Kim, Tae Ho;Suh, Dong Hyeok;Yoon, Shin Sook;Ryu, KeunHo
Journal of Digital Contents Society
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v.19
no.9
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pp.1779-1785
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2018
In this paper, we propose an error correction method to improve the accuracy of human activity recognition using sensor event data obtained by smart devices such as wearable and smartphone. In the context awareness through the smart device, errors inevitably occur in sensing the necessary context information due to the characteristics of the device, which degrades the prediction performance. In order to solve this problem, we apply Kalman filter's error correction algorithm to compensate the signal values obtained from 3-axis acceleration sensor of smart device. As a result, it was possible to effectively eliminate the error generated in the process of the data which is detected and reported by the 3-axis acceleration sensor constituting the time series data through the Kalman filter. It is expected that this research will improve the performance of the real-time context-aware system to be developed in the future.
Seung Hwan Jeon;Hyeongho Min;Jihun Son;Tae Kon Ahn;Changhyun Pang
Journal of Sensor Science and Technology
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v.33
no.1
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pp.7-11
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2024
Soft-pressure sensors have numerous applications in soft robotics, biomedical devices, and wearable smart devices. Herein, we present a highly sensitive electronic skin device with an isotropic wrinkled pressure sensor. A conductive ink for soft pressure sensors is produced by a solution process using polydimethylsiloxane (PDMS), poly 3-hexylthiophene (P3HT), carbon black, and chloroform as the solvents. P3HT provides high reproducibility and conductivity by improving the ink dispersibility. The conductivity of the ink is optimized by adjusting the composition of the carbon black and PDMS. Soft lithography is used to fabricate a conductive elastic structure with an isotropic wrinkled structure. Two conductive elastic structures with an isotropic wrinkle structure is stacked to develop a pressure sensor, and it is confirmed that the isotropic wrinkle structure is more sensitive to pressure than when two elastic structures with an anisotropic wrinkle structure are overlapped. Specifically, the pressure sensor fabricated with an isotropic wrinkled structure can detect extremely low pressures (1.25 Pa). Additionally, the sensor has a high sensitivity of 15.547 kpa-1 from 1.25 to 2500 Pa and a linear sensitivity of 5.15 kPa-1 from 2500 Pa to 25 kPa.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.39
no.6
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pp.617-624
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2015
This paper describes the development of a wearable robot to assist the elbow muscle for use by elderly workers in aging societies. Various previously developed wearable robots have drawbacks in terms of their price, portability, and slow recognition of the wearer's intention. In this paper, emphasis is placed on the following features to minimize these drawbacks. The first feature is that an actuator is attached only at the elbow joint that withstands the highest moment during arm motion to reduce the weight, volume, and price of the robot and increase its practicality. The second is that operation of the wearable robot is divided into two modes, a tracking mode and a muscle strengthening mode, and the robot can automatically switch between these modes by analyzing the wearer's intention through the brachial muscle strength measuring device developed in this study. The assistive performance of the developed wearable robot is experimentally verified by motion tracking experiments without an external load and muscle strengthening experiments with an external load. During the muscle strengthening experiments, the power of the muscle of the upper arm is measured by a commercial electromyography (EMG) sensor. Motion tracking performance at a speed of $120^{\circ}/s$ and muscle assistance of over 60 % were obtained using our robot.
Sung, Ji Hoon;Choi, Sun Tak;Lee, Joo Young;Cho, We-Duke
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.8
no.4
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pp.93-102
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2019
As interest in wellness grows, There is a lot of research about monitoring individual health using wearable devices. Accordingly, a variety of methods have been studied to distinguish exercise from daily activities using wearable devices. Most of these existing studies are machine learning methods. However, there are problems with over-fitting on individual person's learning, data discontinuously recognition by independent segmenting and fake activity. This paper suggests a detection method for exercise activity based on the physiological response principle of heart rate up and down during exercise. This proposed method calculates activity intensity and heart rate from triaxial and photoplethysmography sensor to determine a heart rate recovery, then detects exercise by estimating activity intensity or detecting a heart rate rising state. Experimental results show that our proposed algorithm has 98.64% of averaged accuracy, 98.05% of averaged precision and 98.62% of averaged recall.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.10
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pp.927-932
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2010
Estimation methods of motion intention from bio-signal present challenges in man machine interaction(MMI) to offer user's command to machine without control of any devices. Measurements of meaningful bio-signals that contain the motion intention and motion estimation methods from bio-signal are important issues for accurate and safe interaction. This paper proposes a novel motion estimation sensor based on a geometrical muscle changes, and a motion estimation method using the sensor. For estimation of the motion, we measure the circumference change of the muscle which is proportional to muscle activation level using a flexible piezoelectric cable (pMAS, piezo muscle activation sensor), designed in band type. The pMAS measures variations of the cable band that originate from circumference changes of muscle bundles. Moreover, we estimate the elbow motion by applying the sensor to upper limb with least square method. The proposed sensor and prediction method are simple to use so that they can be used to motion prediction device and methods in rehabilitation and sports fields.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.32
