현재 제4차 산업혁명 기술들 중에 사물인터넷과 센서를 이용한 헬스케어 관련 제품들이 개발되어지고 있다. 본 논문에서는 다채널 대면적 압력 센서들을 이용한 사용자의 서있는 자세 인식 기반의 상호 작용 시스템을 설계 및 개발하려고 한다. 이를 위해 먼저, 센서산업의 주요 센서 시장 및 기술 동향에 대해 조사하며 스마트 헬스케어의 현재와 미래에 대해 검토한다. 이를 기반으로 시스템의 핵심 부품인 다채널 대면적 압력 센서에 대해 국내외에서 개발된 사례들을 조사해 보고 비교 평가해 본다. 연구 개발된 시스템을 통해 사용자의 서있는 자세 상태를 인지하여 실제적으로 사용자 자세 교정에 얼마나 효과적인지를 실험해 보고 이를 기반으로 다양한 헬스케어 기기의 의료 분야에 연구 결과를 적용한다.
U-Wellness Healthcare System(U-WHS)이란, 웰빙(wellbeing)과 피트니스(fitness)를 결합한 원격 건강 관리 시스템을 말한다. 이러한 시스템에서는 시간과 공간에 제약 없이 언제 어디서나 환자의 생체정보를 측정 및 관리 할 수 있는 것이다. 본 논문에서는 스마트모바일기기와 HIS(Hospital Information System)간 생체정보 전송시 암호화 모듈이 통신 평가에 끼치는 영향을 알아보기 위해 수행하였다. U-WHS 모델의 경우 클라이언트는 iOS Xcode환경의 Objective-c 개발 언어를 이용하여 SEED, HIGHT 암호화 모듈 적용을 하였다. HIS의 경우 클라이언트와 서버간 통신을 위하여 HTML5의 WebSocket API와 관계형 데이터베이스 관리 시스템인 MySQL를 적용하였다. 그리하여 WIFI 통신 환경에서 Wireshark를 사용, 분석하여 생체 정보의 데이터 전송율, 지연율, 손실율에 대한 평가를 확인하였다.
급성 심정지는 갑작스러운 심장 기능의 상실로 인하여 수 분 안에 뇌를 비롯하여 온 몸에 혈액 공급이 되지 않아 사망으로 이어지는 대표적인 중증응급질환이다. 특히 병원 밖에서 발생하는 병원외 심정지 환자는 생존율이 매우 낮다. 그 이유는 갑작스런 발병으로 인해 주변사람들이 심정지 환자라는 것을 인식하지 못할 뿐만 아니라 인식한다 하더라도 전문 의료지식이 없어 정확한 응급조치를 취하는 것이 어렵기 때문이다. 기존의 심정지 관련 연구는 대부분 심정지 발생 후의 치료법 방안에 집중되어 있었으나, 이는 근본적인 문제해결이 어려워 생존율을 높이는데 한계가 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 널리 보급된 스마트폰을 활용하여 급성 심정지 환자를 위한 알림, 사전예방, 응급조치 등의 기능을 갖춘 솔루션을 개발하였다. 이 솔루션을 활용하면 급성 심정지를 사전에 예방할 수 있고, 설사 발병한다고 하더라도 주변사람에게 신속하게 알려 최대한 골든타임(4분)을 지킬 수 있으며, 1차 발견자가 신속하고 정확한 심폐소생술을 실시할 수 있어 생존율을 한층 더 높일 것으로 기대한다.
