The objective of this study was to develop clothing-type wearable motion sensing and feedback systems to enhance children's sports by promoting visual and audio feedback. In this study, several applications, such as fabric sensors, sportswear integrated with various types of fabric sensors, and fabric-based motion sensing module design, as well as a visual and audio feedback system for gaining a better understanding of a child's interest in a type of exercise, were developed. An SWCNT-based stretchable fabric sensor was developed for motion sensing, and sportswear was designed using the fabric sensor that was integrated into the limbs of the garment. The sensing module was developed, and sensory performance was evaluated through a joint motion experiment for children. In addition, using the feedback system that was developed in the form of an accessory, the responses of light and sound were also examined based on the movement of the child who was wearing the sportswear prototypes. This study focused on the development and assessment of prototype designs for children's sportswear and accessory products that can help to ascertain a child's interest in a particular exercise.
The purpose of this study was to examine the current status and future prospects through the Classification of sports and ICT convergence technology for the health. Sports and ICT convergence technology could be classified into three types-sports and virtual reality, wearable devices, application and platforms. First, the application of virt ual reality technology gives a user the feeling of reality, fun, and flow through the sensing technology. And this was extended to 'Gamification' concept, gamification of the Nike Plus has become a catalyst in the spread of wea rable devices market. Second, the fastest growing sector in the wearable device area is the health and sports. Chin ese and start-up companies as well as global ICT companies is competing for expanding the pool by releasing the fitness-related wearable devices. Third, the building of platform that can utilize the health and exercise-related dat a collected through the application is expanding.
Wearable devices come in a variety of shapes and sizes in numerous fields in numerous fields and are available in various forms. They can be integrated into clothing, gloves, hats, glasses, and bags and used in healthcare, the medical field, and machine interfaces. These devices keep track individuals' biological and behavioral data to help with health communication and are often used for injury prevention. Those with hearing loss or impaired vision find it more difficult to recognize an approaching person or object; these sensing devices are particularly useful for such individuals, as they assist them with injury prevention by alerting them to the presence of people or objects in their immediate vicinity. Despite these obvious preventive benefits to developing Internet of Things based devices for the disabled, the development of these devices has been sluggish thus far. In particular, when compared with people without disabilities, people with hearing impairment have a much higher probability of averting danger when they are able to notice it in advance. However, research and development remain severely underfunded. In this study, we incorporated a wearable detection system, which uses an infrared proximity sensor, into a backpack. This system helps its users recognize when someone is approaching from behind through visual and tactile notification, even if they have difficulty hearing or seeing the objects in their surroundings. Furthermore, this backpack could help prevent accidents for all users, particularly those with visual or hearing impairments.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2013.01a
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pp.281-282
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2013
맥박을 측정하는 방법 중 하나인 PPG(photoplethysmography) 센서는 설계가 비교적 간편하며 사용이 편한 장점이 있지만, 움직임으로 인한 동잡음에 취약하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 동잡음으로 인한 센서와 손가락 사이의 밀착되는 압력의 변화를 측정하여 왜곡된 신호를 보상하였다. PPG센서와 손가락 사이의 압력을 측정하기 위하여 FSR(force sensing resistor)센서를 이용하여 측정하였으며, 측정된 압력과 왜곡된 PPG 신호 비교를 통해 왜곡된 PPG신호와 FSR센서에서 얻은 압력 사이의 연관성을 확인하였고, 신호처리를 통하여 왜곡된 신호를 보상 시켰다. 이와 같은 방법으로 PPG신호를 보상하게 된다면 웨어러블한 환경에서의 적용뿐만 아니라 헬스케어로 응용이 가능할 것으로 보인다.
Recently, as microcomputers and sensors have been miniaturized due to dropdown of their market rates, this lead to a favorable environment for implementing the Internet of Things. Smart clothing refers to a system which can be wearable or portable, and allows people to communicate or conduct sensing. Applying the Internet of things, the role of the server computer is to receive and process data obtained from the sensor. An ordinary PC can act as a server but during the implementation of IoT, a PC has limited application due to a large size and the inconvenient portability. This study proposes a model that allows a variety of functions while implementation with the server from the sensing using the Arduino and Raspberry Pi. If we apply this proposed model, everyone can easily and inexpensively experience mobile IoT system.