no.2
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pp.157-160
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2019
P(VDF-TrFE-CFE) (Poly (vinylidene fluoride-trifluoroethylene-chlorofluoroethylene)), which exhibits a high electrostriction of about 7%, can transmit tactile output as vibration or displacement. In this study, we investigated the applicability of P(VDF-TrFE-CFE) to wearable piezoelectric actuators. The P(VDF-TrFE-CFE) layers were deposited through spin-coating, and interspaced with patterned Ag electrodes to fabricate a two-layer $3.5mm{\times}3.5mm$ device. This layered structure was designed and fabricated to increase the output and displacement of the actuator at low driving voltages. In addition, a laser vibrometer and piezoelectric force microscope were used to analyze the device's vibration characteristics over the range of ~200~4,200 Hz. The on-off characteristics were confirmed at a frequency of 40 Hz.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.12
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pp.51-57
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2019
In this paper, we analyzed the performance of IoT based smart wearable mine detection device. There are various mine detection methods currently used by the military. Still, in the general field, mine detection is performed by visual detection, probe detection, detector detection, and other detection methods. The detection method by the detector is using a GPR sensor on the detector, which is possible to detect metals, but it is difficult to identify non-metals. It is hard to distinguish whether the area where the detection was performed or not. Also, there is a problem that a lot of human resources and time are wasted, and if the user does not move the sensor at a constant speed or moves too fast, it is difficult to detect landmines accurately. Therefore, we studied the smart wearable mine detection device composed of human body antenna, main microprocessor, smart glasses, body-mounted LCD monitor, wireless data transmission, belt type power supply, black box camera, which is to improve the problem of the error of mine detection using unidirectional ultrasonic sensing signal. Based on the results of this study, we will conduct an experiment to confirm the possibility of detecting underground mines based on the Internet of Things (IoT). This paper consists of an introduction, experimental environment composition, simulation analysis, and conclusion. Introduction introduces the research contents such as mines, mine detectors, and research progress. It consists of large anti-personnel mine, M16A1 fragmented anti-mine, M15 and M19 antitank mines, plastic bottles similar to mines and aluminum cans. Simulation analysis is conducted by using MATLAB to analyze the mine detection device implementation performance, generating and transmitting IoT signals, and analyzing each received signal to verify the detection performance of landmines. Then we will measure the performance through the simulation of IoT-based mine detection algorithm so that we will prove the possibility of IoT-based detection landmine.
This article introduces developing trends of an 'Ubiquitous Interface' as an access method for use of various network resources, such as public wireless networks and un-licensed wireless networks in ubiquitous sensor network environments, without troublesome settings or operations by users. 'Ubiquitous Interface' is a relatively wide sense meaning not only physical interface of specified device or between processors, but anything method for access USN. These 'Ubiquitous Interface' able to provide seamless services that adapt autonomously to the user's movements and changes in the state of wireless resources. Recently, strongly recommended current technologies are RFID, NFC, Multi-mode mobile terminal, UMA mobile terminal and Wearable computer as a future ubiquitous interface. These technologies are have to have flexibility and multiple physical communication channels for seamless service hand over and serve easy connection at huge USN to user. Also, they have to must have flexible software structure. Finally, through the 'Ubiquitous Interface', we will be experience of seamless communication and realize a real liberty of communication.
본 연구는 비접촉식 센서 기반의 웨어러블 디바이스를 이용한 딥러닝 기반의 제스처 인식에 대한 연구이다. 이를 위하여 Flexible MSG 센서를 기반으로 한 Flexible Epidermal Tactile Sensor를 사용하였으며, Flexible Epidermal Tactile Sensor는 손, 손가락 제스처를 취했을 때 손목, 손가락과 연결되어 있는 근육들의 움직임에 따라 발생하는 피부 표면의 전극을 취득하는 센서이다. 실험을 위하여 7가지 손, 손가락 제스처를 정의하였으며, 손목의 꺾임, 손목의 뒤틀림, 손가락의 오므림과 펴짐, 아무 동작도 취하지 않은 기본 상태에 대한 제스처로 정의하였다. 실험 데이터 수집에는 손목이나 손가락에 부상, 장애등이 없는 일반적인 8명의 참가자가 참가하였으며 각각 한 제스처에 대하여 20번씩 반복하여 1120개의 샘플을 수집하였다. 입력신호에 대한 제스처를 학습하기 위해 본 논문에서는 1차원 Convolutional Neural Network를 제안하였으며, 성능 비교를 위해 신호의 크기를 반영하는 특징벡터인 Integral Absolute Value와 Difference Absolute Mean Value를 입력신호에서 추출하고 Support Vector Machine을 사용하여 본 논문에서 제안한 1차원 CNN과 성능비교를 하였다. 그 결과 본 논문에서 제안한 1차원 CNN의 분류 정확도가 우수한 성능을 나타냈다.
This article introduces developing trends of an "Ubiquitous Interface" as an access method for use of various network resources, such as public wireless networks and un-licensed wireless networks in ubiquitous sensor network environments, without troublesome settings or operations by users. "Ubiquitous Interface" is include a relatively wide sense meaning not only physical interface of specified device or between processors, but anything method for access USN. These "Ubiquitous Interface" able to provide seamless services that adapt autonomously to the user's movements and changes in the state of wireless resources. Recently, strongly recommended candidates are RFID, NFC, Multi-mode mobile terminal, Wearable computer and OSGi for integrated digital home networking system as a future ubiquitous interface. These candidates are have to have flexibility and multiple physical communication channel for seamless service hand over and serve easy connection at huge USN to user. And, must have flexible software structure and multi-functional middleware. Consequently, for more enhance performance of an ubiquitous interface and developing, need more structured and integrated future plan.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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