• PNF and Movement
• /
• 제18권2호
• /
• pp.287-296
• /
• 2020

Purpose: The study aims were to develop a wearable inertial sensor-based gait analysis device that uses machine learning algorithms, and to validate this novel device using temporal gait parameters. Methods: Thirty-four healthy young participants (22 male, 12 female, aged 25.76 years) with no musculoskeletal disorders were asked to walk at three different speeds. As they walked, data were simultaneously collected by a motion capture system and inertial measurement units (Reseed®). The data were sent to a machine learning algorithm adapted to the wearable inertial sensor-based gait analysis device. The validity of the newly developed instrument was assessed by comparing it to data from the motion capture system. Results: At normal speeds, intra-class correlation coefficients (ICC) for the temporal gait parameters were excellent (ICC [2, 1], 0.99~0.99), and coefficient of variation (CV) error values were insignificant for all gait parameters (0.31~1.08%). At slow speeds, ICCs for the temporal gait parameters were excellent (ICC [2, 1], 0.98~0.99), and CV error values were very small for all gait parameters (0.33~1.24%). At the fastest speeds, ICCs for temporal gait parameters were excellent (ICC [2, 1], 0.86~0.99) but less impressive than for the other speeds. CV error values were small for all gait parameters (0.17~5.58%). Conclusion: These results confirm that both the wearable inertial sensor-based gait analysis device and the machine learning algorithms have strong concurrent validity for temporal variables. On that basis, this novel wearable device is likely to prove useful for establishing temporal gait parameters while assessing gait.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제15권5호
• /
• pp.498-506
• /
• 2015

최근 스마트폰 시장의 성장세가 둔화되면서 IOT 산업을 이끌어갈 새로운 성장 동력으로 웨어러블 디바이스가 부상하고 있다. 본 연구는 웨어러블 디바이스의 확산에 영향을 주는 요인을 파악하고자 소비자 측면에서 웨어러블 디바이스의 제품 속성(지각된 유용성, 지각된 사용용이성)과 소비자의 개인적 특성 요인(혁신성, 유행선도력, 자기효능감, 건강관심도) 가운데 구매 의도에 미치는 영향을 잠재적 이용자를 대상으로 설문 조사를 통해 살펴보았다. 분석 결과, 소비자의 개인적 특성 중에서는 유행 선도력과 건강 관심도, 제품 속성에서는 지각된 유용성과 지각된 사용 용이성이 웨어러블 디바이스의 구매 의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 같이 웨어러블 디바이스 역시 유용성과 사용 용이성이 구매 의사에 결정적인 영향을 주기 때문에 소비자의 이용 경험을 고려한 제품 개발이 이루어져야 할 것이다.

• 융합보안논문지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.55-61
• /
• 2024

IoT 기술 발전으로 스마트 헬스케어나 스마트 의료서비스도 급격히 발전하고 있다. 이 서비스에 필요한 웨어러블 디바이스는 스마트 밴드 등의 형태로 센서, 컨트롤러로 사용되고 있다. 웨어러블 디바이스는 가능한 장시간 사용을 위해 매우 간결한 SW 로직으로 구현할 뿐만 아니라, 편의성 증진을 위해 무선 통신 프로토콜을 사용한다. 그러나 이 웨어러블 디바이스는 경량성을 추구하고 있어, 다른 정보서비스에 사용되는 단말보다 보안에 취약하다. 본 연구에서는 웨어러블 서비스의 기술적인 운영 환경을 분석, 웨어러블 디바이스에 대한 인증 정보 재사용 공격, BIAS 공격, 배터리 소진 공격, 펌웨어 공격을 식별하고, 각 보안 위협의 메커니즘을 분석하고 공격 효과를 조사하였다. 또 본 연구에서는 식별한 보안 위협에 대한 대응 방안을 제시하였다. 웨어러블 서비스를 개발할 때 본 연구에서 제안한 대응 방안을 고려한다면, 더 안전한 서비스를 구축할 수 있을 것으로 기대된다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제21권2호
• /
• pp.221-228
• /
• 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.

