본 논문에서는 wireless body area network(WBAN) 채널을 분석하기 위해 실제 채널을 측정하고, 그것의 통계적 특성들을 조사하였다. On-/off-body 채널에서, 인체의 움직임을 고려하기 위해 대표적인 움직임들을 같이 측정하여 그 분석 결과들을 비교하였다. 또한, 세 종류의 신호 전송 기법을 제한된 Outage 확률을 가질 때 최소 소비 전력을 분석하여, 이론적인 총 전력 소비를 계산하였다. 그리고 채널 측정 데이터들을 통해 이론과 실제의 차이를 분석하였다. 본 논문의 결과로 협력 통신을 통하여 전송 효율을 높일 수 있음을 알 수 있으며, 센서 노드의 부착 위치와 움직임이 신호 전송 전력에 어떠한 영향을 미치는지 확인할 수 있다.
International journal of advanced smart convergence
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제5권1호
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pp.66-72
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2016
In this paper, we proposed the clustering algorithm using fuzzy inference system for improving adaptability the cluster head selection of TEEN. The stochastic selection method cannot guarantee available of cluster head. Furthermore, because the formation of clusters is not optimized, the network lifetime is impeded. To improve this problem, we propose the algorithm that gathers attributes of sensor node to evaluate probability to be cluster head.
It is practical nowadays to automate data recording in order to prevent loss and tampering of records. There are existing technologies that satisfy this needs and one of them is wireless sensor networks (WSN). Wireless body sensor networks (WBSN) are wireless networks and information-processing systems which are deployed to monitor medical condition of patients. In terms of performance, WBSNs are restricted by energy, and communication between nodes. In this paper, we focused in improving the performance of communication to achieve less energy consumption and to save power. The main idea of this paper is to prioritize nodes that exhibit a sudden change of vital signs that could put the patient at risk. Cluster head is the main focus of this study in order to be effective; its main role is to check the sent data of the patient that exceeds threshold then transfer to the sink node. The proposed scheme implemented added a time-based protocol to sleep/wakeup mechanism for the sensor nodes. We seek to achieve a low energy consumption and significant throughput in this study.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제11권1호
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pp.23-32
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2011
A 40 fJ/c-s, 1 V, 10-bit SAR ADC is presented for energy constrained wearable body sensor network application. The proposed 10-bit dual sampling capacitive DAC topology reduces switching energy by 62% compared with 10-bit conventional SAR ADC. Also, it is more robust to capacitor mismatch than the conventional architecture due to its cancelling effect of each capacitive DAC. The proposed SAR ADC is fabricated in 0.18 ${\mu}m$ 1P6M CMOS technology and occupies 1.17 $mm^2$ including pads. It dissipates only 1.1 ${\mu}W$ with 1 V supply voltage while operating at 100 kS/s.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권2호
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pp.221-228
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2021
Recent improvements on the quality, fidelity and availability of biometric data have led to effective human physical activity detection (HPAD) in real time which adds significant value to applications such as human behavior identification, healthcare monitoring, and user authentication. Current approaches usually use machine-learning techniques for human physical activity recognition based on the data collected from wearable accelerometer sensor from a single wearable smart device on the user. However, collecting data from a single wearable smart device may not provide the complete user activity data as it is usually attached to only single part of the user's body. In addition, in case of the absence of the single sensor, then no data can be collected. Hence, in this paper, a continuous HPAD will be presented to effectively perform user activity detection with mobile service infrastructure using multiple wearable smart devices, namely smartphone and smartwatch placed in various locations on user's body for more accurate HPAD. A case study on a comprehensive dataset of classified human physical activities with our HAPD approach shows substantial improvement in HPAD accuracy.
노약자나 만성질환자를 위하여 가정에서 분산된 무선센서네트워크 노드를 사용하는 헬스케어 모니터링 시스템을 설계 및 제작하였다. 본 시스템은 가장 중요한 건강 파라메터인 ECG와 체온을 측정하도록 설계되었으며, 무선센서 노드를 사용하여 원격지의 병원서버 또는 의사의 PC, PDA에 연결된 베이스스테이션으로 Ad-hoc 네트워크를 통해 환자 또는 노인의 건강정보를 전송하는 시스템 구현에 목적을 두고 있다. 본 시스템을 통해 환자의 의료장비 비용을 절약 할 수 있을 뿐만 아니라 센서 노드는 무선센서네트워크의 강점인 Ad-hoc 통신이 가능하면서 저전력으로 동작하여 배터리의 수명을 연장할 수 있는 특징을 가진다. 또한, 병원의 한층 전체의 환자나 여러 환자가 거주하는 가정 또는 시설에서 하나의 PC(또는 서버컴퓨터)로 시스템 구성이 가능하도록 시스템을 구현함으로서 베이스스테이션에서 멀리 떨어져 있는 환자의 생체 신호도 Ad-hoc 네트워크를 통해 베이스스테이션까지 전송이 가능하였으며, 이동성 제공 및 홈 환경에서 사용자에게 편리함을 가져올 수 있으리라 예상된다.
