This research is to study IoT based implementation of system and network for medical information processing. This paper's configuration environment consists of sensor node, gateway and server node as a basic IoT architecture. Medical terminal as a sensor node asks connect request to his server, and the server accepts the request if the medical device is already registered. Wearable medical device sends its collected sensing data to server, and server processes the received data for data visualization or saves them for usage in the future. This paper describes overall processes and their algorithms and suggests their software processing architecture.
Smart textile industries have been precipitously developed and extended to electronic textiles and wearable devices in recent years. In particular, owing to an increasingly aging society, the elderly healthcare field has been highlighted in the smart device industries, and pressure sensors can be utilized in various elderly healthcare products such as flooring, mattress, and vital-sign measuring devices. Furthermore, elderly healthcare products need to be more lightweight and flexible. To fulfill those needs, textile-based pressure sensors is considered to be an attractive solution. In this research, to apply a textile to the second layer using a pressure sensing device, a novel type of conductive textile was fabricated using vapor phase polymerization of poly(3,4-ethylenedioxythiophene) (PEDOT). Vapor phase polymerization is suitable for preparing the conductive textile because the reaction can be controlled simply under various conditions and does not need high-temperature processing. The morphology of the obtained PEDOT-conductive textile was observed through the Field Emission Scanning Electron Microscope (FESEM). Moreover, the resistance was measured using an ohmmeter and was confirmed to be adjustable to various resistance ranges depending on the concentration of the oxidant solution and polymerization conditions. A 3-layer 81-point multi-pressure sensor was fabricated using the PEDOT-conductive textile prepared herein. A 3D-viewer program was developed to evaluate the sensitivity and multi-pressure recognition of the textile-based multi-pressure sensor. Finally, we confirmed the possibility that PEDOT-conductive textiles could be utilized by pressure sensors.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.20
no.2
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pp.91-98
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2019
Accidents of worker that occur in isolated places are difficult to rescue, unlike general construction accidents. There is a problem of communication limitation when an accident occurs in an isolated place. Also, it is difficult to search the accident place due to the absence of CCTV. In order to solve these problems, this paper proposes a device that combines IoT technology with a safety helmet, which must be worn in the workplace. The proposed device additionally designs and implements a real-time PPG(Photoplethysmography) sensor, body temperature sensor, accelerometer sensor and a camera sensor on the helmet. The proposed helmet system allows the user and the control center to monitor the state of the worker. In addition, when an abnormal biological signal or fall occurs to the worker, the image is transmitted to the control center. By using the proposed system, it is possible to check the status of the worker in real time, so that it has an advantage that it can cope with the accident quickly.
In this paper, a small microwave sensor that can be applied to a wearable device is proposed because it can detect the heartbeat signal of a human body moving irregularly at low speed. It consist of balanced microstrip radiation patches in the 2.4 GHz ISM band, self-oscillation detection circuit, and feedback circuit. Based on the theoretical development and simulation, the validity of the proposed structure was confirmed and the manufactured prototype was tested. The board size of the circuit is as small as 65mm × 85㎟, and has a low power consumption of 60mW thanks to the simple RF circuit structure. Finally heartbeat signal has been obtained from a human body moving at low speed (0.5Hz) within a linear distance of 2 to 30mm close to the sensor and a lateral distance of ±20mm.
Kim, Jong-Jin;Gwon, Seong-Ju;Lee, Young-Sook;Chung, Wan-Young
Journal of Sensor Science and Technology
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v.24
no.1
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pp.69-77
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2015
The Microsoft Kinect is a motion sensing input device which is widely used for many motion recognition applications such as fitness, sports, and rehabilitation. Until now, most of remote rehabilitation systems with the Microsoft Kinect have allowed the user or patient to do rehabilitation or fitness by following the motion of a video screen. However in this paper we propose a smart remote rehabilitation system with the Microsoft Kinect motion sensor and a wearable ECG sensor which can allow patients to offer monitoring of the individual's performance and personalized feedback on rehabilitation exercises. The proposed noble smart remote rehabilitation is able to monitor and measure the state of the patient's condition during rehabilitation exercise, and transmits it to the prescriber. This system can give feedback to a prescriber, a doctor and a patient for improving and recovering motor performance. Thus, the efficient rehabilitation training service can be provided to patient in response to changes of patient's condition during exercise.