• 센서학회지
• /
• 제31권2호
• /
• pp.71-78
• /
• 2022

Wearable devices have the potential to revolutionize future medical diagnostics and personal healthcare. The integration of biosensors into scalable form factors allow continuous and noninvasive monitoring of key biomarkers and various physiological indicators. However, conventional wearable devices have critical limitations owing to their rigid and obtrusive interfaces. Recent developments in functional biocompatible materials, micro/nanofabrication methods, multimodal sensor mechanisms, and device integration technologies have provided the foundation for novel skin-interfaced bioelectronics for advanced and user-friendly wearable devices. Nonetheless, it is a great challenge to satisfy a wide range of design parameters in fabricating an authentic skin-interfaced device while maintaining its edge over conventional devices. This review highlights recent advances in skin-compatible materials, biosensor performance, and energy-harvesting methods that shed light on the future of wearable devices for digital health and personalized medicine.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
• /
• pp.515-517
• /
• 2016

본 논문에서는 신체 정보를 추출하여 감성인지 서비스를 제공할 수 있는 스트레처블 웨어러블 디바이스를 개발한다. 감성인지를 위한 생체신호는 직물센서를 활용한 피부전도도(EDR), 피부 온도(SKT) 및 심박수(HRV)를 통하여 수집되며 감성정보 검출 알고리즘을 이용하여 사용자에게 필요한 서비스를 제공한다. 또한 제안한 스트레처블 웨어러블 디바이스는 현재 유통 중인 웨어러블 디바이스의 주요 불만 요소인 짧은 배터리 수명, 스마트폰에 의존할 수밖에 없는 네트워크 범위 및 액세서리 제품으로서의 개성을 살릴 수 없는 디자인 문제점을 해결할 수 있다.

• 한국HCI학회논문지
• /
• 제11권3호
• /
• pp.23-30
• /
• 2016

현재 피트니스 트래커(fitness tracker)시장은 유산소 운동에만 초점을 맞춰 근력 운동 분야는 상대적으로 소외되어 있다. 최근 근력 운동 피트니스 트래커가 소수 출시되고 있으나, 운동 상황에 대한 고려가 부족하여 사람-기기 간 인터랙션에 불편함을 초래한다. 특히, 운동 중에는 신체의 움직임이 활발하므로, 손으로 기기를 휴대하거나 기기를 조작하는 상황은 사용자에게 부정적 경험을 유발한다. 웨어러블 디바이스는 항시적인 착용이 가능하므로, 손과 발의 사용이 자유로워 운동 중 피드백 제공에 효과적이다. 따라서, 이 연구에서는 웨어러블 디바이스를 통해 피드백을 감각하게 함으로써, 운동 수행자가 효과적인 운동을 할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 이 연구에서는 다음 세 가지 연구 문제를 검증하였다. 1) 운동 상황에서 필요한 정보는 무엇인가? 2) 근력 운동 중, 어떤 감각 피드백이 선호되는가? 3) 근력 운동 중, 감각 피드백의 가치는 무엇인가? 그 결과, 첫째, 운동 수행자는 운동 단계 중, '운동 중'에 해당하는 정보가 가장 필요하다고 하였으며 '페이스 조절(횟수 카운팅, 동기 부여)'과 '자세 지도(문제점 진단, 자세 교정)'에 해당하는 정보를 가장 필요로 하였다. 둘째, 운동 중 선호되는 감각 피드백에 대해서는 청각 피드백, 촉각 피드백, 시각 피드백 순으로 만족도가 높았으며, 운동 강도가 높을수록 감각 피드백에 대한 만족도가 더 높았다. 셋째, 감각 피드백과 기기 피드백의 가치에 대해 비교한 결과, 기기 피드백과 사람이 제공하는 피드백에 대한 만족도, 유용성, 효용성이 비슷하게 나타났다. 결론적으로, 이 연구에서는 근력 운동 중, 웨어러블 디바이스를 활용한 감각 피드백의 디자인 가이드라인을 도출하였으며, 웨어러블 디바이스의 감각 피드백이 사람이 제공하는 피드백을 대체할 수 있다는 가능성을 확인하였다.

