• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.325-327
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• 2022

최근 스마트 기기 시장이 커지며 이와 함께 스마트 기기를 이용한 연구가 활발하다. 현재 많이 사용되는 스마트 기기인 스마트워치와 스마트폰에는 다양한 센서들이 내장되어있다. 이 센서들을 통해 생성된 데이터를 이용하면 사용자의 행동 분류, 건강관리 등 사용자에게 도움이 되는 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 어플리케이션 개발을 통해 상용 스마트기기인 갤럭시 워치 4와 갤럭시 S10에 내장되어있는 센서의 원시데이터를 수집하고 수집한 데이터를 oneM2M 표준 플랫폼에 저장하였다. oneM2M 표준 플랫폼에 저장된 데이터는 API를 통해 손쉽게 사용할 수 있으며 여러 대의 스마트 기기 데이터를 수집하고 빅데이터를 구축한다면 많은 연구자들이 보다 편리하게 데이터를 이용하여 다양한 의미 있는 연구들을 진행할 수 있을 것이다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권7호
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• pp.781-785
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• 2016

실제 환경에서 사람의 일상적인 활동을 학습하는 기술은 스마트 비서나 자율지능 로봇과 같은 인지 지능 시스템 개발을 위해 필요한 핵심 기술이다. 일상을 예측하는 대다수의 연구들은 센서 데이터의 패턴과 일상 활동 사이의 직접적인 상관관계를 탐색하는 것에 집중하였다. 하지만 일상에서의 인간 활동은 하나의 레이블로 표현하기 어려운 다수의 사건 집합이고 또한 서술 가능한 특성을 지니고 있다. 본고에서는 일상을 구성하는 사건 요소들을 우선 인식하고, 이후 일상 활동을 학습 및 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 개인의 일상에서 웨어러블 장치와 스마트폰으로부터 수집된 일인칭 시점의 멀티 센서 데이터로부터 위치 좌표, 장면 영상, 그리고 신체적 움직임에 기인한 사건 요소들을 각각 인식한 뒤, 이 정보들이 특정 활동 내역에 따라 조합되는 규칙을 학습하여 최종적으로 사용자의 일상 활동을 예측한다. 두 명의 실험 참가자가 각각 2주간 수집한 센서 데이터를 이용하여 실험한 결과는 제안한 방법이 센서 데이터로부터 추출된 특징을 일차적으로 사용하여 분류하는 기존의 방법과 비교하여 향상된 성능을 보였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.165-176
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• 2021

최근 홈트레이닝에 대한 관심과 라이프스타일의 변화에 따른 헬스케어 분야의 시장이 확대되고 있으며, 덤벨이 코노미 현상을 반영한 고부가가치의 패션 상품들이 출시되고 있다. 이에, 본 연구의 목적은 시간과 장소에 상관없이 상·하체 근력운동을 원하는 운동 초보자를 위한 스마트폰 앱의 UI/UX 개발 및 덤벨 이코노미 현상에 활용 가능한 스마트 애슬레저 패션을 개발하는 것이다. 연구의 내용은 첫째, 상·하체의 각도별 근력운동 자세 고찰을 통해 운동 초보자를 위한 운동방법, 호흡법, 운동범위에 대한 요소를 추출하고 이를 바탕으로 근력운동 전문가를 대상으로 사용자 요구조사를 실시하여 연구의 필요성 검증으로 활용하였다. 둘째, 카운팅, 운동 자세, 운동 캘린더 기능의 3가지 콘텐츠로 구성된 스마트폰 앱 UI/UX 개발과 사용자 중심의 기술적·디자인적 측면에서 필요한 콘셉트와 특성을 분석하고 이를 바탕으로 탈·부착 커스터마이징 형태의 스마트 애슬레저 패션을 개발하였다.

