• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.249-252
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• 2008

유비쿼터스 헬스케어에서의 착용형(Wearable) 생체신호 모니터링 시스템은 가슴 부착형, 손목시계형, 신발, 의복형 등과 같은 형태로 많은 연구들이 진행 중에 있으며, 본 논문에서는 가슴 부착형태의 인체 착용형 다중 생체신호 시스템을 설계하고, 다중 생체신호 모니터링 시스템을 위해 심전도와 3축 가속도 센서를 사용하여 심전도 신호 측정 및 신체 움직임에 따라 변화하는 값을 측정할 수 있도록 구현하였다. 구현한 시스템은 생체센서노드, 센서보드, 생체신호 수집을 위한 베이스스테이션 노드로 구성된다. 생체센서노드는 가슴 부착형으로 신체에 착용하여 사용자의 심전도와 가속도 신호를 계측하도록 설계하였으며, 서버 PC에 연결된 베이스스테이션 노드로 계측된 생체신호를 전송한다. 센서보드는 심전도와 가속도 신호를 측정하기 위한 센서로 구성되며, 생체센서노드와 일체형으로 장착이 가능하도록 설계하였다. 또한, 생체신호 수집을 위한 베이스스테이션 노드는 IEEE 802.15.4 무선통신을 통해 생체센서노드로부터 전송된 생체신호를 수집하여 그 수집된 생체신호를 실시간으로 서버 PC에 디스플레이가 가능하다. 본 논문에서 구현한 시스템을 통해 P, QRS, T파로 구성된 심전도 신호를 계측할 수 있었으며, 계측된 신호에서 심전도 신호의 파형 성분들이 나타남을 확인 할 수 있었다. 또한, 3축 가속도 센서에 의해 신체의 움직임에 따라 변화하는 x, y, z의 3축 가속도 출력 값을 얻을 수 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권6호
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• pp.254-259
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• 2013

중력 방향에 대한 가중치를 적용한 3축 가속도 센서 데이터를 낙상 특징 변수로 사용해서 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model; HMM)에 적용한 새로운 낙상 인식 알고리듬을 제안한다. 기존에 낙상인식에 많이 사용되는 변수인 3축 가속도의 벡터 합(Sum Vector Magnitude, SVM)과 새롭게 정의한 변수인 중력방향가중치를 적용한 3축 가속도의 벡터 합(Gravity-weighted Sum Vector Magnitude, GSVM)를 포함한 다섯 가지 낙상특징변수를 은닉 마르코프 모델에 적용하여 낙상 인식률을 평가하였다. 실험을 통해 얻은 가장 좋은 결과는 중력방향가중치를 적용한 3축 가속도의 벡터 합 변수를 적용한 결과이고 100% 민감도(sensitivity)와 97.96% 특이성(specificity)를 얻었다. 이것은 단순 3축 가속도의 벡터 합 변수에 비해 민감도는 5.2%와 특이성은 4.5% 정도 향상되었다. 단순히 운동량만을 표현하는 3축 가속도의 벡터 합 변수에 비해 중력방향가중치를 적용한 3축 가속도의 벡터 합 변수가 낙상의 움직임에 대한 특징을 잘 표현하기 때문에 높은 인식률을 나타내었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.2427-2432
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• 2009

본 논문에서는 노약자의 관찰을 위하여 움직임 센서를 이용하여 움직인 정보를 이용하는 방식을 제안한다. 사람이 물체를 움직일 때에 물체에 부착된 3축 가속도 센서를 이용해 움직임 데이터를 전달받고 전달받은 움직인 데이터를 SVM을 이용하여 물체의 움직임을 추정한다. 제안한 시스템의 유용성을 확인하기 위하여 실험에 이용한 데이터들을 데이터베이스화 하여 신경회로망의 학습에 사용하였고, 일상적으로 걸어갈 때, 빠르게 뛰어갈 때, 넘어질 때의 3가기 경우의 움직임을 제대로 검출해 내는가에 대한 실험을 하였다. 실험 경과 80% 이상의 검출 성공률을 볼 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.98-105
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• 2010

사람들의 건강에 관련된 혈당, 혈압, 활동량 등을 생체 센서를 이용하여서 생체 정보를 획득하고, 건강상태를 모니터링하기 위한 시스템을 개발하기 위한 연구가 많이 되고 있다. 본 논문에서 생체 정보를 모니터링하여 분석하는 u-헬스 케어 에이전트 시스템을 개발하였다. 활동량 측정은 3축 가속도계 센서 기술을 이용한다. 3축 가속도 센서에서 획득되는 정보를 이용하여 활동량을 분석하여 정확한 활동량을 계산하는 알고리즘을 개발하였다. 기존 시스템들 보다 더 정확한 소모 칼로리를 계산하고, 이를 데이터베이스에 저장 관리한다. 또한 활동량과 생체 정보를 활용하여 건강 상태를 점검할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.565-568
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• 2009

본 논문에서는 노약자의 관찰을 위하여 움직임 센서를 이용하여 움직인 정보를 이용하는 방식을 제안한다. 사람이 물체를 움직일 때에 물체에 부착된 3축 가속도 센서를 이용해 움직임 데이터를 전달받고 전달받은 움직인 데이터를 SVM을 이용하여 물체의 움직임을 추정한다. 제안한 시스템의 유용성을 확인하기 위하여 실험에 이용한 데이터들을 데이터베이스화 하여 신경회로망의 학습에 사용하였고, 일상적으로 걸어갈 때, 빠르게 뛰어갈 때, 넘어질 때의 3가기 경우의 움직임을 제대로 검출해 내는가에 대한 실험을 하였다. 실험 경과 80% 이상의 검출 성공률을 볼 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.17-26
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• 2011

