• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제5권1호
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• pp.7-11
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• 2007

The aim of this paper is to design and implement a new ECG signal monitoring and analysis method for the home care of elderly persons or patients, using wireless sensor network (WSN) technology. The wireless technology for home-care purpose gives new possibilities for monitoring of vital parameter with wearable biomedical sensors and will give the patient freedom to be mobile and still be under continuously monitoring. Developed platform for portable real-time analysis of ECG signals can be used as an advanced diagnosis and alarming system. The ECG features are used to detect life-threatening arrhythmias, with an emphasis on the software for analyzing the P-wave, QRS complex, and T-wave in ECG signals at server after receiving data from base station. Based on abnormal ECG activity, the server transfer diagnostic results and alarm conditions to a doctor's PDA. Doctor can diagnose the patients who have survived from arrhythmia diseases.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.469-471
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• 2014

기존의 온도 측정 시스템은 사용자의 체온 혹은 주변의 온도를 알기 위해서 여러 매체들을 이용하여 조사하고, 또한 매체들을 통해서 나오는 온도들은 그 지역 혹은 장소의 평균적인 온도를 가르쳐 주므로 사용자의 온도 및 사용자 주변 온도를 알기가 어려웠다. 최근 사용자의 정보를 알기위해 의류와 IT를 융합한 웨어러블 제품들이 많이 출시되고 있지만 사용자의 온도 및 사용자 주변 온도를 측정하는 제품들은 아직 출시가 되어 있지 않다. 본 논문에서는 현재 시중에 제공되고 있는 웨어러블 제품들과 다른 사용자의 체온을 측정하고 사용자 주변의 온도를 측정하여 사용자의 편의를 제공하고, 사용자가 저체온증 같은 신체 온도위주의 병에 걸리지 않도록 알려주고 이를 통해 사용자가 인지하여 후속 조치를 할 수 있는 방법을 제시하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제34권5호
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• pp.48-57
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• 2019

As the super-aged society approaches rapidly, the number of people suffering from post-stroke and other neurological disorders is significantly increasing, where prompt and intensive rehabilitation is essential for such people to resume their physical activities in normal daily lives. To overcome the inherent limitations of manual physical therapy, various types of exoskeleton robots are being employed. However, the need of the hour is softer, thinner, lighter, and even stretchable systems for precisely monitoring the motion of each joint without restricting the patients' movements in rehabilitation tasks. In this paper, we discuss the technological trends and current status of emerging stretchable rehabilitation systems, in which sensors, interconnects, and signal-processing circuits are monolithically integrated within a single stretchable substrate attachable to the skin. Such skin-like stretchable rehabilitation devices are expected to provide much more convenient, user-friendly, and motivating rehabilitation to patients with neurological impairments.

• 센서학회지
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• 제31권1호
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• pp.16-23
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• 2022

Cardiac disease is the most common cause of death worldwide. Therefore, detection and classification of electrocardiogram (ECG) signals are crucial to extend life expectancy. In this study, we aimed to implement an artificial intelligence signal recognition system in field programmable gate array (FPGA), which can recognize patterns of bio-signals such as ECG in edge devices that require batteries. Despite the increment in classification accuracy, deep learning models require exorbitant computational resources and power, which makes the mapping of deep neural networks slow and implementation on wearable devices challenging. To overcome these limitations, spiking neural networks (SNNs) have been applied. SNNs are biologically inspired, event-driven neural networks that compute and transfer information using discrete spikes, which require fewer operations and less complex hardware resources. Thus, they are more energy-efficient compared to other artificial neural networks algorithms.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제86권1호
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• pp.23-32
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• 2023

Everyone is aware that air and environmental pollutants are harmful to health. Among them, indoor air quality directly affects physical health, such as respiratory rather than outdoor air. However, studies that have examined the correlation between environmental and health information have been conducted with public data targeting large cohorts, and studies with real-time data analysis are insufficient. Therefore, this research explores the research with an indoor air quality monitoring (AQM) system based on developing environmental detection sensors and the internet of things to collect, monitor, and analyze environmental and health data from various data sources in real-time. It explores the usage of wearable devices for health monitoring systems. In addition, the availability of big data and artificial intelligence analysis and prediction has increased, investigating algorithmic studies for accurate prediction of hazardous environments and health impacts. Regarding health effects, techniques to prevent respiratory and related diseases were reviewed.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.59-65
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• 2023

Currently, polysomnography is essential to diagnose sleep-related breathing disorders. However, there are several disadvantages to polysomnography, such as the requirement for multiple sensors and a long reading time. In this paper, we propose a system for predicting the severity of sleep-related breathing disorders at home utilizing measurable elements in a wearable device. To predict severity, the variables were refined through a three-step variable selection process, and the refined variables were used as inputs into three machine-learning models. As a result of the study, random forest models showed excellent prediction performance throughout. The best performance of the model in terms of F1 scores for the three threshold criteria of 5, 15, and 30 classified as the AHI index was about 87.3%, 90.7%, and 90.8%, respectively, and the maximum performance of the model for the three threshold criteria classified as the RDI index was approx 79.8%, 90.2%, and 90.1%, respectively.