Kim, Young-Han;Ahn, Hyun-Seok;Yoon, Changseok;Lim, Yongseok;Lim, Seung-ok;Yoon, Myung-Hyun
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.2
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pp.1250-1264
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2017
This paper presents the architecture design, implement, experimental validation of a bistatic backscatter wireless communication system in Wi-Fi network. The operating principle is to communicate a tag's data by detecting the power level of the power modulated Wi-Fi packets to be reflected or absorbed by backscatter tag, in interconnecting with Wi-Fi device and Wi-Fi AP. This system is able to provide the identification and sensor data of tag on the internet connectivity without requiring extra device for reading data, because this uses an existing Wi-Fi AP infrastructure. The backscatter tag consists of Wi-Fi energy harvesting part and a backscatter transmitter/a power-detecting receiver part. This tag can operate by harvesting and generating energy from Wi-Fi signal power. Wi-Fi device decodes information of the tag data by recognizing the power level of the backscattered Wi-Fi packets. Wi-Fi device receives the backscattered Wi-Fi packets and generates the tag's data pattern in the time-series of channel state information (CSI) values. We believe that this system can be achieved wireless connectivity for ultra- low-power IoT and wearable device.
Transmission and reflectance are two non-invasive techniques to perform pulse oximetry. This paper presents a design of reflectance-based pulse oximetry for watch-type wearable device, in which sensor and detector are located on the same surface of the body part. The basic principle of a pulse oximeter is based on the measurement of the red and infrared (IR) light absorption. Oxygenated blood has significant differences of light absorption characteristics than deoxygenated blood under red (660 nm) and infrared (940 nm) wavelength. Infrared is absorbed more by oxygenated hemoglobin than red. So the hardware implementation is included placing of the two LEDs (red and IR) with single photo-detector in the middle on the patient's wrist to get the corresponding pulsatile signals which are used to estimate the $SpO_2$.
With the outbreak of COVID-19, non-face-to-face activities such as remote learning and telecommuting have increased rapidly. As a result, the number of people staying at home and the number of hours spent inside the house have also increased since the pandemic. Our team had previously worked on methods for detecting abnormal conditions in a person's health in various circumstances within the house by converging single sensor-based algorithms. In our previous research, we installed IoT sensors indoors to detect people emergency situations requiring aids, the scope of detection was limited to indoor space due to the limitation in sensors. In this study, we have come up with a system that integrates our previous study with a new method for detecting abnormal conditions in outdoor environments using outdoor security cameras and wearable devices. The proposed system enables users to be notified of emergency situations in both indoor and outdoor areas and respond to them as quickly as possible.
Kim, Yun-Kyung;Kim, Sung-Mok;Lho, Hyung-Suk;Cho, We-Duke
Journal of Internet Computing and Services
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v.12
no.3
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pp.17-26
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2011
We have developed a wearable device that can convert sensor data into real-time step counts. Sensor data on gait were acquired using a triaxial accelerometer. A test was performed according to a test protocol for different walking speeds, e.g., slow walking, walking, fast walking, slow running, running, and fast running. Each test was carried out for 36 min on a treadmill with the participant wearing an Actical device, and the device developed in this study. The signal vector magnitude (SVM) was used to process the X, Y, and Z values output by the triaxial accelerometer into one representative value. In addition, for accurate step-count detection, we used three algorithms: an heuristic algorithm (HA), the adaptive threshold algorithm (ATA), and the adaptive locking period algorithm (ALPA). The recognition rate of our algorithm was 97.34% better than that of the Actical device(91.74%) by 5.6%.
Bae, Jun Ho;Ham, Seong Su;Park, Sung Cheol;Park, and Kwi-Il
Journal of Sensor Science and Technology
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v.31
no.5
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pp.312-317
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2022
Piezoelectric energy harvesting has attracted increasing attention over the last decade as a means for generating sustainable and long-lasting energy from wasted mechanical energy. To develop self-powered wearable devices, piezoelectric materials should be flexible, stretchable, and bio-eco-friendly. This study proposed the fabrication of stretchable piezoelectric composites via dispersing perovskite-structured BaTiO3 nanoparticles inside an Ecoflex polymeric matrix. In particular, the stretchable piezoelectric sensor array was fabricated via a simple and cost-effective spin-coating process by exploiting the piezoelectric composite comprising of BaTiO3 nanoparticles, Ecoflex matrix, and stretchable Ag coated textile electrodes. The fabricated sensor generated an output voltage of ~4.3 V under repeated compressing deformations. Moreover, the piezoelectric sensor array exhibited robust mechanical stability during mechanical pushing of ~5,000 cycles. Finite element method with multiphysics COMSOL simulation program was employed to support the experimental output performance of the fabricated device. Finally, the stretchable piezoelectric sensor array can be used as a self-powered touch sensor that can effectively detect and distinguish mechanical stimuli, such as pressing by a human finger. The fabricated sensor demonstrated potential to be used in a stretchable, lead-free, and scalable piezoelectric sensor array.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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