최근 스마트폰 사용자들이 급격히 증가함에 따라 다양한 사회적 문제점들이 발생되고 있다. 대표적으로, 과도한 스마트폰의 사용과 잘못된 이용습관은 '스마트폰 중독(smartphone addiction)'과 '스마트폰 질병(smartphone disease)'과 같은 새로운 사회적 문제점들을 야기시키고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제들을 사전에 예방하기 위해 스마트폰 사용자의 패턴을 방향센서를 이용해서 수집하고 분석해서 스마트폰 중독 및 질병을 예방하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자의 스마트폰 사용형태와 사용시간을 실시간으로 분석하여 위험수준에 도달하였을 경우, 사용자에게 이를 알려 줌으로써 사용자 자신이 사전에 위험을 인지할 수 있도록 하며, 자신의 의지로 스마트폰 사용을 절제하도록 하여 스마트폰 중독 및 질병을 사전에 예방할 수 있도록 제안한다.
인간은 행동을 인식하는데 가속도 센서를 많이 사용해왔다. 관성력, 전기변형, 자이로의 응용 원리를 이용한 이 센서는 3차원 축에 인가되는 힘을 통해 간접적으로 움직임을 측정한다. 여기에는 같은 방법이라도 소지하는 센서의 위치에 따라서 다른 결과가 나올 수 있다. 대중적으로 많이 쓰이는 스마트폰에도 탑재되어 있는 이 센서는 오늘날 현대인들이 자주 사용하는 형태인 손에 들고 있거나 주머니에 넣은 상태에서 가속도 센서의 값을 측정했을 때 어떻게 다른지 비교하였다.
기존의 이동방향 인식 시스템은 개인의 스마트폰 내부에 있는 센서 중 자이로/가속도 센서를 이용하여 측정하였다. 자이로/가속도 센서는 외부의 영향을 거의 받지 않아 정확도가 높다고 볼 수 있지만, 스마트폰의 위치에 따라 정확도가 변한다. 따라서, 기존의 이동방향 인식 시스템은 개인의 이동방향을 감지하기에는 적합하나 다수의 보행자에 대한 이동방향을 시스템에서 인식하기에는 부적합하다. 본 논문에서는 다수의 보행자에 대한 이동방향을 인식하기 위해 압전센서 어레이를 이용하여 특정 구역의 바닥에 설치하고 보행자와 압전센서 사이의 접촉형태와 개수를 파악하고, 시간을 측정하여 보행자의 이동방향을 계산한다.
인간은 잠을 자는 동안에 지친 몸과 마음을 회복한다. 밥을 먹는 것만큼이나 수면은 당연한 일이지만 잠을 자지 못해 병원을 찾는 사람들이 많다. 최근에 보급되는 거의 모든 스마트폰에는 가속도센서를 포함하여 다양한 센서를 탑재함에 따라 U-헬스케어 서비스 분야에서 환자 또는 의료진에게 스마트폰 기반의 의료용 애플리케이션을 제공하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 가장 대중화된 스마트폰에 내장되어 있는 각종 센서들을 사용하여 사용자의 행동을 인식하여 정상적인 수면흐름을 유도할 수 있도록 안드로이드 기반의 애플리케이션을 제공하는 목적이다.
최근 범세계적으로 환경 오염에 대한 사회적 관심이 지속적으로 증가하고 있는 추세이다. 특히, 실내외 환경 요소 측정과 데이터 관리를 편리하고 효과적으로 할 수 있는 서비스 요구가 증가하고 있다. 이러한 요구에 따라, 실내외에서 환경 요소를 측정할 수 있는 센서들이 개발되어 왔다. 그러나, 센서는 독립적인 모듈로 구성되어 있기 때문에, 각 센서에서 출력되는 데이터 인터페이스가 서로 다르다. 본 연구에서는, 이 문제를 해결하기 위해 블루투스를 사용하는 스마트폰과 All-in-One 센서 디바이스 보드간 저전력 근거리 무선 통신에 적합한 전용 프로토콜을 제안하고, 블루투스를 통한 사용자 스마트폰과 인터페이스의 성능을 측정하기 위한 검증 프로그램을 개발하여 제안된 전용 프로토콜에 대한 성능을 분석한다. 또한, 제안된 프로토콜을 사용하는 스마트폰 앱을 구현하여 사용자가 요구하는 구체적인 서비스를 제시한다.
