 즉 폐와 환경 사이의 공기 이동인 외 호흡과 헤모글로빈과 단세포 사이의 세포수준에서의 산소 이동인 내 호흡을 말한다. 성인의 호흡수는 보통 1분에 15-20회이나 연령, 운동, 기온, 심리적 변호, 질병상태, 대기의 산소 함량, 약물 투여 등에 따라 차이가 난다. 호흡측정은 대상자가 쉬고 있을 때 하는 것이 중요하다. 호흡 측정은 측정하고 있다는 사실을 대상자가 모르도록 기술적으로 해야한다. 현재 사용하는 방법은 주의를 끌지 않도록 대상자의 팔목에 손을 댄 채로 맥박을 측정한 바로 직후 계속해서 대상자의 가슴의 움직임을 관찰하면서 호흡을 측정하는 것이다. 본 논문에서 구현하고자 하는 것은 관성의 오차 및 압력의 오차에 영향을 거의 받지 않는, 그리고 반영구적으로 사용이 가능한 초음파 센서를 이용한 임베디드 환경의 호흡 량 측정기이다.
전통적으로 바이오인식기술은 출입국심사(전자여권, 승무원 승객 신원확인), 출입통제(도어락, 출입통제 근태관리), 행정(무인민원발급, 전자조달), 사회복지(미아찾기, 복지기금관리), 의료(원격의료, 의료진 환자 신원확인), 정보통신(휴대폰 PC 인터넷 인증), 금융(온라인 뱅킹, ATM 현금인출) 등 다방면에서 폭넓게 보급되어 실생활에서 널리 활용되고 있다. [그림1]은 신체적 특징(Physiological biometrics)과 행동적 특징(Behavioral biometrics)을 이용한 사용자 인증기술인 바이오인식기술의 유형과 함께 각 기술별 보안취약점(괄호 안 빨강색글자)을 나타내고 있다. 최근 들어, 모바일 지급결제서비스 ATM 인출기 인터넷전문은행 등과 같은 핀테크 분야에서 비대면 인증기술로 바이오인식기술이 각광을 받기 시작했다. 한편, 가짜지문 등 기존의 신체적 특징을 이용한 바이오인식기술의 위변조 위협에 대한 우려 존재함에 따라 뇌파 심전도 근전도 맥박 등 살아있는 사람의 행동적(신체의 기능적) 특징을 이용한 생체신호를 이용하여 비대면 인증기술로서 활용하기 위하여 주요 선진국에서 차세대 바이오인식 기술개발이 가속화되고 있는 추세이다.[1] 또한, 이러한 생체신호는 최근에 삼성전자, LG전자, 애플 등에서 스마트워치를 통해 심장박동수를 측정하고 스마트폰을 통하여 모바일 지급결제, 헬스케어 등과 같은 IoT 모바일 융복합 응용서비스에 활용될 전망이다. 본고에서는 뇌파 심전도(심박수)와 같은 생체신호를 측정하는 스마트워치 밴드형 의복형 또는 패치형태의 웨어러블 디바이스와 같은 생체신호센서, 생체신호 인증기술 및 관련표준화 동향을 고찰해 보기로 한다. 국내외 관련기술과 표준화 동향을 면밀히 분석하여 지난 2015년 5월29일에 발족한 국내외 전문가그룹인 KISA"모바일 생체신호 인증기술 표준연구회"(이하 KISA 표준연구회)가 구심점이 되어 한국형 생체신호를 이용한 차세대 텔레바이오인식기술에 대한 연구개발과 국내외 표준화 추진에 박차를 가할 계획이다.
In this study, we introduce a polymer(polyimide) based pressure sensor to measure real-time heart beat and blood pressure. The sensor have been designed with consideration of skin compatibility of material, cost effectiveness, manufacturability and wireless detection. The designed sensor was composed of inductor coils and an air-gap capacitor which generate self-resonant frequency when electrical source is applied on the system. The sensor was obtained with metalization, etching, photolithography, polymer adhesive bonding and laser cutting. The fabricated sensor was shaped in circular type with 10mm diameter and 0.45 mm thickness to fit radial artery. Resonant frequencies of the fabricated sensors were in the range of 91~96 MHz on 760 mmHg pressurized environment. Also the sensor has good linearity without any pressure-frequency hysteresis. Sensitivity of the sensor was 145.5 kHz/mmHg and accuracy was less than 2 mmHg. Real-time heart beat measurement was executed with a developed hand-held measurement system. Possibility of real-time blood pressure measurement was showed with simulated artery system. After installation of the sensor on skin above radial artery, simple real blood pressure measurement was performed with 64 mmHg blood pressure variation.
U-Healthcare는 센서네트워크분야에서 가장 중요한 응용 분야중 하나이다. 응급상황에 대한 대처가 필요한 다양한 계층의 사람들에게 있어 매우 중요한 서비스가 될 수 있다. 본 논문에서는 자신의 맥정보를 베이스스테이션(Base Station)을 통해 응급상황에 대한 정보를 제공하고 동시에 원격지에 있는 보호자에게 제공하고, 의료진에게 전송하여 정확한 진단을 지원하는 시스템에 대해 설명한다. 이를 위해 맥진모듈로부터 취득된 맥진정보를 베이스스테이션 및 모니터링 시스템으로 Zigbee 및 TCP/IP를 통해 전송하며 이에 사용되는 패킷구조를 설계한다. 또한 모니터링 시스템에서는 전송되는 맥진정보를 데이터베이스에 저장하고 웹을 통해 서비스를 제공함으로써 가족을 포함하여 인가된 사람들로 하여금 맥의 상태를 모니터링하는 시스템을 설계하고 구현한다.
