• International journal of advanced smart convergence
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• 제7권4호
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• pp.161-168
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• 2018

Recently, the bio-sensing information systems for collecting and analysing human body information of a patient in real time in the field of medical information and healthcare information service are continuously increasing. Specially, various wearable devices such as a wrist, a garment, and a skin attachment type for supporting health information of a mobile user are rapidly increasing. Until now, there is no patch-type biometric information service model. Therefore, this paper presents a biometric information system model and the application examples to support biometric information sensing and health information service of mobile user with digital patch system as a new biometric information system. As a result, through this research, research issues based on digital patch system are searched to suggest the direction of continuous research.

• Advances in nano research
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• 제14권4호
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• pp.329-334
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• 2023

Organic ferroelectric material found vast application in a verity of engineering and health technology fields. In the present study, we investigated the application of the deformable organic ferroelectric in motion measurement and improving performance in tennis players. Flexible ferroelectric material P(VDF-TrFE) could be used in wearable motion sensors in tennis player transferring velocity and acceleration data to collecting devises for analyzing the best pose and movements in tennis players to achieve best performances in terms of hitting ball and movement across the tennis court. In doing so, ferroelectric-based wearable sensors are used in four different locations on the player body to analyze the movement and also a sensor on the tennis ball to record the velocity and acceleration. In addition, poses of tennis players were analyzed to find out the best pose to achieve best acceleration and movement. The results indicated that organic ferroelectric-based sensors could be used effectively in sensing motion of tennis player which could be utilized in the optimization of posing and ball hitting in the real games.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.132-137
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• 2004

On-Board Diagnostic(OBD) systems are in most cars and light trucks on the load today. During the 1970's and early 1980's manufacturers started using electronic means to control engine functions and diagnose engine problems. The CARB's diagnostic requirements to meet EPA emission standards have been designated as OBD with a goal of monitoring all of the emissions-related components, as well as the chassis, body, accessory devices and the diagnostic control network of the vehicle for proper operation. In this paper, we present a remote measurement system for the wireless monitoring of diagnosis signal and sensors output signals of ECU adopted KWP2000, united the OBD communication protocol, on OBD-compliant vehicle using the wirless communication technique of Bluetooth. In order to measure the ECU signals, the interface circuit is designed to communicate ECU and designed terminal wirelessly according to the ISO, SAE regulation of communication protocol standard. A microprocessor S3C3410X is used for communicating ECU signals. The embedded system's software is programmed to measure the ECU signals using the ARM compiler and ANCI C based on MicroC/OS kernel to communicate between bluetooth modules using bluetooth stack. The diagnostic system is developed using Visual C++ MFC and protocol stack of bluetooth for Windows environment. The self-diagnosis and sensor output signals of ECU is able to monitor using PC with bluetooth board connected in serial port of PC. The algorithms for measuring the ECU sensor output and self-diagnostic signals are verified to monitor ECU state. At the same time, the information to fix the vehicle's problem can be shown on the developed monitoring software. The possibility for remote measurement of self-diagnosis and sensor signals of ECU adopted KWP2000 in embedded system verified through the developed systems and algorithms.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.99-106
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• 2011

유비쿼터스 컴퓨팅 기술과 헬스케어 기술이 접목되어 시간과 장소에 구애받지 않고, 지속적인 건강관리가 가능한 u-헬스케어 기술이 급부상하고 있으며, 한국의 최첨단 정보 환경을 기반으로 하여 향후 급증할 의료수요에 대처하기 위한 u-헬스케어 기반기술이 절실한 실정이다. 특히, u-헬스케어 분야에서 다루는 정보는 주로 건강이나 생명과 밀접한 관계가 있는 관련 정보로서 극히 개인적인 사항을 주로 포함한다. u-헬스케어 서비스가 보안 및 프라이버시 측면에서 많은 취약점과 위협이 존재한다는 점을 볼 때, 데이터 보호를 위한 기술적 대안이 기본적으로 요구된다. 이에 본 논문에서는 안전한 u-헬스케어 시스템을 위해 u-헬스케어 센서모듈을 설계 및 제작하고, USN의 안전성 및 데이터 보호를 위해 NLM-128 알고리즘을 TinyOS상에서 소프트웨어적으로 구현하여 USN 센서노드에 탑재하였다. 그리고 NLM-128 알고리즘에 고속 병렬형 PS-LFSR을 적용하여 암호화 시간을 단축 시켰다. u-헬스케어 응용을 위한 USN 보안센서노드는 환자의 몸에 부착되어 각종 생체 신호를 계측할 수 있으며, 계측된 생체신호들은 무선메쉬네트워크(Wireless Mesh Network)를 통해 통합서버로 전송되며, 그 결과는 실시간으로 모니터링이 가능하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권5호
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• pp.92-105
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• 2015

