This paper describes an assistant system for elders who live alone. The developed system is composed of a wearable RFID system, a gateway system, and server system. The wearable RFID system is installed in glove. The wearable RFID system can be considered as a wireless sensor network which has a sink node and sensor node with a RFID reader. The sensor node can read RFID tags on the various objects used in daily living such as furniture, medicines, sugar and salt bottles, and ok. The sensor node transmits wireless packets to the sink node. The sink node sends the received packet immediately to a server system via a gateway system. The gateway provides users with audio-visual information of objects. The server system is composed of a database server and a web server. The data from each wearable RFID system is collected into a database, and then the data are processed to visualize the measurement of daily living activities of users. The processed data can be provided for someone who wants to know about user's daily living patterns in house such as family, caregivers, and medical crew.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.05a
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pp.118-121
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2022
국내 산업재해 사고 사망자의 상당수가 건설업에서 발생하고 있다. 건설 현장에는 굴삭기, 크레인과 같은 중장비가 많고 높은 곳에서 작업하는 경우가 흔해 위험 요소에 노출될 가능성이 높다. 물리적 사고 외에도 작업 중 발생하는 미세먼지에는 여러 유해 인자가 존재하여 건설근로자들에게 호흡기질환과 같은 직업병을 유발한다. 정부에서는 산업현장 안전 관리의 중요성이 증가함에 따라 각종 산업재해로부터 근로자를 보호하기 위한 법안을 마련하였다. 따라서 건설 현장의 경우 산업재해를 방지하기 위해서 위험요소를 사전에 인지하고 즉각 대응할 수 있는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)을 통한 자동화 기술을 활용하여 24시간 안전 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 IoT 기반 통합안전 관리 시스템은 AI를 적용한 CCTV를 통해 산업 현장을 모니터링하고, 다수의 IoT 센서가 측정한 수치를 근로자 및 관리자가 실시간으로 확인할 수 있게 하여 산업 현장 내 안전사고를 예방한다. 구체적으로 어플리케이션을 통해 미세먼지 농도, 가스 농도, 온도, 습도, 안전모 착용 여부 등을 모니터링할 수 있다. 모니터링 중에 유해물질의 농도가 일정 수치를 넘기거나 안전모를 착용하지 않은 근로자가 발견될 경우 근로자 및 관리자에게 경고 알림을 발송한다. 유해물질 농도는 IoT 센서를 통해 측정하며 안전모 착용 여부는 카메라 센서에 딥러닝 모델을 적용하여 인식하였다. 본 연구에서 제시한 통합안전관리시스템을 통해 건설현장을 비롯한 산업현장의 산업재해 감소와 근로자 안전 증진에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39B
no.7
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pp.479-490
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2014
A lower extremity exoskeleton is a robot device that attaches to the lower limbs of the human body to augment or assist with the walking ability of the wearer. In order to improve the wearer's walking ability, the robot senses the wearer's walking locomotion and classifies it into a gait-phase state, after which it drives the appropriate robot motions for each state using its actuators. This paper presents a method by which the robot senses the wearer's locomotion along with a novel classification algorithm which classifies the sensed data as a gait-phase state. The robot determines its control mode using this gait-phase information. If erroneous information is delivered, the robot will fail to improve the walking ability or will bring some discomfort to the wearer. Therefore, it is necessary for the algorithm constantly to classify the correct gait-phase information. However, our device for sensing a human's locomotion has very sensitive characteristics sufficient for it to detect small movements. With only simple logic like a threshold-based classification, it is difficult to deliver the correct information continually. In order to overcome this and provide correct information in a timely manner, a probabilistic gait-phase classification algorithm is proposed. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm offers excellent accuracy.
We propose a wearable system to help the visually impaired persons for walking safely to destination. If a user selects a destination, the system guides the user to destination with position data from GPS receiver and shortest path algorithm. At the same time, after acquiring complex spatial structures in front of the user with ultrasonic sensors, we categorize them into several predefined patterns, and determine an avoidance direction by estimating the patterns. As a result, visually impaired persons can arrive at destination safely and correctly without others help.
In these days, wearable and mobile physiological sensing devices have been studied according to the increasing interest on the healthy and wellbeing life. However, these sensing devices display just the sensing results, such as heart rate, skin temperature, and its daily records. In this work, we propose the novel type of mobile physiological sensing device which deliver the user comfortable grabbing feeling. In addition, we indicate the personalized physiological signal analysis result which be concluded by the different analysis results according to the person to person. In order to verify this sensing device, we collect the data set from 4 different users during a week and measure the physiological signal such as heart rate, hand temperature, and skin conductance. And we observe the result how the analysis results shows the difference between the users. We expect that this work can be applied in the various health care applications in the near future.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.20
no.2
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pp.91-98
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2019
Accidents of worker that occur in isolated places are difficult to rescue, unlike general construction accidents. There is a problem of communication limitation when an accident occurs in an isolated place. Also, it is difficult to search the accident place due to the absence of CCTV. In order to solve these problems, this paper proposes a device that combines IoT technology with a safety helmet, which must be worn in the workplace. The proposed device additionally designs and implements a real-time PPG(Photoplethysmography) sensor, body temperature sensor, accelerometer sensor and a camera sensor on the helmet. The proposed helmet system allows the user and the control center to monitor the state of the worker. In addition, when an abnormal biological signal or fall occurs to the worker, the image is transmitted to the control center. By using the proposed system, it is possible to check the status of the worker in real time, so that it has an advantage that it can cope with the accident quickly.