본 연구는 스마트폰 사용으로 인해 발생하는 전방머리자세의 유발 스트레스를 줄이기 위한 웨어러블 센서 착용이 전방머리자세 유발을 일으키는 목세움근과 위등세모근의 근피로에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 본 연구는 20~30대 건강한 성인을 대상으로 하여 일반적으로 스마트폰을 사용하는 대조군, 전방머리자세에 대한 자세를 의식하며 사용하는 비착용군 그리고 웨어러블 센서를 착용하는 실험군으로 나누어 근활성도를 살펴보았다. 목세움근과 윗등세모근의 근활성도는 대조군, 비착용군, 실험군과 비교하여 차이가 없는 것으로 나타났다. 또한 목세움근의 근활성도의 변화는 모든 군에서 증가하였고, 윗등세모근의 경우 비착용군과 대조군에 비해 착용군의 근활성도가 증가하였으나 통계적 유의성은 없었다. 즉 웨어러블 센서의 착용은 의식적인 자세 조절에 있어서 효과적일 수 있지만 다른 부위의 근긴장을 유발 할 수도 있다.
고립된 해상 작업 환경에서의 작업자의 건강상태 관리와 혹시 모를 추락탐지는 작업자의 안전을 위해 매우 중요하다. 본 논문에서는 이러한 고립공간 작업자의 안전을 모니터링하기 위한 헬멧에 부착할 수 있는 IoT 시스템을 위한 알고리즘을 제안한다. 이는 장치가 작업 중에 긴급 상황인지 신속하게 판단할 수 있다. 스마트폰은 누구나 들고 다니기 때문에 사용자 환경은 스마트폰을 이용하여 적용되었다. 작업자들이 착용할 용도이기 때문에 PPG 센서는 불편하지 않도록 귀에 부착한다. PPG 센서를 단독으로 사용하여 스트레스 정도를 파악한다. 3축 가속도 센서는 헬멧에 부착되고 추락을 감지하는데 사용된다. 우리는 여러 센서와 블루투스 통신을 이용하여 발전된 센서 시스템을 만든다. 또한, 우리는 3축 가속도 샘플을 분석하고 정규화하는 알고리즘을 JAVA에서 구현하였다. 스마트 폰을 사용하는 이점은 신호 처리를 위해 별도의 마이크로프로세서(mcu)가 필요하지 않으며 내부 통신 시스템을 통해 제어 센터에 정보를 전송할 수 있다는 것이다.
최근 주변의 센서 또는 사용자에 신체에 부착할 수 있는 기기들과 스마트폰의 연동을 통한 새로운 응용들이 개발되고 있다. 다양한 센서의 활용으로 모니터링 정보에 대한 정확도는 높아지고 있지만 표준화되지 않은 인터페이스와 패킷 구조 때문에 센서 별로 개별적인 응용을 개발해야 하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 클라이언트/서버 기반 센서 식별 기법 설계하였다. 제안 기법에서 클라이언트는 안드로이드 앱에게 표준화된 네이티브 API를 제공하며 서버는 클라이언트로부터 전달 받은 바이트 스트럼을 분석하여 센서를 식별하는 기능을 수행한다.
스마트폰에는 여러 센서들이 내장되어있다. 가속도 센서는 그 중 하나로 장치의 가속도를 측정한다. 세 가지의 축으로 측정되는 센서 값을 종합하고 이를 기반으로 독거노인들의 생활 패턴 분석을 통해 시간대에 따라 센서 값의 변화를 측정하여 장시간 센서 값이 변하지 않을 시 보호자에게 메시지가 자동으로 전송된다. 이를 통해 간병인은 보호자의 신변을 확인할 수 있다.
최근, 웨어러블 디바이스의 발달로 센서를 활용한 애플리케이션의 분야가 점점 확대되고 있다. 웨어러블 디바이스의 가속도, 자이로 센서를 이용한 걷기, 달리기 등의 행위 판단이 가능해졌다. 이를 바탕으로 본 논문에서는 스마트폰과 웨어러블 디바이스, 두 가지를 활용해 신체 및 손의 특정 행동을 수직, 수평 성분 추출과 데이터마이닝 툴을 이용해 분석한다. 이를 통해 특정 행동의 패턴 판단을 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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