웨어러블 컴퓨팅 환경은 대개 이동 중일 가능성이 많고 이때 눈과 손이 자유롭지 못하고 많은 주의가 필요한데 기존의 데스크탑 인터페이스 방식(WIMP)은 적합하지 않다. 또한 웨어러블 환경에서 모바일 기기의 소형화로 인하여 작은 화면에서 정보를 확인하고 처리해야 하기 때문에 기능 수행에 따른 인지부하가 늘어남과 동시에 수행 속도가 느려지고 많은 오류가 발생하는 등 어려움이 따른다. 이와 같이 변화된 환경에 적합한 입력 방식의 적정 수준을 찾는 연구가 필요하다. 본 연구는 이동 상황에서 모바일 기기를 사용할 때 동시에 여러 가지 일을 수행함으로써 걸릴 수 있는 인지부하를 줄여주기 위한 방법을 기기의 입력 방식과 사용되는 메뉴구조의 복잡성을 중심으로 분석하였다. 입력 방식을 포인팅입력 방식, 버튼입력 방식, 동작입력 방식으로 나누고, 이 방식들을 통한 메뉴탐색 과제와 화면에 제시되는 도형기억 과제를 동시에 수행했을 때 수행의 정확도와 과제수행 속도를 측정하였다. 또한 제시되는 메뉴탐색 과제의 메뉴계층의 수를 변화시켜서 입력 방식의 복잡성에 따른 과제 수행을 살펴보았다. 실험은 정지 상황과 이동 상황에서 모두 이루어졌다. 정지 상황과 이동 상황 모두에서 포인팅입력 방식이 과제 수행의 정확도가 가장 높은 반면 수행 속도에서 가장 느린 것으로 나타났다. 동작입력 방식에서는 수행의 정확도는 떨어졌으나 수행 속도는 빠르게 나타났다. 이는 이동 중에 수행되는 과제에서 정확도보다도 속도가 중요한 상황에서는 동작입력 방식이 적합하다는 것을 시사한다.
언제, 어디서, 누구나 대용량 네트워크를 사용할 수 있는 유비쿼터스(ubiquitous) 시대가 다가오면서, 카메라가 장착되어 있고 무선 통신이 가능한 PDA, 웨어러블(wearable) 컴퓨터와 같은 휴대용 장치가 가까운 미래에는 일상의 한 부분이 될 것이다. 이런 상황을 반영하듯, 휴대용 장치를 이용한 실감형 게임(augmented game)에 관한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 기존의 실감형 게임들은 전통적으로 'backpack' 시스템이나 패턴마커(pattern marker)를 이용하였다. 'backpack' 시스템은 비싸고, 거추장스러우며, 사용하기 불편한 단점이 있으며, 패턴마커를 사용하면 미리 정한 장소에서만 게임을 해야 하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서 소개하는 게임 Flying Cake는 거추장스러운 장비 대신, 가볍고 휴대 가능한 PDA를 이용하며, 실제 세계에서 가상의 물체를 접목(overlay)하기 위해, 수동적인 패턴마커 대신 얼굴 영역을 이용한다. Flying Cake는 PDA만을 이용하여 실제 세계를 돌아다니며 카메라에 의해 입력된 영상에 접목된 가상의 캐릭터를 공격하는 일인용과 무선 랜을 통해 전송되는 상대방의 영상에 접목된 가상의 캐릭터를 공격하는 이인용을 제공하는 실감형 슈팅 게임이다. 얼굴 추출 기술을 이용하여 입력 영상의 얼굴영역에 가상의 캐릭터를 접목하며, 사용자는 가상의 캐릭터를 공격하며 게임을 즐긴다. Flying Cake는 얼굴 추출 기술을 이용하여 PDA카메라를 통해 입력된 실제 세계와 가상의 물체 사이의 상호작용을 제공하는 새로운 패러다임(paradigm)을 제공함으로써 사용자에게 새로운 즐거움을 제공할 것이다.
인간의 동작 인식은 건강관리, 상황기반 응용 등 실제적인 삶의 여러 부분에서 이용할 수 있기 때문에 중요한 주제이다. 건강관리를 위한 조언을 제공하는데 사용될 수 있기 때문에 동작인식 중 일상생활 동작인식이 주로 연구되고 있다. 특별히 넘어짐은 심장문제로 발생할 수 있기 때문에 넘어짐 인식은 독거 노인의 건강한 삶에 중요한 역할을 할 수 있다. 넘어짐 인식은 여전히 어려운 연구과제이다. 넘어짐 인식을 위해 몸에 여러 종류의 센서를 부착하는 시스템이 제안되었지만 이는 사용자가 센서를 부착하는 것을 잊어버리거나 이런 시스템에 익숙하지 않기 때문에 유용성에 문제가 있다. 본 연구에서는 사용자가 휴대하고 있는 스마트 폰 내의 가속도 및 자이로센서 값의 변화를 분석하여 알려진 넘어짐 패턴과 유사성을 분석하여 넘어짐을 판단하는 방법을 제안한다. 이 연구를 위해 5명의 자원자를 모집하여 다양한 종류의 넘어짐을 실험하였다. 실험결과는 본 연구를 통해서 넘어짐 인식을 위한 제안한 방식이 유효하다는 것을 보여준다. 실험 알고리즘은 많이 사용되고 있는 G1 스마트 폰 위에 구현하였다.