본 논문에서는 3축 가속도 센서를 이용하여 사람이 보행 시 발생하는 센서 데이터를 획득하여 실시간 걸음 수 검출이 가능한 웨어러블 디바이스를 개발하였다. 피험자 59명을 대상으로 트레드밀에서 Actical 과 본 연구에서 개발된 디바이스를 착용 후 36분 동안 테스트 프로토콜에 따라 느리게 걷기, 걷기, 빠르게 걷기, 천천히 뛰기, 뛰기, 빠르게 뛰기 등의 다양한 걸음 속력에서 테스트를 진행하였다. 3축 가속도 센서의 X, Y, Z축 출력 값을 하나의 대표 값으로 처리하는 신호벡터크기(Signal Vector Magnitude : SVM)를 사용하였다. 또한 정확한 걸음 수를 검출하기 위해 휴리스틱 알고리즘(Heuristic Algorithm : HA)을 제안하고 적응적인 임계값 알고리즘(Adaptive Threshold Algorithm : ATA), 적응적인 잠금 구간 알고리즘(Adaptive Locking Period Algorithm : ALPA)을 제안한다. 실험결과 제안하는 알고리즘의 걸음 수 인식률은 97.34%로 Actical의 인식률(91.74%)보다 5.6%향상 되었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.1233-1242
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• 2017

범죄 위험을 예방하기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 옥외활동 하는 보행자들이 범죄자들의 공격을 받는 경우 중의 하나는 비정상적인 건강상태이다. 술에 만취하여 정상 보행을 지속하지 못하는 심신미약 상태가 노출되었을 때, 범행 대상이 되는 경우가 범죄 사례 분석을 통하여 나타나고 있다. 본 연구에서는 옥외활동에서 감지할 수 있는 개인의 상태 추정 방안을 제안한다. 센서와 센서의 이벤트 정보전송을 위하여 별도의 단말기를 장착하는 불편을 피하기 위하여 스마트폰에 내장되어 있는 3축 가속도 센서를 이용하여 비정상적인 상태를 추정할 수 있는데, 3축 가속도를 통하여 측정한 각 축으로의 운동량을 산출하고 시간의 흐름에 따라 분석함으로써 사용자의 상태를 추정할 수 있다. 시간의 흐름을 일정한 간격으로 구분하고 각 시간대역에서의 활동 패턴을 인지하고 정상과 비정상을 구분할 수 있다. 본 연구에서는 비정상 상태를 구분하기 위하여 가속도 센서의 각 방향으로의 운동량과 운동에너지 총량을 계산한 것과 에너지 총량을 푸리에 변환한 값을 비교하여 평가하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1231-1234
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• 2012

본 연구에서는 Mobile Smart Device와 Bluetooth 기반의 휴대용 센서 모듈을 이용하여 Bluetooth 기반의 USN을 구성하여 상시 건강 관리를 위한 데이터를 측정하고 건강 가이드를 제공하는 Lifestyle 측정 시스템을 설계, 구현하였다. 운동, 도보 등 상시 활동량을 측정하기 위해 3축 가속도 센서로 움직임을 측정하고 Bluetooth 통신을 통해 Mobile Smart Device로 측정 데이터를 전송할 수 있는 LSM(Lifestyle Sensor Module)과 전송된 측정 데이터를 Android Mobile Smart Device를 사용하여 상시 활동량 데이터를 저장, 처리하여 분석결과에 의한 건강 가이드를 제공하는 Android App을 설계 구현하였다. 활동량을 분석하기 위해 3축 가속도 센서로 측정한 2G, 4G, 8G, 16G 3축 데이터를 에너지 값으로 변경 후 임계값을 다양하게 변경하면서 에너지 값을 분석하여 최적의 임계값을 도출하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.53-58
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• 2009

최근 각 종 분야에서 센서들을 이용한 연구 및 활용도가 증가하고 있다. 본 논문에서 는 3축 가속도 센서를 이용해 serial 통신을 통한 물체의 기울기를 감지 및 검출 하고 사용자는 실시간으로 모니터링 할 수 있는 GUI 환경 및 기울기 감지 시스템을 제안하였다. 기존 전자식 액체충전 방식의 기울기 센서의 불안정한 데이터와 오차의 단점을 줄이고자 AD 변환기가 내장된 디지털식 3축 가속도 센서를 이용함으로서, 보다 정확한 데이터를 검출하여 정확도를 높이고 사용자는 이상 여부를 보다 쉽게 인식할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.331-332
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• 2022

본 논문에서는 3축 가속도와 3축 각속도 센서로 구성된 관성 측정 장치(IMU)와 압력센서가 내장되어있는 스마트 인솔을 착용하여 얻어진 보행 데이터를 통해 보폭을 추정하는 방법을 제안한다. 먼저 압력센서를 활용하여 한 걸음 주기로 나눈 뒤 나누어진 가속도와 각속도 센서 데이터를 LSTM과 Attention 계층을 결합한 딥러닝 모델에 학습하여 보폭 추정을 시행하였다. LSTM-Attention 모델은 기존 LSTM 모델보다 약 1.14%의 성능 향상을 보였다.