Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.11
no.11
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pp.936-942
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2005
Recently the exoskeletal power assistive equipment which is a kind of wearable robot has been widely developed to help the human body motion. For the elderly people and patients, however, some limits exist due to the weight and volume of the equipments. As a feasible solution, a tendon-driven exoskeletal power assistive device fur the lower body, and caster walker are proposed in this research. Since the caster walker carries the heavy items, the weight and volume of the wearable exoskeleton are minimized. The key control is used to generate the joint torque required to assist motions such as sitting, standing and walking. Experiments were performed for several motions and the EMG sensors were used to measure the magnitude of assistance. When the motion of sitting down and standing up was compared with and without wearing the proposed device, the $25\%$ assistance was acquired.
With the widespread use of high-performance electronics and mobile communications, electromagnetic interference (EMI) shielding has become crucial for protection against malfunctioning of electronic equipment and harmful effects to human health. In addition, smart sensor technologies will be rapidly developed in untact (non-contact) environments and personal healthcare fields. Herein, we introduce our recently developed technologies for flexible multifunctional EMI shielding, and highly sensitive wearable pressure-strain and humidity sensors realized using low-dimensional nanomaterials.
Recently, ways for accurately measuring the three dimensional movements of hand are actively researched so as to utilize the measurement data for therapeutic and rehabilitation programs. This research paper aims to introduce a product called Myo Armband, a wearable device comprised of a 3-axis accelerometer, a 3 axis gyroscope, and electromyographic sensors. We compare Armband's performance with that of the Motion Capture System, which is known as a device for providing fairly accurate measurements for angular movements of objects. Dart throwing and wrist winding motions comprised movement scenarios. This paper also discusses one of Armband's advantages - portability, and suggests its potential as a substitute for previously used devices. Decent levels of measurement accuracy were obtained which were comparable to that of three dimensional measurement device.
In recent years, falls among elderly people have gained serious attention as a major cause of injuries. Falls often lead to fatal consequences due to lack of prompt response and rescue. Therefore, a more accurate fall detection system and an effective feature extraction technique are required to prevent and reduce the risk of such incidents. In this paper, we proposed an efficient feature extraction technique based on multiple sliding windows and validated it through a series of experiments using supervised learning algorithms. The experiments were conducted using the public datasets obtained from tri-axial accelerometers. The results depicted that extraction of the feature from adjacent sliding windows led to high accuracy in supervised machine learning-based fall detection. Also, the experiments conducted in this study suggested that the best accuracy can be achieved by keeping the window size as small as 2 seconds. With the kNN classifier and dataset from wearable sensors, the experiments achieved accuracy rates of 94%.
Development of various sensors attached to mobile and wearable devices has led to increasing recognition of current context-based service to the user. In this study, we proposed a probabilistic model for recognizing user's food intake context, which can occur in a great variety of contexts. The model uses low-level sensor data from mobile and wrist-wearable devices that can be widely available in daily life. To cope with innate complexity and fuzziness in high-level activities like food intake, a context model represents the relevant contexts systematically based on 4 components of activity theory and 5 W's, and tree-structured Bayesian network recognizes the probabilistic state. To verify the proposed method, we collected 383 minutes of data from 4 people in a week and found that the proposed method outperforms the conventional machine learning methods in accuracy (93.21%). Also, we conducted a scenario-based test and investigated the effect contribution of individual components for recognition.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.12
no.4
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pp.715-724
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2017
Today all kinds of smart devices are being developed with various researches on wearable devices that support smart computing on the human body. Skin diseases continue to rise including freckles, pimples, atopy, and scalp trouble due to the environmental and genetic factors, and people pay bigger medical bills to treat their skin diseases. There is thus a need to develop a smart-phone or table-based smart healthcare imaging system of high portability and diagnostic accuracy capable of analyzing and managing various skin problems related to skin care. This study proposed an integrated system combining the Smart Mi Band, a wearable device using moisture and UV sensors based on IoT, on the hardware part with the sensor information monitoring software.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.13
no.3
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pp.267-276
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2020
Manufacturing workers are easily exposed to the risk of musculoskeletal disorders caused by repetitive tasks in their working environment. This is due to problems with occupational characteristics that repeatedly use the body. However, the current lack of monitoring systems for monitoring and prevention has led to an increase in workers' exposure to risks each year. This paper presents how to solve these problems in real working environment by producing wearable devices using IMU sensors. After wearing a wearable type device, the user's movement is judged through data analysis by receiving the rotation value according to musculoskeletal movement. At this time, the risk is determined by measuring the number of rotations of the user by eliminating bias and eliminating cumulative error, acquiring sophisticated data, and analyzing it in the form of dynamic threshold values. Using the wearable device proposed in this paper, the effect of this method could be checked through a web page measuring the number of rotations for elbow musculoskeletal disorders.
This case research investigates on how hearing aids, which is one of disability aids, is becoming a smart device, focusing on the case of Starkey Hearing Technologies(Starkey Inc.). Starkey, founded in 1967, has been a leader in innovating forms and functions of hearing aids, and has recently introduced the world's first hearing aid implemented with AI and biological sensors. In this study, history of disability aids, hearing aids(especially Starkey Inc.'s), smart wearable devices and smart earphones are compared. It has been found that recently, there has been a breakdown of boundaries between hearing aids and smart wearable devices in terms of their functions, since entertainment and life assistant functions are added to hearing aids. Based on this trend, the development model of disability aids and smart wearable devices are derived, and according social changes are discussed.
The development of smart healthcare wearables for health is accelerating. Among them, many wearable products using EMS electrical stimulation, which is one of the active research fields, have been released. However, the EMS wearable, which has been studied or released, is released in a comprehensive full-body suit that does not focus on muscle segmentation or a belt that covers the entire abdomen. Therefore, this study intends to use two breathing methods by applying an EMS pattern that subdivides specific muscles and attach a stretch sensor that can measure breathing to the abdominal pressure belt. The measurement method was conducted by inhaling and exhaling, and the subjects were 10 men in their 20s with healthy bodies. As a result of this study, the sensor's sensitivity was 5 and 3 mm, and the basic sensor in both thoracic and abdominal breathings and the EMS abdominal pressure belt showed improved respiration activation after applying electrical stimulation before and after application. It is concluded that, because of the two patterns produced based on the physical function, the difference in respiration activation effect and sensitivity between sensors could be confirmed with three sensors rather than not applying electrical stimulation suitable for the respiration method. Based on the results of this study, a follow-up study aims to develop breathing smart clothing that can be monitored in real time in clothing-type wearable products that incorporate EMS patterns and stretch sensors.
A multi-point touch input sensor having different sizes or different capacitance touch points connected by only one pair of signal transmission lines was fabricated using a polyimide film coated with a thin copper plate. The capacitance increases with the decrease in the number of sheets of fabric spacers placed between the two sheets of the polyimide film. Therefore, the touch input sensor could be manufactured without fabric spacers, which was possible by the action of the polyimide film as a dielectric material in the capacitor. On the multi-point touch sensor, higher capacitance was obtained when pressing wider-area touch points with 10mm to 25mm diameter on average. However, the capacitance of a system comprising two sheets of touch sensors was considerably low, causing a serious overlap of the capacitance values according to the data collected from the reliability test. Although the capacitance values could be increased by stacking several sheets of touch sensors, the overlap of data was still observed. After reducing the size of all touch points to 10mm and stacking up to eight sheets of sensors, reliable and consistent capacitance data was obtained. Five different capacitance signals could be induced in the sensors by pushing touch points simultaneously.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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