내추럴 유저 인터페이스 기술(NUI)의 발달은 게임이나 컴퓨터 사용 및 기타 전자기기 사용법에 일대 변화를 가져오고 있다. 본 논문에서는 스마트 폰 사용자의 얼굴을 식별하고 또한 얼굴 움직임 동작을 감지하여 증강현실을 구현한다. 모바일 기기의 전면 카메라를 이용하여 얼굴의 위치를 Viola-Jones방법을 사용하여 검색하고 검색한 얼굴의 식별 및 움직임 검출을 Eigenface 알고리즘을 사용하며, 식별된 사람에 대응되는 그래픽스 오브젝트를 GPS나 가속도 센서 등의 정보와 후면 카메라의 영상과 함께 합성하는 증강현실 시스템을 구현한다. 증강현실 시스템은 모바일 기기의 성능에 적합한 알고리즘 및 방법으로 구현하여야 한다.
영아 돌연사(SIDS)는 생후 한달에서 일년 사이의 건강한 아기가 원인불명으로 사망하는 것을 말한다. 본 논문에서는 영아 돌연사를 방지하기 위해 영아의 움직임을 감지하는 영아 모니터링 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 움직임 센싱 부분과 동작 인식 부분으로 구성된다. 움직임 센싱 부분은 3축 가속도 센서를 사용하며, 동작 인식 부분은 LVQ 알고리즘을 사용하였다. 제안한 시스템은 영아가 위험상황인 특정 위치가 되면 부모에게 모니터링 및 경고 알람을 보내게 된다. 실험을 통해서 제안한 모니터링 시스템의 성능을 평가하였다.
본 논문은 휴대폰에서 사용할 수 있는 IoT 기반 홈 보안 시스템을 개발한다. 제안된 시스템은 데이터를 수집하는 센서, 카메라, 게이트웨이와 Xively 플랫폼으로 구성된다. 라즈베리파이는 3 종류의 센서로부터 데이터를 수집하고, Xively로 데이터를 전송하고, 카메라의 영상화면을 인터넷을 통하여 휴대폰의 클라이언트로 전송한다. 서버는 Xively, 라즈베파이에 존재하는 소켓 서버와 Google에 있는 이메일 서버로 구성된다. 제안된 시스템은 움직임, 화재 위험, 가스 누출이 발생하면 이메일, 텍스트 문자와 영상화면을 전송하고, 라즈베리파이를 통하여 가스 밸브를 제어할 수 있다. 실험결과로부터 가스 누출 등으로 위험이 발생하면 사용자는 이메일, 문자 메서지를 전송받고, WIFI 또는 LTE를 통하여 스마트폰으로 집내의 영상화면을 볼 수 있다는 것을 확인하였다.
본 논문은 사용자의 장애 환경에 맞추어 장애 환경설정을 이용함으로서 조명 이용의 편의성을 향상시키고 에너지 절약을 위한 지능형 조명시스템에 관한 연구이다. 장애 환경은 조명의 점등이 원활하지 않은 상태를 의미하는 것으로서 이를 해결하기 위한 방법으로 원격제어 방식이 요구된다. 원격제어 방식은 스마트폰, 움직임 센서, 타이머를 이용하여 조명을 점등 한다. 스마트폰과 움직임 센서는 이벤트를 감지하였을 때 원격에서 조명 시스템으로 이벤트 발생을 전송하고 이벤트를 수신한 조명 시스템은 램프를 전등한다. 조명 사용자의 설정 환경에 맞추어 조명을 제어함으로서 사용시간을 조절하고 점등 조작을 감소하여 에너지 절약을 실현한다. 제안 기법을 적용하여 조명시스템을 설계 및 구현하여 실험 결과 편의성이 향상 되었고 최적화된 점등으로 약 13.5w/h 정도 에너지가 절감된다.
사회적 소외계층이 증가함에 따라 무연고 사망자가 늘어나는 사례가 늘고 있다. 따라서 본 논문은 자체 제작한 웨어러블 디바이스를 활용하여 무연고 소외계층의 건강을 관찰 및 응급상황을 대처하고 고독사를 방지하는 서비스를 제안한다. 제안한 웨어러블 디바이스는 사용자가 착용 시 심장 박동, 온도, 습도의 생명 정보를 측정 및 저장하고, 저장된 데이터와 움직임을 감지할 PIR 센서의 움직임 데이터 값을 비교하여 응급 상황을 보여준다. 이를 위해서 사용자 용 웨어러블 디바이스, DB 관리서버 및 웹 페이지를 구축하였다.