고유가 시대에 대체 에너지를 찾고, 개인의 건강 증진 추세에 따라 점점 자전거를 이용하는 사람이 증가하고 있고, 이에 따라 자전거 교통사고 또한 증가되고 있다. 자전거 교통사고의 경우, 탑승자에게 사고의 충격량이 고스란히 전달되기 때문에 신체적 위험도가 높다. 그렇기 때문에 스스로 사고를 신고하기 어려워 사고에 대한 신속한 대응을 하지 못 할 수가 있다. 그래서 본 논문에서는 사고 발생 시 자전거에 장착된 사고 알림 장치를 통해 사고를 감지하고 감지된 신호를 바탕으로 GPS 장치에 의해 사고 위치 확인 후, 스마트폰의 어플리케이션을 이용하여 문자전송 및 사고위치 정보를 전송함으로서 탑승자의 안전성을 향상시키는 목적으로 자전거 사고 알림 시스템을 개발하였다. 그리고 실험을 통해 사고 발생 이후 2차 피해를 막기 위한 신속한 사고 대응 방법을 구축하여 구현한 시스템의 효율성을 확인할 수 있었다.
The structural strain plays a significant role in structural condition assessment of in-service bridges in terms of structural bearing capacity, structural reliability level and entire safety redundancy. Therefore, it has been one of the most important parameters concerned by researchers and engineers engaged in structural health monitoring (SHM) practices. In this paper, an SHM system instrumented on the Jiubao Bridge located in Hangzhou, China is firstly introduced. This system involves nine subsystems and has been continuously operated for five years since 2012. As part of the SHM system, a total of 166 fiber Bragg grating (FBG) strain sensors are installed on the bridge to measure the dynamic strain responses of key structural components. Based on the strain monitoring data acquired in recent two years, the strain-based structural condition assessment of the Jiubao Bridge is carried out. The wavelet multi-resolution algorithm is applied to separate the temperature effect from the raw strain data. The obtained strain data under the normal traffic and wind condition and under the typhoon condition are examined for structural safety evaluation. The structural condition rating of the bridge in accordance with the AASHTO specification for condition evaluation and load and resistance factor rating of highway bridges is performed by use of the processed strain data in combination with finite element analysis. The analysis framework presented in this study can be used as a reference for facilitating the assessment, inspection and maintenance activities of in-service bridges instrumented with long-term SHM system.
Increasing interest in prognostics and health management has heightened the need for wireless sensor networks (WSN) with efficient power sources. Piezoelectric energy harvesters using Pb(Zr,Ti)O3 (PZT) are one of the candidate power sources for WSNs as they efficiently convert mechanical vibration energy into electrical energy. These types of devices are resonated at a specific frequency, which has a significant impact on the amount of energy harvested, by external vibration. Hence, precise prediction of mechanical deformation including modal analysis of piezoelectric devices is crucial for estimating the energy generated under specific conditions. In this study, an experimental vibrational system capable of controlling a wide range of frequencies and accelerations was designed to generate mechanical vibration for piezoelectric energy harvesters. In conjunction with MATLAB, the system automatically finds the resonance frequency of harvesters. A small accelerometer and non-contact laser displacement sensor are employed to investigate the mechanical deformation of harvesters. Mechanical deformation under various frequencies and accelerations were investigated and analyzed based on data from two types of sensors. The results verify that the proposed system can be employed to carry out vibration experiments for piezoelectric harvesters and measurement of their mechanical deformation.
Kim, Ju Hwan;Lee, Jin-Koo;Kim, Hyung-Gun;Kim, Kyu-Bong;Kim, Hak Rim
Biomolecules & Therapeutics
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제27권3호
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pp.265-275
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2019
Technological advances of mankind, through the development of electrical and communication technologies, have resulted in the exposure to artificial electromagnetic fields (EMF). Technological growth is expected to continue; as such, the amount of EMF exposure will continue to increase steadily. In particular, the use-time of smart phones, that have become a necessity for modern people, is steadily increasing. Social concerns and interest in the impact on the cranial nervous system are increased when considering the area where the mobile phone is used. However, before discussing possible effects of radiofrequency-electromagnetic field (RF-EMF) on the human body, several factors must be investigated about the influence of EMFs at the level of research using in vitro or animal models. Scientific studies on the mechanism of biological effects are also required. It has been found that RF-EMF can induce changes in central nervous system nerve cells, including neuronal cell apoptosis, changes in the function of the nerve myelin and ion channels; furthermore, RF-EMF act as a stress source in living creatures. The possible biological effects of RF-EMF exposure have not yet been proven, and there are insufficient data on biological hazards to provide a clear answer to possible health risks. Therefore, it is necessary to study the biological response to RF-EMF in consideration of the comprehensive exposure with regard to the use of various devices by individuals. In this review, we summarize the possible biological effects of RF-EMF exposure.