The smart watch is the most popular wearable computing device because it takes a form of wristwatch. Many smart watches have adopted the touch screen interface due to the limited size of display. This paper focuses on touch key size and spacing that affect the usability about the touch key of smart watch. The experiments were made for four touch key sizes (width${\times}$height; $5{\times}5$, $5{\times}7$, $7{\times}5$, $7{\times}7mm$) and nine touch key spacing (vertical${\times}$horizontal; $0{\times}0$, $0{\times}1$, $0{\times}3$, $1{\times}0$, $1{\times}1$, $1{\times}3$, $3{\times}0$, $3{\times}1$, $3{\times}3mm$). The completion time, error rate, control discomfort and identification discomfort were measured. The touch key size $7{\times}7$, $7{\times}5$ and the touch key spacing $3{\times}3$, $1{\times}3$ provided the best results in terms of the completion time and the control discomfort, while the square touch key ($7{\times}7$, $5{\times}5$) provided the best performance for the error rate measure. The result of this study can help ergonomically design the touch interface of the smart watch.
유저의 일상 스케쥴을 제안하고 예측하는 서비스는 스마트 비서의 흥미로운 응용이다. 전통적인 방법에서는 유저의 행동을 예측하기 위하여, 유저가 직접 자신의 행동을 기록하거나, e-mail 혹은 SNS 등에서 명시적인 일정 정보를 추출하여 사용해왔다. 하지만, 유저가 모든 정보를 기록할 수 없기에, 스마트 비서가 얻을 수 있는 정보는 제한적이며, 유저는 유저의 일상의 routine한 정보를 기록하지 않는 경향이 있다. 본 논문에서는 스케줄러에 적히는 정형화된 일정인 스케줄과 비정형화된 일정을 만드는 일상 행동 패턴들을 동시에 고려하는 접근 방법을 제안한다. 이를 위하여 마코프 의사 결정 프로세스 (MDP)를 기반으로 하는 추론 방법과 역강화 학습 (IRL)을 통한 보상 함수 학습 방법을 제안한다. 실험 결과는 우리가 6주간 모은 실제 생활을 기록한 데이터 셋에서 우리의 방법이 기존 방법들보다 우수한 성능을 보임을 논증한다.
본 논문에서는 3축 가속도 센서를 이용하여 사람이 보행 시 발생하는 센서 데이터를 획득하여 실시간 걸음 수 검출이 가능한 웨어러블 디바이스를 개발하였다. 피험자 59명을 대상으로 트레드밀에서 Actical 과 본 연구에서 개발된 디바이스를 착용 후 36분 동안 테스트 프로토콜에 따라 느리게 걷기, 걷기, 빠르게 걷기, 천천히 뛰기, 뛰기, 빠르게 뛰기 등의 다양한 걸음 속력에서 테스트를 진행하였다. 3축 가속도 센서의 X, Y, Z축 출력 값을 하나의 대표 값으로 처리하는 신호벡터크기(Signal Vector Magnitude : SVM)를 사용하였다. 또한 정확한 걸음 수를 검출하기 위해 휴리스틱 알고리즘(Heuristic Algorithm : HA)을 제안하고 적응적인 임계값 알고리즘(Adaptive Threshold Algorithm : ATA), 적응적인 잠금 구간 알고리즘(Adaptive Locking Period Algorithm : ALPA)을 제안한다. 실험결과 제안하는 알고리즘의 걸음 수 인식률은 97.34%로 Actical의 인식률(91.74%)보다 5.6%향상 되었다.
의료 분야의 감성 및 심리 치료를 확장하여 이와 관련된 기술을 일반 생활에 접목하고, 또한 생체신호를 이용하여 보다 쾌적한 삶의 환경을 구축하려는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 뇌전도(EEG : electroencephalogram)와 심전도(ECG : electrocardiogram)의 심박변이도(HRV : Heart Rate Variability)의 패턴을 분석하여 평온, 집중, 긴장, 우울의 네 가지 감성을 분류하고 추론하기 위한 감성추론시스템을 설계하고 구현하였다. 많은 감성 인식 연구가 얼굴이나 음성의 인식에 의하여 이루어지고 있으며, 생체신호를 이용한 추론 연구의 경우에도, 뇌전도나 심전도 등의 단일 생체신호의 분석에 의하여 이루어지고 있다. 본 논문에서는 단일 생체신호가 아닌 뇌전도와 심전도신호를 조합하여 복합적으로 분석함으로서 단일 생체신호의 분석 연구보다 추론의 정확도를 높였으며, 감성 추론을 위한 엔진으로지도 학습과 비지도학습의 RBFN(Radial Basis Function Network) 신경망을 적용하여 오류역전파 알고리즘의 지역 최소점과 수렴속도가 느린 단점을 보완하였다.