본 논문에서는 지능형 감시 시스템을 위한 3가지 이상행위 검출 방법을 제안한다. 단순히 직접 감시나 센서에 의존한 문제점 검출이 아닌 비전 기반 기술을 적용하여 특정지역 및 모든 감시구역에 대하여 객체의 이상 행동을 감지하는 방법들을 소개한다. 제안하는 이상행위의 분류는 배회, 도주, 특정 감시 지역 침입 3가지로 정의한다. 휘도 기반의 평균 배경 모델링 방법을 통하여 움직임 물체를 검출하고, 검출된 객체를 분석(위치, 크기, 방향, 속도) 및 정의한다. 이때 이상행위의 판단에 따라 정의된 시나리오 환경으로 구성하고 분석하였다. 제안하는 방법은 실험에 사용된 3가지 이상행위에 대해 1초 안에 검출되는 것을 보였다.
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.
포스트 코로나 이후 스포츠, 체육, 피트니스 등의 언텍트 환경기반 서비스가 확장되면서 VRAR 기술이 접목된 실감 콘텐츠의 요구가 확대되고 있다. 주요한 핵심기술은 센서기술을 통한 이용자 실감 데이터 제공 및 분석, 동작 인식 센서를 통한 이용자 신체 움직임 감지 및 신체 골격 포인트 지점의 실시간 측정, 다중접속 실시간 영상, AI 트레이닝 등의 다양한 기술이 활용되고 있다. 이에 본 연구는 실내기반 비대면 환경의 체육, 스포츠, 피트니스 등에 필요한 실감 콘텐츠에 관한 개발 사례 연구로 동작 인식 센서기술을 활용하여 실감 콘텐츠 개발에 필요한 측정평가 기획접근을 통하여 신체측정 실감 콘텐츠 개발 사례를 제시하였다. 실감 콘텐츠 기획은 테스트를 통해서 측정평가 기능을 활용할 수 있는 범위 안에서 전문가의 자문내용을 바탕으로 측정평가 항목을 수립하였고 실감 콘텐츠의 평가 측정 요소로 반영하여 개발에 적용하였다. 해당 연구는 스포츠 및 체육 교육 분야의 비대면 실감 콘텐츠 연구의 참고사례 및 해당 콘텐츠를 개발하고자 하는 산업체의 기획접근 참고내용으로 활용될 수 있다.
센서 네트워크는 빛, 소리, 온도, 움직임 같은 물리적 데이터를 센서 노드에서 감지하고 측정하여 중앙으로 전달하고 처리하는 구조를 가진 네트워크이다. 센서 네트워크는 여러 분야에서 활용할 수 있는 기술이다. 센서 노드가 외부에서 채취한 데이터를 실시간으로 사용자에게 전달하는 것은 매우 중요하다. 센서 네트워크의 핵심은 센서 노드인 하드웨어 플랫폼과 노드에 들어가는 초소형 운영체제라고 할 수 있다. UC 버클리에서 개발된 TinyOS는 센서 노드에서 동작하는 운영체제 중 가장 많이 사용되고 있다. TinyOS는 Event-driven 방식이며 Component 기반의 센서 네트워크 운영체제이다. 기본적으로 비선점 방식의 스케줄러를 사용한다. 만약 급한 작업이 수행되어야 하는 시점에서 다른 태스크가 수행 중에 있다면 수행 중인 태스크가 완료할 때까지 기다려야 한다. 이러한 특성으로 인해 TinyOS에서 정해진 시간안에 자신의 작업을 끝낸다고 보장하기 어렵다. 최근 연구에서 TinyOS의 빠른 반응성을 위해 Priority Level Scheduler라는 선점 기능이 제안되었다. 이것은 제한적으로 5개의 우선순위를 만들어 높은 우선순위가 낮은 우선순위를 선점할 수 있게 한다. 여기서 본 논문은 TinyOS의 실시간성을 보장함과 더불어 사용자 태스크의 평균 응답시간을 줄이고자 Priority Level Scheduler에 실시간 스케줄러인 EDF(Earliest Deadline First)를 적용한 선점형 EDF 스케줄링 방식을 제안하고자 한다.
The number of patients with many complications grows with the increase of aging population. As the elders and severely ill patients spend most of their time in bed, it leads to Pressure Injuries (PI) such as bedsores. Unfortunately, there is no method to automatically detect changes in patient's posture which leads to the need for a caregiver every set of times when the patient needs to be moved. Many studies are conducted to solve this inefficient problem. Yet, these studies require costly devices or use methods that disturb patient's sleeping environment. Those methods are mostly hard to implement in practice due to these reasons. We propose a method to detect posture using a three-axis acceleration sensor from the wrist band. We developed a wearable watch that measures sleep-related data. We analyzed 40 people's sleep data with a wearable module and watch to measure their postures such as supine, left-side, and right-side. Then, we compared the classified posture from the watch with the wearable module and achieved 90% accuracy. Therefore, we concluded that only by using the wearable watch, we can detect the sleeping position without any new equipment or system to diagnose the patients without discomfort during their daily lives.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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