The ability to realize human-motion imitation using robots is closely related to developments in the field of artificial intelligence. However, it is not easy to imitate human motions entirely owing to the physical differences between the human body and robots. In this paper, we propose a work chain-based inverse kinematics to enable a robot to imitate the human motion of upper limbs in real time. Two work chains are built on each arm to ensure that there is motion similarity, such as the end effector trajectory and the joint-angle configuration. In addition, a two-phase filter is used to remove the interference and noise, together with a self-collision avoidance scheme to maintain the stability of the robot during the imitation. Experimental results verify the effectiveness of our solution on the humanoid robot Nao-H25 in terms of accuracy and real-time performance.
본 논문에서는 인체의 심전도를 측정하여 언제 어디서나 환자의 건강상태를 체크할 수 있는 유비쿼터스 헬스 케어 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 심전도 측정 단말기, 자료 수집 베이스 노드, 의료 정보 수집 서버로 구성된다. 구현된 단말기는 지그비(Zigbee) 프로토콜을 통하여 센서 네트워크를 구성하며 TinyOS가 내장되어 있는 초소형 보드로 설계되었다. 자료 수집 베이스 노드는 무선 리눅스 단말기로 구성되어 서버로 무선 랜을 통하여 센싱된 정보를 실시간으로 전송한다. 또한 의료 정보 수집 서버는 단말기에서 얻은 데이터를 저장 관리하며 긴급 상황 발생 시 연계된 의료진에게 환자의 상태를 보고하도록 설계되었다. 실험 결과 지그비 통신 프로토콜을 이용한 센서 네트워크를 통하여 유비쿼터스 헬스 케어 시스템이 구현 가능함을 확인하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제12권2호
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pp.104-108
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2014
The field of body sensor networks has attracted interest of many researchers due to its potential to revolutionize medicine. These sensors are usually implanted inside the human body and communicate among themselves. In the process of receiving, processing, or transmitting data, these devices produce heat. This heat damages the tissues surrounding the devices in the case of prolonged exposure. In this paper, to reduce this damages, we have improved and evaluated two protocols-the least temperature routing protocol and adaptive least temperature routing protocol-by implementing clustering as well as a leadership rotation algorithm. We used Castalia to simulate a basic body area network cluster composed of 6 nodes. A throughput application was used to simulate all the nodes sending data to one sink node. Simulations results shows that improved communication protocol with leadership rotation algorithm significantly reduce the energy consumption as compared to a scheme without leadership rotation algorithm.
본 논문에서는 센서 네트워크를 이용하여 의사의 동작을 흉내 낼 수 있는 내시경 취급로봇의 형상 예측방법이 제안된다. 3축 지자기계와 3축 가속도 계로 이루어진 단위센서가 CAN버스 통신을 통하여 네트워크를 구성한다. 각각의 센서 유니트는 연성 튜브로 만들어진 로봇의 길이방향 위에 있는 점들의 각들을 검출하는 데 사용된다. 센서 네트워크로부터 수신된 신호들은 Butterworth lowpass filter를 이용하여 필터링 된다. 여기서 우리는 노이즈 제거를 위하여 버터워쓰 필터를 설계하였다. 최종적으로 로패스 필터에 의하여 노이즈가 걸러진 신호들을 처리하여 Euler 각이 추출된다. 이 Euler 각을 이용하여 sensor network 상에 있는 각 센서의 위치가 추정된다. 우리는 로봇 바디가 링크와 관절들로 구성되어 있다고 가정한다. 그러면 각 센서의 위치는 각 링크의 중심에 부착되어 있는 것으로 가정할 수 있다. Euler 각과 kinematics chain model로부터 링크의 위치를 결정할 수 있다. 각 링크를 매끈하게 연결할 수 있도록 하기 위해 각 센서의 위치사이에 보간이 수행되어 최종적으로 작동 중에 있는 내시경의 최종형상이 얻어진다. 실험 결과는 제시된 센서 네트워크에서 추정된 Euler angle과 kinematic chain model을 이용하여 추정된 serial link의 형상으로부터 내시경형상을 가시화 할 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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