다양한 모바일 단말을 활용한 스마트 워크에 대한 수요 증가 및 클라우드, 웨어러블 컴퓨팅, 차세대 유 무선 통신망 등과 같은 융합형 인프라 기반의 서비스 증가에 따라 네트워크의 신뢰성이 매우 중요한 문제로 대두되고 있다. 그러나, 아직까지 이러한 융합형 인프라 기반의 서비스 제공 시 네트워크의 신뢰성을 제공하는 방안에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 클라우드 기반 사무환경 구축시 적용할 수 있는 ISNTC (Intelligent Safe Network Technology based on Cloud)를 제안한다. 제안하는 ISNTC는 SDN (Software Defined Network) 기반의 세이프 네트워크 기술을 활용하여 사용자 데이터를 전송하는 방식이며, 동기화된 전송 경로 및 전송 타이밍을 통해 안전한 데이터 전송을 보장한다. 제안한 ISNTC의 성능 평가는 OPnet 기반의 시뮬레이션을 통해 이루어졌으며, 이를 통해 제안한 방안의 우수성을 검증하였다.
헬스케어가 예방의료 중심으로 다변화 되어가는 생활환경 속에서 건강정보를 제공하는 것은 서비스 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 최근에는 u-헬스케어의 다양한 어플리케이션이 연구자에 의해 제시되고 있다. 본 논문에서는 상황센서 기반의 밴드를 이용한 건강정보 모니터링 시스템을 제안하였다. 제안된 밴드를 착용하여, 건강상태를 수집하고 생체신호를 UMPC로 무선 전송되어 이를 사용자의 위치에 따라 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 고안하였다. 체온, 기온, 조도, 습도, 자외선에 따른 건강지수를 제공하기 위해서, 기상청의 RSS로 부터 추출한 다양한 XML 링크를 활용한다. 건강정보는 천식지수, 뇌졸중지수, 피부질환지수, 폐질환지수, 꽃가루농도지수, 도시고온지수의 요소에 따라 분석한다. 제안하는 시스템을 개발하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다. 따라서 헬스케어에서 서비스의 만족도와 질을 향상시켰다.
최근 들어 wearable computing에 대한 수요가 증가하면서 flexible device에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, flexible device를 구현하기 위해서는 기판의 damage를 줄이기 위한 저온공정, device life-time 향상을 위한 passivation, 와이어 본딩 등 다양한 문제들이 해결 되어야 한다. 이러한 문제들 중, polymer 기판과 금속간의 접착력을 향상시키기 위해서 많은 연구자들은 기판의 표면에 adhesive layer를 도포하거나 금속잉크의 solvent를 변화시키는 등의 연구를 진행해왔다. 종래의 연구는 기존 device를 대체 할 수 있을 정도의 생산성과 polymer 기판에 대한 열 적인 손상 이 문제가 되었다. 종래의 문제를 해결하기 위하여 저온공정, in-line system이 가능한 준 준 대기압 플라즈마를 사용하였다. 본 연구에서는 금속잉크를 Ink-jet으로 jetting하여 와이어 본딩 하는 과정에서 전도성 ink의 선폭을 유지시키고 접착력을 향상하기 위하여 준 대기압 플라즈마 공정을 이용하여 이러한 문제점을 해결하고자 하였다. Polymer 기판 표면에 roughness를 만들기 위해 대략 수백 nm 크기를 갖는 graphene flake를 spray coating하여 마스크로 사용하고 준 대기압 플라즈마를 이용하여 표면을 식각 함으로써 roughness를 형성시켰다. 준 대기압 플라즈마를 발생시키기 위해 double discharge system에서 6 slm/1.5 slm (He/O2) gas composition을 하부 전극에 흘려보내고 60 kHz, 5 kV 파워를 인가하였다. 동시에 상부 전극에는 30 kHz, 5 kV 파워를 인가하여 110초 동안 표면 식각 공정을 진행하였다. Graphene flake mask가 coating되어 있는 유연기판을 산소 플라즈마 처리 한 후 물에 3초 동안 세척하여 표면에 남아있는 graphene flake를 제거하고 6 slm/0.3 slm (He/SF6)의 유량으로 주파수와 파워 모두 동일 조건으로 110초 동안 표면 처리를 하였다. Figure 1은 표면 개질 과정과 graphene flake를 mask로 사용하여 얻은 roughness 결과를 SEM을 이용하여 관찰한 결과이다. 이와 같이 실험한 결과 ink와 기판간의 접촉면적을 늘려주고 접촉 각을 조절하여 Wenzel model 을 형성 할 수 있는 표면 roughness를 생성하였고 표면의 화학적 결합을 C-F group으로 치환하여 표면의 물과 접촉각 이 $47^{\circ}$에서 $130^{\circ}$로 증가하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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