• 한국HCI학회논문지
• /
• 제11권1호
• /
• pp.29-38
• /
• 2016

모바일 투어 가이드 어플리케이션은 여행 정보를 제공하여 여행자가 여행 중에 주변의 관심 지점(POI; Point of Interest) 을 검색하고 찾아갈 수 있도록 돕는다. 최근 모바일 컴퓨팅 기술이 발전하면서 핸드헬드 디바이스와 웨어러블 디바이스를 여행 정보 검색에 활용하는 사용자가 늘어나고 있지만, 모바일 투어 가이드 어플리케이션들은 디바이스의 특성을 고려하지 않고 여행 정보를 제공한다. 특히 이들 투어 가이드 어플리케이션들은 여행 상황을 공유하지 않기 때문에 여러 모바일 디바이스를 이용하는 여행자는 각각의 디바이스에 여행자의 검색 의도를 별도로 입력해야 하고, 동기화된 여행 정보를 제공받지 못한다. 이러한 문제들을 개선하기 위해 본 논문에서는 디바이스의 특성에 따라 여행 정보를 제공하고 여행 상황을 공유하는 모바일 투어 가이드 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 핸드헬드 디바이스와 안경형 웨어러블 디바이스를 이용하여 여행자에게 여행 정보를 제공하고, 각각의 디바이스가 가진 단점을 상호 보완하면서 여행자를 안내한다. 또한 제안된 시스템은 각각의 디바이스들에 설치된 어플리케이션 사이에 여행 상황을 공유하여 여행자의 입력을 최소화하고, 여행 상황에 맞는 여행 정보를 제공한다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제13권7호
• /
• pp.137-145
• /
• 2015

스마트폰의 건강 관리 및 진단 기능은 모바일 헬스라 불리며 가장 혁신적인 분야로 받아들여지고 있으며, 웨어러블 기기와의 결합은 향후 가장 유망한 산업으로 예측되고 있다. 그러나 기술의 발전 속도에 비해 소비자들의 수용 및 활용은 아직까지 미비한 수준이다. 본 연구는 건강 관련 앱에 대한 선행연구를 통해 앱과 연동되어 활용이 가능한 웨어러블 기기의 사용의도를 대학생을 대상으로 검증코자 했다. 특히 건강 관련 앱의 사용 효능감, 사용의도, 만족도가 웨어러블 기기의 사용 의도에 어떻게 영향을 미치는지 구조방정식 모델을 통해 분석하였다. 분석결과, 건강 관련 앱의 사용 효능감은 건강 관련 앱 만족도와 건강 관련 앱의 지속사용의도에 직접적인 영향을 미쳤고, 앱 만족도는 건강 관련 앱 지속사용의도와 웨어러블 기기의 사용의도에 유의미한 영향을 미쳤다. 건강 관련 앱 지속사용의도 또한 웨어러블 기기의 사용의도와 통계적으로 유의미한 관계가 있음이 밝혀졌다. 이 같은 결과는 건강 웨어러블 기기의 성공적 확산을 위해서는 선행 요소로 건강 관련 앱의 사용 효능감, 만족도, 앱의 지속사용의도가 중요하게 고려되어야 함을 시사한다.

• Journal of Platform Technology
• /
• 제8권4호
• /
• pp.20-28
• /
• 2020

본 논문에서는 시각장애인의 라이프 사이클을 사전에 학습하여 시각장애인의 자립생활을 돕는 적정기술로 음성인식 기반 스마트 웨어러블 디바이스, 스마트 기기 및 웹 AI서버를 포함하는 음성, 사물 및 문자 인식 플랫폼을 제안하였다. 시각장애인용 웨어러블 기기는 착용편의성과 사물인식기능 효율을 높이기 위해 리버스 넥밴드 구조로 설계하여 제작하였으며, 웨어러블 기기에 부착된 고감도 소형 마이크와 스피커는 웨어러블 기기와 연동된 스마트기기의 앱으로 구성된 음성인식 인터페이스 기능을 지원하도록 구성하였다. 음성, 사물 및 광학문자 인식 서비스는 웹 AI 서버에서 오픈소스 및 구글 API를 활용하였고, 서비스 플랫폼의 음성, 사물 및 광학문자 인식 정밀도는 실험을 통하여 평균 90%이상 달성하였음을 확인하였다.