• 디자인융복합연구
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• 제15권2호
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• pp.1-15
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• 2016

본 연구의 목적은 고령화 사회에서 융합될 수 있는 미래 스마트주택의 고령친화기술 특성을 분석하는 것이다. 이를 위해 먼저 스마트융합기술을 전문적으로 다루고 있는 대표적인 국제 저널 ICOST의 게재 논문을 중심으로 고령친화기술 특성의 주요 분석유목을 선별하였다. 2007년~2014년까지 발표된 215개의 논문 중 사용자 지향적 기준에 해당되는 논문 65개를 재 선별하였다. 그리고 선별 된 논문에 나타난 기술 항목은 76개의 요소로 세분화 하였다. 분류된 기술 항목의 특성은 크게 기술의 개발목적과 기술의 적용방식 두 가지 측면으로 구분되었다. 기술의 개발목적에서는 지속가능한 노인의 독립적 생활을 지원하기 위한 사용자의 생리적, 심리적, 편의성, 건강성, 오락성이 우선적으로 고려되고 있었다. 기술의 적용방식에서는 하드웨어와 소프트웨어 두 가지로 측면으로 접근하고 있었으며, 소프트웨어는 활용 프로그램을 위주로, 하드웨어 부분은 주택의 고정적인 구조체에서 부터 이동성이 용이한 주택 내 가구, 제품, 착용아이템(wearable device), 로봇 등으로 나타났다. 그리고 구조체나 가구보다 가변적이고 융통적으로 활용 가능한 생활 제품이 압도적으로 많은 것으로 볼 때 기술의 적용방식 연구 추세에 있어서 로봇기술 분야는 더욱 많이 증가될 것으로 나타났다. 이러한 점은 미래 스마트주택의 고령친화기술에 있어 노인 개개인의 신체적·심리적·사회적 특성을 고려한 사용자의 라이프 스타일에 보다 맞춤으로서 노인은 물론 다양한 연령과 생활패턴을 수용할 수 있는 범용적인 단계로 발전될 것으로 여겨진다.

• 대한인간공학회지
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• 제34권5호
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• pp.541-548
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• 2015

Objective: We introduce a hand gesture segmentation method using a wrist-worn wearable device which can recognize simple gestures of clenching and unclenching ones' fist. Background: There are many types of smart watches and fitness bands in the markets. And most of them already adopt a gesture interaction to provide ease of use. However, there are many cases in which the malfunction is difficult to distinguish between the user's gesture commands and user's daily life motion. It is needed to develop a simple and clear gesture segmentation method to improve the gesture interaction performance. Method: At first, we defined the gestures of making a fist (start of gesture command) and opening one's fist (end of gesture command) as segmentation gestures to distinguish a gesture. The gestures of clenching and unclenching one's fist are simple and intuitive. And we also designed a single gesture consisting of a set of making a fist, a command gesture, and opening one's fist in order. To detect segmentation gestures at the bottom of the wrist, we used a wrist strap on which an array of infrared sensors (emitters and receivers) were mounted. When a user takes gestures of making a fist and opening one's a fist, this changes the shape of the bottom of the wrist, and simultaneously changes the reflected amount of the infrared light detected by the receiver sensor. Results: An experiment was conducted in order to evaluate gesture segmentation performance. 12 participants took part in the experiment: 10 males, and 2 females with an average age of 38. The recognition rates of the segmentation gestures, clenching and unclenching one's fist, are 99.58% and 100%, respectively. Conclusion: Through the experiment, we have evaluated gesture segmentation performance and its usability. The experimental results show a potential for our suggested segmentation method in the future. Application: The results of this study can be used to develop guidelines to prevent injury in auto workers at mission assembly plants.

• 디지털융복합연구
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• 제19권11호
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• pp.525-536
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• 2021

본 연구는 웨어러블 헬스케어 디바이스 사용자의 지각된 가치(혁신적 가치, 실용적 가치, 상징적 가치)와 혁신 특성(혁신 저항, 가시성)이 구매 태도에 미치는 영향과 지각된 가격, 구매 태도가 고객만족도에 미치는 영향을 살펴보았다. 현재 웨어러블 헬스케어 디바이스를 사용하고 있는 실사용자를 대상으로 설문 조사를 실시하였고, 최종 201부를 SPSS 25와 SmartPLS 3.0을 사용하여 분석하였다. 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 지각된 가치 중 혁신적 가치, 실용적 가치는 사용자의 구매 태도에 정(+)의 영향을 미치며, 상징적 가치는 사용자의 구매 태도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 혁신특성 중 혁신 저항은 사용자의 구매 태도에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 혁신특성 중 가시성은 사용자의 구매 태도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 지각된 가격은 사용자의 구매 태도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 넷째, 지각된 가격과 구매 태도는 사용자의 고객 만족도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 본 연구를 통해 확인하였다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 이론적 시사점과 실무적 시사점 및 향후 연구 방향을 제시하였다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제36권5호
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• pp.525-530
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• 2023