The rise of the Internet of Things (IoT) devices have greatly influenced many industries and one of them is healthcare where wearable devices started to track all your daily activities for better health monitoring accuracy and even down to tracking daily food intake in some cases. With the amounts of data that are being tracked and shared between from these devices, questions were raised on how to uphold user's data privacy when data is shared between these IoT devices and third party. With the blockchain platforms started to mature since its inception, the technology can be implemented according to a variety of use case scenarios. In this paper, we present a system architecture based on the healthcare system and IoT network by leveraging on multiple blockchain networks as the medium in between that should enable users to have direct authority on data accessibility of their shared data. We provide proof of concept implementation and highlight the results from our testing to show how the efficiency and scalability of the healthcare system improved without having a significant impact on the performance of the Electronic Medical Record (EMR) that mostly affected by the previous solution since these solutions directly connected to a public blockchain network and which resulted in significant delays and high cost of operation when a large amount of data or complicated functions are involved.
The evaluation of dynamic characteristics of bridges under operational traffic loads is a crucial aspect of bridge structural health monitoring. In the vehicle-bridge interaction (VBI) system, the vibration responses of bridge exhibit time-varying characteristics. To address this issue, an accurate time-frequency analysis method that combines the autoregressive power spectrum based empirical wavelet transform (AR-EWT) and local maximum synchrosqueezing transform (LMSST) is proposed to identify the time-varying instantaneous frequencies (IFs) of the bridge in the VBI system. The AR-EWT method decomposes the vibration response of the bridge into mono-component signals. Then, LMSST is employed to identify the IFs of each mono-component signal. The AR-EWT combined with the LMSST method (AR-EWT+LMSST) can resolve the problem that LMSST cannot effectively identify the multi-component signals with weak amplitude components. The proposed AR-EWT+LMSST method is compared with some advanced time-frequency analysis techniques such as synchrosqueezing transform (SST), synchroextracting transform (SET), and LMSST. The results demonstrate that the proposed AR-EWT+LMSST method can improve the accuracy of identified IFs. The effectiveness and applicability of the proposed method are validated through a multi-component signal, a VBI numerical model with a four-degree-of-freedom half-car, and a VBI model experiment. The effect of vehicle characteristics, vehicle speed, and road surface roughness on the identified IFs of bridge are investigated.
세계적으로 그린빌딩, 스마트빌딩 등과 같은 마이크로 워터 그리드 단위의 초고층 빌딩이 증가되는 추세로 수자원과 에너지의 수요증대 등과 같은 문제를 해소하기 위해 그린빌딩 인증 제도가 시행되고 있다. 그러나 마이크로 워터 그리드 단위의 그린빌딩 인증제도 내에서 전력과 에너지 분야는 활발한 연구개발사업이 진행되고 있는 반면 수자원의 연계·연속 활용을 통해서 물의 재이용, 물 절약 등과 같은 지속가능한 수자원의 활용에 대한 연구는 다소 미흡한 상태에 있다. 따라서 본 논문에서는 그린빌딩 인증제도에서 다중수원의 연계연속 활용을 위해 수자원 부문에 대한 특성과 한계점을 분석하고, 마이크로 워터 그리드 단위의 그린빌딩이나 스마트빌딩 및 복합단지 내외에서 상수, 자연 및 대체수자원 등과 같은 각종 수자원이 연계연속 활용할 수 있는 평가방법과 성능평가기준을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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