Nanoplasmonics is a developing field that offers attractive optical, electrical, and thermal properties for a wide range of potential applications. Based on the compelling characteristics of this field, researchers have shed light on the possibilities of integrated photonics and biosensing platforms using nanoplasmonic principles. Single and unique nanostructures with plasmons can act as individual transducers that convert desired information into measurable and readable signals. In this review, we will discuss nanoplasmonic sensors, especially those in relation to photodetectors for future optical interconnects, and bioinformation sensing platforms based on nanoplasmonics, thus providing a viable approach by which to create sensors corresponding to target applications. In addition, we also discuss scalable fabrication processes for the creation of unconventional nanoplasmonic devices, which will enable next-generation plasmonic devices for wearable, flexible, and biocompatible systems.
International journal of advanced smart convergence
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v.7
no.4
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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.
Soft fluidic actuators (SFAs) are widely utilized in various areas such as wearable systems due to the inherent compliance which allows safe and flexible interaction. However, SFA-driven systems generally require a large pump, multiple valves and tubes, which hinders to develop a miniaturized system with small range of motion. Thus, a highly integrated soft actuator needs to be developed for implementing a compact SFA-driven system. In this study, we propose an electro-hydraulic soft zipping actuator that can be used as a miniature pump. This actuator exerts tactile force as a dielectric liquid contained inside the actuator pressurized its deformable part. In addition, the proposed actuator can estimate the internal dielectric liquid thickness by using its self-sensing function. Besides, the electrical characteristics and driving performance of the proposed system were verified through experiments.
Byeongjun Jang;Jeonghoun Cho;Dohyeon Kim;Kyeong-Won Park
Journal of Intelligence and Information Systems
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v.29
no.2
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pp.23-34
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2023
Wearable technology for military applications has received considerable attention as a means of personal status check and monitoring. Among many, an implementation to recognize specific motion states of a human is promising in that allows active management of troops by immediately collecting the operational status and movement status of individual soldiers. In this study, as an extension of military wearable application research, a new ankle wearable device is proposed that can glean the information of a soldier on the battlefield on which action he/she takes in which environment. Presuming a virtual situation, the soldier's upper limbs are easily exposed to uncertainties about circumstances. Therefore, a sensing module is attached to the ankle of the soldier that may always interact with the ground. The obtained data comprises 3-axis accelerations and 3-axis rotational velocities, which cannot be interpreted by hand-made algorithms. In this study, to discern the behavioral characteristics of a human using these dynamic data, a data-driven model is introduced; four features extracted from sliced data (minimum, maximum, mean, and standard deviation) are utilized as an input of the model to learn and classify eight primary military movements (Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, and High Crawl). As a result, the proposed device could recognize a movement status of a solider with 95.16% accuracy in an arbitrary test situation. This research is meaningful since an effective way of motion recognition has been introduced that can be furtherly extended to various military applications by incorporating wearable technology and artificial intelligence.
This review paper deals with materials, classification, and a current article investigation on smart textile sensors for wearable vital signs monitoring (WVSM). Smart textile sensors can lose electrical conductivity during vital signs monitoring when applying them to clothing. Because they should have to endure severe conditions (bending, folding, and distortion) when wearing. Imparting electrical conductivity for application is a critical consideration when manufacturing smart textile sensors. Smart textile sensors fabricate by utilizing electro-conductive materials such as metals, allotrope of carbon, and intrinsically conductive polymers (ICPs). It classifies as performance level, fabric structure, intrinsic/extrinsic modification, and sensing mechanism. The classification of smart textile sensors by sensing mechanism includes pressure/force sensors, strain sensors, electrodes, optical sensors, biosensors, and temperature/humidity sensors. In the previous study, pressure/force sensors perform well despite the small capacitance changes of 1-2 pF. Strain sensors work reliably at 1 ㏀/cm or lower. Electrodes require an electrical resistance of less than 10 Ω/cm. Optical sensors using plastic optical fibers (POF) coupled with light sources need light in-coupling efficiency values that are over 40%. Biosensors can quantify by wicking rate and/or colorimetry as the reactivity between the bioreceptor and transducer. Temperature/humidity sensors require actuating triggers that show the flap opening of shape memory polymer or with a color-changing time of thermochromic pigment lower than 17 seconds.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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