Hyun-Seung Cho;Jin-Hee Yang;Sang-Yeob Lee;Jeong-Whan Lee;Joo-Hyeon Lee;Hoon Kim
Science of Emotion and Sensibility
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v.26
no.3
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pp.149-160
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2023
This study develops a time-varying system-based noncontact fabric sensor that can measure cerebral blood-flow signals to explore the possibility of brain blood-signal detection and emotional evaluation. The textile sensor was implemented as a coil-type sensor by combining 30 silver threads of 40 deniers and then embroidering it with the computer machine. For the cerebral blood-flow measurement experiment, subjects were asked to attach a coil-type sensor to the carotid artery area, wear an electrocardiogram (ECG) electrode and a respiration (RSP) measurement belt. In addition, Doppler ultrasonography was performed using an ultrasonic diagnostic device to measure the speed of blood flow. The subject was asked to wear Meta Quest 2, measure the blood-flow change signal when viewing the manipulated image visual stimulus, and fill out an emotional-evaluation questionnaire. The measurement results show that the textile-sensor-measured signal also changes with a change in the blood-flow rate signal measured using the Doppler ultrasonography. These findings verify that the cerebral blood-flow signal can be measured using a coil-type textile sensor. In addition, the HRV extracted from ECG and PLL signals (textile sensor signals) are calculated and compared for emotional evaluation. The comparison results show that for the change in the ratio because of the activation of the sympathetic and parasympathetic nervous systems due to visual stimulation, the values calculated using the textile sensor and ECG signals tend to be similar. In conclusion, a the proposed time-varying system-based coil-type textile sensor can be used to study changes in the cerebral blood flow and monitor emotions.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2013.07a
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pp.365-368
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2013
최근 센서기술과 스마트폰의 융합을 통한 다양한 건강 모니터링을 할 수 있는 기능의 시스템 개발이 대두되고 있다. 본 논문에서는 3축 가속도 센서와 안드로이드향의 스마트폰 어플리케이션을 이용하여 척추 관련 질환을 가진 환자들이 게임을 통해 허리운동을 할 수 있는 시스템을 개발하기 위한 기초 연구이다. 제안된 시스템은 척추 주변에 착용할 수 있는 두 개의 3축 가속도 센서와 센서 데이터를 무선으로 전송할 수 있는 블루투스 모듈 그리고 허리운동용 스마트폰 게임으로 구성되어 진다. 현재 척추예방을 위한 여러 운동방법들이 존재하지만 본 시스템은 게임을 즐길 수 있도록 엔터테이먼트적인 요소를 가미함으로써 운동강도의 적당성과 언제든지 허리 운동을 할 수 있는 환경을 조성하는 데에 활용될 것으로 판단된다.
Kim, Rae-Hyeon;Ha, Seong-Do;Park, Jin-Yeong;Jo, Hyeon-Cheol;Park, Se-Hyeong
한국HCI학회:학술대회논문집
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2007.02a
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pp.585-590
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2007
최근 IT기술의 비약적인 발전과 더불어 사용자의 편의성을 극대화 시키는 웨어러블 컴퓨팅 기술이 주목을 받고 있다. 이러한 기술은 일반인뿐만 아니라 장애인들의 일상생활의 보조 도구에 활용되어 큰 도움이 될 것으로 예상된다. 본 논문에서는 시각 및 청각장애인을 위해 개발된 착용형 단말기들을 소개하고자 한다. 시각 장애인용 단말기인 SmartWand는 시각장애인용 지팡이에 부착하거나 손에 휴대할 수 있는 장치로, 시작장애인을 위한 보행 보조 및 색상과 명암 정보 인식 보조 기능을 갖춘 장치이다. SmarWand는 시각장애인이 보행 시 이용하는 기존의 지팡이로는 감지할 수 없는 전방의 장애물을 초음파 센서를 통해 탐지하여 촉각이나 음성으로 경고해주고, 물체의 색깔이나 주변의 밝기 정도를 측정하여 시각장애인에게 알려준다. 청각 장애인용 단말기인 SmarWatch는 손목에 착용하는 장치로서 아기 울음소리, 노크나 초인종 소리, 물 끓는 소리, 화재 경보 등 가정에서 발생하는 일상적인 소리를 인식할 수 있도록 해준다. SmartWatch는 입력 모듈의 마이크로 입력된 소리를 문선통신을 통해 컴퓨터로 전송한 후에 소리의 종류를 인식하고 적절한 제어신호를 다시 무선통신을 통해 전송받아 감지된 소리의 종류를 해당하는 진동과 시각정보로 표시해준다. 이런 착용형 단말기들을 통해 시각 및 청각 장애인의 일상 생활의 안정성과 편의성이 증대 되기를 기대한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.05a
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pp.495-498
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2008
This paper describes design of a real-time, wearable reflectance pulse oximetry which is based Wireless Sensor Network. For the purpose of continuously monitoring vital signs of a human, wearable reflectance pulse oximetry is built into a wrist type that can be obtained $SpO_2$ value of patient unobtrusively. This designed $SpO_2$ module is based on a low-power 8 bit ATmega128L microcontroller operating in 3V. Low power operating $SpO_2$ module was integrated to wireless sensor node for user's health monitoring. This paper is focused on the successful integration of all these components into wearable reflectance pulse oximetry and evaluates its ability to measure patient' $SpO_2$ value. Information from this sensor was wirelessly transmitted to a base-station for storage and display purposes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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