WBAN (Wireless Body Area Network)은 센서 노드를 신체에 삽입 또는 부착하여 생체 신호를 지속적으로 모니터링하기 위해 사용하는 네트워크이다. 특히 의료서비스에서 사용하는 센서 노드는 교체가 어렵기 때문에 배터리 전력 소비가 적어야하며, 지속적으로 생체 신호를 모니터링하기 위해서는 데이터의 높은 전송률과 짧은 전송지연 시간을 보장해야 한다. 본 논문에서는 액티브 노드 개수를 추정하여 슈퍼프레임 내 임의접근구간의 길이와 센서 노드의 데이터 전송확률을 동적 할당함으로써 전송지연시간과 에너지 소모량을 감소시키고 안정적인 처리량을 보장하는 알고리즘을 제안한다. 추정한 액티브 노드 수는 이전 슈퍼프레임의 채널상태에만 의존하기 때문에 잘못 추정될 가능성이 있다. 따라서 액티브 노드 개수를 추정하여 패턴을 정의한다. 그리고 슈퍼프레임의 임의접근구간 길이와 전송확률을 결정하기 위해 정의된 패턴을 이용하여 추정한 액티브 노드 개수를 보정한다. 제안하는 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 Matlab을 통해 WBAN과 동일한 환경을 구성하였다. 실험 결과, IEEE 802.15.6 표준의 Slotted ALOHA 방식과 비교한 결과 처리량은 향상되고 전송지연시간과 에너지 소모량은 줄어드는 것을 확인하였다.

• 한국축산시설환경학회지
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• 제18권2호
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• pp.95-98
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• 2012

센서 네트워크 및 무선 주파수 식별 기술을 이용하여 가축의 건강상태를 자동으로 모니터링 하기위한 기술에 활용하기 위하여 정상시 소의 체온 data base를 구축하였다. 체온측정을 위해 거세한 홀스타인 수소 3두를 공시하였다. 동물들은 stanchion barn에서 2주간 적응시킨 후 열전대와 recorder 장치를 이용하여 귀, 목, 머리와 심부 4부위의 온도를 9일간 연속 측정하였다. 측정한 체온의 모든 부위는 하루 중 낮 시간에는 체온이 올라가고 다시 저녁시간에는 체온이 떨어지는 패턴을 보였다. 하루중 심부체온은 $36.1^{\circ}C$에서 $38.2^{\circ}C$의 범위에서 변화하였다. 각 피부 온도는 환경온도 변화에 따라 차이를 보였다. 귀, 목, 머리 온도의 하루중 변화는 각각 $28.5{\sim}36.3^{\circ}C$, $28.0{\sim}36.1^{\circ}C$, $28.2{\sim}35.0^{\circ}C$를 나타내었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37C권12호
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• pp.1318-1327
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• 2012

최근 가축 전염병에 대한 확산과 인체 감염에 대한 위험성 증대로 말미암아 가축 질병 관리의 중요성이 커짐에 따라 가축 생체 내의 상황을 실시간 감시할 수 있는 생체 삽입형 센서 태그 기반 가축 이력 관리 시스템에 대한 관심이 커지고 있다. 이에 가축 축사의 열악한 환경에서도 무선통신과 동시에 무선전력전송이 가능한 MFAN 기술과 배터리 없이 생체 내에 삽입된 센서 태그로부터 무선으로 데이터를 수집할 수 있는 900MHz RFID 기술을 융합하여 MFAN/RFID 생체 삽입형 센서 태그 기반 가축 이력 관리 시스템을 개발하였다. MFAN/RFID 생체 삽입형 센서 태그 기반 가축 이력 관리 시스템은 센서 융합 UHF 태그를 생체 내에 삽입하여 외부 환경의 영향을 받지 않고 체온 등 가축의 생체 변화를 실시간 모니터링하는 시스템으로, 태그에게 공급할 전력을 확보하기 위해서 가축의 목 부위에 설치하는 통신 및 전력전송을 위한 MFAN/RFID 중계기를 사용한다. MFAN 코디네이터는 MFAN 노드와 RFID 리더가 융합된 MFAN/RFID 중계기를 거쳐 생체 삽입된 센서 태그와 데이터 및 전력을 송수신한다. MFAN 코디네이터에 수집된 가축 데이터는 인터넷을 통해 가축 이력 관리 시스템으로 전달되어 관리된다. 본 시스템의 개발을 통해 가축 질병 관리에 대한 문제가 크게 개선될 것이라 기대된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.79-86
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• 2009