Stretchable piezoelectric energy harvester (S-PEHs) based on composite materials are considered one of the potential candidates for realizing wearable self-powered devices for smart clothing and electronic skin. However, low energy conversion performance and expensive stretchable electrodes are major bottlenecks hindering the development and application of S-PEHs. Here, we fabricated the S-PEH by adopting the piezoelectric composites with enhanced stress transfer properties and kirigami-patterned textile electrodes. The optimum contents of piezoelectric BaTiO₃ nanoparticles inside the carbon nanotube/ecoflex composite were selected as 30 wt% considering the trade-off between stretchability and energy harvesting performance of the device. The final S-PEH shows an output voltage and mechanical stability of ~5 V and ~3,000 cycles under repeated 150% of tensile strain, respectively. This work presents a cost-effective and scalable way to fabricate stretchable piezoelectric devices for self-powered wearable electronic systems.

• 센서학회지
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• 제24권1호
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• pp.69-77
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• 2015

The Microsoft Kinect is a motion sensing input device which is widely used for many motion recognition applications such as fitness, sports, and rehabilitation. Until now, most of remote rehabilitation systems with the Microsoft Kinect have allowed the user or patient to do rehabilitation or fitness by following the motion of a video screen. However in this paper we propose a smart remote rehabilitation system with the Microsoft Kinect motion sensor and a wearable ECG sensor which can allow patients to offer monitoring of the individual's performance and personalized feedback on rehabilitation exercises. The proposed noble smart remote rehabilitation is able to monitor and measure the state of the patient's condition during rehabilitation exercise, and transmits it to the prescriber. This system can give feedback to a prescriber, a doctor and a patient for improving and recovering motor performance. Thus, the efficient rehabilitation training service can be provided to patient in response to changes of patient's condition during exercise.

• 융합정보논문지
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• 제7권6호
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• pp.209-218
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• 2017

본 연구는 사용자 요구를 반영하는 유아용 스마트워치 콘텐츠 모델을 제안하기 위하여 스마트워치 사용 유아의 어머니 15명을 심층면접, 구입동기와 사용실태 및 요구사항을 분석하였다. 스마트워치 구매동기는 대부분 자녀의 안전과 스케줄 관리에 있었으며, 실제로 자녀와 전화 통화나 문자전송, 위치확인 기능을 주로 활용하며 이 기능에 만족하였다. 유아 역시 엄마와 통화하거나 스케줄 관리에 주로 활용하며 일부분 스마트워치에 탑재된 게임도 활용하는 것으로 나타났다. 어머니들은 스마트워치에 탑재된 학습 콘텐츠가 단순한 지식과 학습 위주의 퀴즈 형식 콘텐츠에 대한 아쉬움을 보였으며 스마트워치 게임에 몰두함으로써 발생하는 신체발달과 사회관계에서의 부정적 영향을 우려하였다. 심층 인터뷰를 통해 도출된 사용자 불만 및 요구사항을 기초로 본 연구는 신체 인지 언어 사회정서의 통합적 발달을 지지하며 부모와 자녀가 상호작용할 수 있는 놀이 콘텐츠를 탑재하는 페르소나모델을 제안하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권6호
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• pp.2377-2397
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• 2020

Human activity recognition is widely used in smart homes, health care and indoor monitor. Traditional approaches all need hardware installation or wearable sensors, which incurs additional costs and imposes many restrictions on usage. Therefore, this paper presents a novel device-free activities recognition system based on the advanced wireless technologies. The fine-grained information channel state information (CSI) in the wireless channel is employed as the indicator of human activities. To improve accuracy, both amplitude and phase information of CSI are extracted and shaped into feature vectors for activities recognition. In addition, we discuss the classification accuracy of different features and select the most stable features for feature matrix. Our experimental evaluation in two laboratories of different size demonstrates that the proposed scheme can achieve an average accuracy over 95% and 90% in different scenarios.