In modern society, awareness of diabetes is growing with an increase in the elderly population and an increase in the incidence of diabetes. In particular, diabetic patients can suddenly develop hypoglycemic shock; therefore, it is important to measure blood glucose periodically. However, self-monitoring blood glucose meters are difficult to carry and it is difficult to manage the value. To solve these problems, the blood glucose measurement system has been developed as a sensor attached to the body or as one of the functions of smart devices, but it has not been commercialized. In this paper, we propose a smart band with a blood glucose measurement function. If a user enters a schedule to measure blood glucose level, such as before/after meals, in the app, he/she can receive a measurement alarm from the band. The user can measure the blood glucose level at any time using the band, and the measured value is transmitted and managed by the app including behavior history such as before/after meals and the time. This will help the user to manage, diagnose and prevent health problems. The system has been tested using two medical device-certified products, and each blood glucose measurement value has been confirmed to be more accurate.
The purpose of this study is to collect biosignal data in a non-invasive and non-restrictive manner using a BCG (Ballistocardiogram) sensor, and utilize artificial intelligence machine learning algorithms in ICT and high-performance computing environments. And it is to present and study a method for developing and validating a data-based blood glucose prediction model. In the blood glucose level prediction model, the input nodes in the MLP architecture are data of heart rate, respiration rate, stroke volume, heart rate variability, SDNN, RMSSD, PNN50, age, and gender, and the hidden layer 7 were used. As a result of the experiment, the average MSE, MAE, and RMSE values of the learning data tested 5 times were 0.5226, 0.6328, and 0.7692, respectively, and the average values of the validation data were 0.5408, 0.6776, and 0.7968, respectively, and the coefficient of determination (R2) was 0.9997. If research to standardize a model for predicting blood sugar levels based on data and to verify data set collection and prediction accuracy continues, it is expected that it can be used for non-invasive blood sugar level management.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.48
no.2
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pp.102-108
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2011
The existing vessels lighting control system has several problems, which are complexity of construction and high cost of establishment and maintenance. In this paper, We designed low cost and high performance lighting control system at digital vessel environment. We proposed a system which recognize the user's emotions after obtaining the biological informations about user's bio information(pulse sensor, blood pressure sensor, blood sugar sensor etc) through wireless sensors controls the LED Lights. This system classified emotions using backpropagation algorithm. We chose 3,000 data sets to train the backpropagation algorithm. As a result, obtained about 88.7% accuracy. And the classified emotions find the most appropriate point in the method of controlling the waves or frequencies to the red, green, blue LED Lamp comparing with the 20-color-emotion models in the HP's 'The meaning of color' and control the brightness or contrast of the LED Lamp. In this method, the system saved about 20% of the electricity consumed.
In this paper, we developed a paper blood glucose sensor that can minimize the effect of hematocrit. The paper blood glucose sensor has the advantage of being very simple in its production process as it is manufactured with only three printing processes on the top of the paper substrate. This glucose sensor consists of a total of six electrodes, including blood glucose measurement electrodes, hematocrit measurement electrodes, strip detection electrodes, and blood detection electrodes. A paper blood glucose sensor measures hematocrit with electrodes formed on the same sensor substrate when measuring blood glucose concentration, and compensates for the effect of hematocrit in real time to enable accurate blood glucose measurement.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.120-121
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2023
오랜 시간 좌식생활은 혈당 수치나 심장병 위험을 높이고 잘못된 자세는 근골격과 건강에 치명적인 악영향을 미친다. 우리나라 성인의 경우, 하루에 앉아서 보내는 시간은 하루 평균 8.9시간으로 점차 늘어나고 있다. 연구에 따르면 30분마다 5분씩 걷기 습관은 혈당 상승 폭을 58% 줄일 수 있다. 또한, 혈압의 경우 1시간마다 1분만 걸어도 효과가 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 좌식 생활에 따른 부정적인 영향을 개선하기 위해 좌식생활 모니터링 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자가 앉아있는 시간을 기준으로 1시간마다 한 번씩 알림을 주고 잘못된 자세로 있을 시 알림을 주어 올바른 자세를 유지하도록 유도한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.10a
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pp.357-360
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2008
Vital sign monitoring system using IEEE 502.IS.4 based wireless sensor network(WSN) is designed and developed on mobile environment and sensor node platform. WSN and CDMA are integrated to create a wide coverage to support various environments like inside and outside. We developed query processor to use selective any devices(ECG, Blood pressure and sugar module) and control of the self-organizing network of sensor nodes in a wireless sensor network. Vital sign from wireless medical any devices are analysed in cell phone first for real time signal analyses and the abnormal vital signs are sent and save to hospital server for detail signal processing. wireless signal traffic in wireless sensor network environment or data communication inside the cell phone is reduced.
In this paper, a disposable glucose sensor was made of paper. Glucose sensor strip using carbon electrode is appropriate for the low price ones because it requires cheap materials and low cost production. Most of blood glucose sensors were developed with plastics, but it causes pollution problems. Therefore we developed disposable carbon electrode glucose sensor using paper. This sensor consists of upper and bottom plate. On the upper plate, three-dimensional channel are formed through pressing process. The fabricated paper glucose sensor shows relatively short sensing time of about 5seconds, excellent reproducibility ($R^2$=0.9558), and fabrication yield as well.
Haechang Jeong;Soonho Hong;Hoseung Kang;Sunyoung Sohn
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2024.05a
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pp.546-547
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2024
의료용 헬스케어 데이터를 기반으로 혈당, 혈압, 온도와 같은 헬스케어 의료기기 개발에서 정확하고 정밀도가 높은 결과를 얻기 위해 다기능의 센서들이 집적화 되고 있다. 그러나 이러한 헬스케어용 의료기기들은 24 시간 구동하기 때문에 전력소모가 크므로 실시간 모니터링이 필요하다. 본 논문은 웨어러블 센서에 보조전력 구동을 위한 유연태양전지의 전기적 및 광학적 데이터 분석을 통해 향후 헬스케어 디바이스 장치 구동을 위한 고효율의 태양전지를 전원보조장치로 활용하고자 한다.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.28
no.4
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pp.279-285
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2017
In this paper, the resonator with a parallel plate capacitor is newly proposed around sub-microwave frequency band and applied to earlobe for non-invasive glucose monitoring the human biological tissue. The capacitor including the earlobe as dielectric material is connected to inductive slot in the ground plane of the microstrip line. Based on the simulation, one port resonator circuit is designed and fabricated as a prototype. Three step glucose concentration levels(0, 250, 500 mg/dL) was tested, and its reflection coefficients($S_{11}$) were measured. Owing to high Q resonator more than 100, resonant frequency shift of about 9 MHz per glucose level of 250 mg/dL has been successfully measured. This proves that the proposed sensor is applicable to a blood glucose sensor.
Health of the people involved in blood sugar, blood pressure, activity, and using bio-sensors to obtain biometric information, the system for monitoring health research for development is a lot. This paper analyzes the bio information by monitoring the u-health care agent system was developed. Activity measurement technology that uses 3-axis accelerometer sensor. 3-axis acceleration sensors, using information obtained from activity to activity analysis to calculate the exact algorithm was developed. More accurate than the existing system to calculate the calorie consumption, it is stored in the database management. and you can check your health status using of activity and bio-information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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