오늘날 가정은 더 이상 의식주를 해결하는 곳이 아니다. 이제 홈 네트워크는 예전 말이 되었고 가정 내 디지털 가전기기들은 OSGi 나 UPnP등이 확장되어 언제 어디서나 인터넷을 통해 자동 제어되고 있다. 본 연구는 OSGi나 UPnP 확장을 통해 디지털 홈 네트워크 미들웨어를 기본 제공하고 JESS 추론 엔진을 통해 스마트 홈 네트워크를 구성한다. 그리고 휴대용 심전도, 혈압, 맥박, 체온 등의 생체 신호 측정 센서를 통하여 생체 인식 기반 스마트 홈 미들웨어를 제공하여, 사용자가 집에서 머무르는 동안 사용자와 근접하여 사용자가 요구하는 홈 서비스를 예측하여 자동으로 제공해 주며, 제공된 홈 서비스가 사용자에게 미치는 스트레스를 분석하여 사용자가 가장 편안하게 느끼는 홈 서비스를 추천하고 사용자의 건강 상태를 실시간으로 모니터링하여 사용자의 건강 상태가 나빠지면 자동으로 사용자, 가족 그리고 의사에게 자동으로 알려주는 시스템을 구축한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 가장 널리 사용 가능한 분야는 헬스케어 분야이다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 마이닝 기반 멀티 에이전트 헬스케어 시스템을 제안한다. 제안하는 기법은 환자의 몸으로부터 생성된 센싱 데이터를 마이닝을 이용하여 진단 패턴을 뽑아내어 정상 상태, 긴급 상태, 응급 상황으로 분류할 수 있다. 이는 실시간으로 센싱되는 엄청난 양의 생체 데이터를 처리할 수 있으며, 환자의 병력 데이터와 비교, 분석한다. 이를 위해 연관 규칙 탐사를 2가지 데이터 그룹으로 구분하여 적용한다. 첫 번째는, 기존의 방대한 의료 병력 데이터로 두 번째는, 체온, 혈압, 맥박등과 같은 센서로부터 센싱한 환자의 실시간 생체데이터로 분류한다. 제안하는 시스템은 PDA 같은 모바일 디바이스 등을 통하여 병원과 멀리 떨어진 지역에서도 긴급 상황을 판단하여 처리할 수 있다. 또한 환자(노인)의 상태를 실시간으로 모니터링 함으로써 요구되는 시간과 비용을 단축하게 되고, 의료 서비스의 지원에 대한 효율성을 높이게 된다.
오늘날 가정은 더 이상 의식주를 해결하는 곳이 아니다. 이제 홈 네트워크는 예전 말이 되었고 가정 내 디지털 가전기기들은 OSGi나 UPnP 등이 확장되어 언제 어디서나 인터넷을 통해 자동 제어되고 있다. 본 연구는 OSGi나 UPnP 확장을 통해 디지털 홈 네트워크 미들웨어를 기본 제공하고 JESS 추론 엔진을 통해 스마트 홈 네트워크를 구성한다. 그리고 휴대용 심전도, 혈압, 맥박, 체온 등의 생체 신호 측정 센서를 통하여 생체 인식 기반스마트 홈 미들웨어를 제공하여, 사용자가 집에서 머무르는 동안 사용자와 근접하여 사용자가 요구하는 홈서비스를 예측하여 자동으로 제공해 주며, 제공된 홈서비스가 사용자에게 미치는 스트레스를 분석하여 사용자가 가장 편안하게 느끼는 홈서비스를 추천하고 사용자의 건강 상태를 실시간으로 모니터링 하여 사용자의 건강 상태가 나빠지면 자동으로 사용자, 가족 그리 고 의사에게 자동으로 알려 주는 시스템을 구축한다.
본 연구에서는 스마트폰을 이용하여 손가락 끝의 혈류의 흐름을 촬영하여 사용자의 맥파 (PPG : Photoplethysmography) 신호를 측정할 때, 카메라 영상 속성에 따른 신호 품질에 대해 연구하였다. 영상 속성은 비트 레이트(Bitrate), 해상도(Resolution), 플래시(Flash)의 조건을 선정하였다. 각 조건에 따라서 변화하는 영상 이미지의 적색(Red)값의 변화를 측정하고 PPG 신호의 추출을 위해 PPI (Pulse to Pulse Interval)를 계산하였다. 실험은 총 20명의 대학생을 대상으로, 세 가지 영상 속성 조건을 조합하여 18가지 태스크로 분류하여 진행되었다. 오른손의 중지에는 PPG 센서를 착용하고 검지에는 스마트폰을 접촉한 상태로, 동시에 2분간 맥박을 측정하여 두 신호의 상관성 분석을 진행하였다. 실험 결과, 영상의 해상도가 $640{\times}480$, 비트레이트 5000kbps, 플래시가 On일 때 가장 높은 상관성(83%, p=0.01)을 나타내는 것을 확인하였다. 본 연구 결과가 앞으로 스마트폰의 카메라를 이용한 맥파 신호 측정 시스템에서 생체신호 품질을 개선하기 위한 유용한 가이드가 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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