원격계측기술의 발달에 따라 실내 및 실외의 환경에 대한 날씨, 온도 등을 센서를 통하여 모니터링이 가능할 뿐만 아니라 신체의 생화학적 상태를 모니터링 할 수 있다. 센서로부터 측정된 데이터는 제어실로 무선 공중 데이터 망을 통하여 전송될 수 있다. 본 논문에서는 다양한 형태의 여러 센서 데이터를 측정하여 이를 한 시스템에 원격으로 전송하여 처리를 한다. 측정되는 센서의 데이터는 시설물, 장비 등의 동특성 및 정특성에 따라 제어도 가능하도록 구현하였다. 본 논문에서 구현한 시스템은 유선 및 무선을 통한 데이터 수집으로 여러 분야에 적용할 수 있으며 가정이나 사무실 등의 장소에 구애없이 공중망이 제공되는 어느 곳에서 데이터의 수집 및 제어가 가능한 시스템을 구성하였다.

• 융합정보논문지
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• 제11권5호
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• pp.1-8
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• 2021

본 논문에서는 임업인의 신체 이상 징후를 실시간 모니터링하여 응급 조치를 수행함과 동시에 인근의 산불이나 산사태와 같은 자연재해 또는 열사병에 대한 알람을 제공하는 IOT 구축을 제안한다. 임업인에게 제공되는 노드에 6축 센서, 온도 센서, GPS, LoRa를 포함하도록 하고, LoRa 통신을 이용하여 측정된 데이터를 게이트웨이를 통해 네트워크 서버에 송신한다. 네트워크 서버는 6축 센서 데이터로 임업인의 신체 이상 징후 여부를 판단한 후 GPS 위치를 추적하여 응급 조치를 수행한다. 온도 데이터를 분석한 후 열사병 가능성이 있는 경우 또는 인근에서 산불 및 산사태가 발생했을 경우에 알람을 제공한다. 본 논문에서는 노드 및 게이트웨이를 제작하고, 네트워크 서버를 구축하여 얻은 데이터를 분석하여 임업인의 신체 이상 징후 실시간 감지 및 재해조기경보 IOT 구축이 가능함을 확인하였다.

• PNF and Movement
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• 제22권1호
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• pp.43-54
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• 2024

Purpose: Falls among persons older than 65 years are a significant concern due to their frequency and severity. This study aimed to develop a vest-type embedded artificial intelligence (AI) system capable of detecting and predicting falls in various scenarios. Methods: In this study, we established and developed a vest-type embedded AI system to judge and predict falls in various directions and situations. To train the AI, we collected data using acceleration and gyroscope values from a six-axis sensor attached to the seventh cervical and the second sacral vertebrae of the user, considering accurate motion analysis of the human body. The model was constructed using a neural network-based AI prediction algorithm to anticipate the direction of falls using the collected pedestrian data. Results: We focused on developing a lightweight and efficient fall prediction model for integration into an embedded AI algorithm system, ensuring real-time network optimization. Our results showed that the accuracy of fall occurrence and direction prediction using the trained fall prediction model was 89.0% and 78.8%, respectively. Furthermore, the fall occurrence and direction prediction accuracy of the model quantized for embedded porting was 87.0 % and 75.5 %, respectively. Conclusion: The developed fall detection and prediction system, designed as a vest-type with an embedded AI algorithm, offers the potential to provide real-time feedback to pedestrians in clinical settings and proactively prepare for accidents.