• 감성과학
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• 제24권2호
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• pp.65-74
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• 2021

최근 ICT 산업의 기술혁신이 일어남에 따라 생체신호을 인식하고 이에 대해 대응을 하기 위한 웨어러블 센싱 장치에 대한 수요가 증가하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 단순한 함침과정을 통해 3차원 스페이서(3D spacer)직물을 단일벽 탄소나노튜브(SWCNT)분산용액에 함침공정을 진행해 단일층(monolayer) 압전 저항형 압력 센서(piezoresistive pressure sensor)를 개발하였다. 3D 스페이서 원단에 전기전도성을 부여하기 위해 시료를 SWCNT 분산용액에 함침공정을 진행한 후 건조하는 과정을 거쳤다. 함침된 시료의 전기적 특성을 파악하기 위해 UTM (Universal Testing Machine)과 멀티미터를 이용해서 압력의 변화에 따른 저항의 변화를 측정하였다. 또한 센서의 전기적 특성의 변화를 관찰하기 위해 분산용액의 농도, 함침횟수, 시료의 두께를 다르게 해서 시료의 센서로서의 성능을 평가했다. 그 결과 wt0.1%의 SWCNT 분산용액에 함침공정을 2번 진행한 시료가 센서로서 가장 뛰어난 성능을 나타냄을 알 수 있었다. 두께별로는 7mm 두께의 센서가 가장 높은 GF를 보이고 13mm 두께의 센서가 작동범위가 가장 넓음을 확인했다. 본 연구를 통해 3D spacer 원단으로 제작한 스마트 텍스타일 센서는 공정과정이 단순하면서도 센서로서 성능이 뛰어나다는 장점을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권8호
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• pp.253-258
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• 2015

u-헬스케어 관점에서 볼 때, 심박수(heart rate)는 아픈 사람의 질환을 관리하는 일리스(illness)나 건강한 사람의 건강을 지속적으로 관리하는 웰니스(wellness) 분야에 모두 유용하게 사용된다. 이는 심박수가 질환의 증상을 판단하거나 운동 부하의 지표로서 모두 사용될 수 있기 때문이다. 최근에 착용형 센서(wearable sensors)를 이용하여 상시적으로 심박수를 모니터링하여 이에 기반하여 현재 몸 상태를 점검해볼 수 있는 다양한 심박계(heart rate monitor)와 이와 연동하여 심박수를 이용한 다양한 운동관리 스마트폰 앱이 개발되어 출시되고 있다. 그러나 이러한 스마트폰 앱은 모두 개인 용도로 제한된다. 논문에서는 여러 사람들의 심박수를 동시에 실시간으로 모니터링할 수 있는 시스템을 설계하고, 이를 적용할 수 있는 안드로이드 앱을 개발한다. 개발된 앱의 주요 기능은 다수 이용자에 대한 동시적 심박수 모니터링으로 피트니스 센터에 효과적으로 적용 가능하다.

• 한국결정성장학회지
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• 제30권5호
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• pp.189-193
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• 2020

최근 웨어러블 센서를 구현하기 위한 유연전극을 제조하기 위한 다양한 방법들이 논의되고 있다. 현재 개발되고 있는 웨어러블 센서기기는 피부의 신축성에 따라 잘 늘어나야 하고, 신축성을 부여하기 위해, 다양한 고분자 기판이 사용되어지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 스펀지 기반 신축성 기판에 고탄성의 은나노와이어 전극을 형성하고 신축의 정도에 따른 전기적 특성 평가를 진행하였다. 제조 방법은 습식합성법을 이용하여 은나노와이어를 성장시켰고 플라즈마 표면처리된 폴리우레탄 기반의 스펀지에 함침시킨 후 저온에서 열처리를 하였다. 특히, 스펀지의 플라즈마 표면처리는 은나노와 이어의 균일한 코팅을 가능케 하였다. 유연 스펀지 전극은 160회 이상의 반복 인장-수축 사이클에서 신뢰성있는 전기 저항변화를 보여주었다.

• 센서학회지
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• 제16권1호
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• pp.24-32
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• 2007

Conductive rubber material was molded in a belt shape to measure respiration. Its resistivity was approximately $0.03{\;}{\Omega}m$ and the resistance-displacement relationship showed a negative exponent. The temperature coefficient was approximately $0.006{\;}k{\Omega}/^{\circ}C$ negligible when practically applied on the abdomen. The conductive rubber belt was applied on a normal male's abdomen with the dimensional change measured during resting breathing. The abdominal signal was differentiated ($F_{m}$) and compared with the accurate standard air flow rate signal ($F_{s}$) obtained by pneumotachometry. $F_{m}$ and $F_{s}$ differed in waveform, but the start and end timings of each breaths were clearly synchronized, demonstrating that the respiratory frequency could be accurately estimated before further processing of $F_{m}$. $F_{m}-F_{s}$ loop showed a nonlinear hysteresis within each breath period, thus 6 piecewise linear approximation was performed, leading to a mean relative error of 14 %. This error level was relatively large for clinical application, though customized calibration seemed feasible for monitoring general variation of ventilation. The present technique would be of convenient and practical application as a new wearable respiratory transducer.