Wearable devices have the potential to revolutionize future medical diagnostics and personal healthcare. The integration of biosensors into scalable form factors allow continuous and noninvasive monitoring of key biomarkers and various physiological indicators. However, conventional wearable devices have critical limitations owing to their rigid and obtrusive interfaces. Recent developments in functional biocompatible materials, micro/nanofabrication methods, multimodal sensor mechanisms, and device integration technologies have provided the foundation for novel skin-interfaced bioelectronics for advanced and user-friendly wearable devices. Nonetheless, it is a great challenge to satisfy a wide range of design parameters in fabricating an authentic skin-interfaced device while maintaining its edge over conventional devices. This review highlights recent advances in skin-compatible materials, biosensor performance, and energy-harvesting methods that shed light on the future of wearable devices for digital health and personalized medicine.
본 연구는 단순 입력 기반 유니모달 인터랙션의 한계를 극복하고 단순 입력 방식이 아닌 멀티모달 기반 사용자의 행위, 의도, 및 집중도를 활용하여 실감적이고 몰입도를 향상시키는 인터랙션 시스템을 제안하는데 그 목적이 있다. 본 연구의 선행연구에서 기존 문헌연구를 토대로 메타분석방법을 활용하여 인터랙션을 위한 3차원 동작 인식 기술의 정확도를 분석하여 최종적인 센서 기반 인터랙션 방법이 선정되었고, 직관적 제스쳐 인터랙션 요소를 추출하여 본 시스템에 반영하였다. 또한 생리반응을 이용한 집중력 판단 기술을 개발하여 사용자 의도를 판단하는 연구를 진행하였다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 3부분으로 나눌 수 있다. 선행연구에서 선정된 인터랙션 요소들을 적용하여 가속도(Accelator) 센서와 연성(Flexible) 센서를 활용하여 손 동작을 인식하는 시스템을 구현하였고, 동공 인터랙션을 통한 안경형 시선 추적기를 구현하여 인터랙션이 가능하게 하였으며, 심혈관 반응과 피부 온열 반응을 측정하여 사용자의 의도를 반영한 시스템을 최종 구현하였다. 실감형 디지털 엔터테인먼트 플랫폼 기술 개발을 위한 기초 연구로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.
In the past, there was a theory that influenza wasn't transmitted directly from birds but was infected to humans via swains. Recently, molecular level research has progressed, and it was confirmed that the avian influenza virus can directly infected to human lung and intestinal epithelial cells. Three pandemicsin the past 100 years were also infected to humans directly from birds. In view of such scientific background, we are developing a method for screening sick birds by monitoring the physiological characteristics of birds in a contactless manner with sensors. Here, the movement of respiratory muscles and abdominal muscles under autonomic innervation was monitored using a magnet and Hall sensor sewn on the thoracic wall, and other multimedia devices. This paper presents and discusses the results of experiments involving continuous periodic noise discovered during flight experiments with a data logger mounted on a Japanese pheasant from 2012 to 2015. A brief summary is given as the below: 1. Magnet and Hall sensor sewn to the left and right chest walls, bipolar electrocardiograms between the thoracic walls, posterior thoracic air sac pressure, angular velocity sensors sewn on the back and hips, and optical reflection of LEDs (blue and green) from the skin of the hips allow observation of periodic vibrations(fasciculations) in the waves. No such analysis has been reported before. 2. These fasciculations are presumed to be derived from muscle to maintain and control air sac pressure. 3. Since each muscle fiber is spatially Gaussian distributed from the sympathetic nerve, the envelope is assumed to plot a Gaussian curve. 4. Since avian trunk muscles contract periodically at all time, we assume that the sympathetic nerve dominates in their control. 5. The technique of sewing a magnet to the thoracic wall and measuring the strength of the magnetic field with a Hall sensor can be applied to screen for early stage of avian influenza, with a sensor attached to the chicken enclosure.
This study reviews studies that used skin temperature in order to establish an emotion evaluation protocol based on skin temperature for home appliances. A survey of skin temperature evaluation papers was conducted by the following five stages: (1) keyword search, (2) title screening, (3) abstract screening, (4) full paper screening, and (5) relevance evaluation. Selected papers were reviewed for: purpose, recruitment criteria of participants, the number of participants, apparatus, procedure, measures, analysis methods, and major findings. Thermistor sensors and thermography are used for the measurement of skin temperature. Skin temperature sensors are attached to 4 - 10 locations on the body and their mean of skin temperature is calculated by Ramanatan's 4-point or Hardy & Dubois's 7-point method. Semantic differential (SD) method and thermography measuring facial surface temperature have been used for emotion evaluation. The SD method provides a set of adjective pairs related to a product and evaluates changes in emotion from the use of the product. The range of facial surface analyzed is defined in the thermal image and temperature changes before and after the evaluation are analyzed. The evaluation items of home appliances include form, color, material, aesthetics, satisfaction, novelty, convenience, pleasantness, and excellence. Many existing emotion studies using skin temperature do not apply physiological and psychological methods. This study provides basic data to establish a skin temperature and emotion evaluation protocol by examining literature for skin temperature and evaluation of sensitivity.
The pulse diagnosis is an important and universal method in Oriental medicine. Nevertheless, because of characteristic that depends on subjective sense of Oriental medicine doctor (OMD), it is not recognized by objective basis. The Korean Institute of Oriental Medicine(KIOM) and Daeyo Medi. Co. Ltd. developed the 3-D Mac using arrey piezoresistive sensors and multi-axial robot. 133 healthy subjects participated in this study, 75 males and 58 females, between 20 and 70 years of age. All subjects were relaxed in a supine position on a comfortable chair for twenty minutes before the measurement was taken. The measured position is the radial artery of subject's left wrist and the position is called Chon, Kwan and Chuck in Oriental medicine. To detect floating and sinking pulse, we established coefficient of floating and sinking(CFS). CFS means relative position of maximum pulse pressure in PH curve. The lower CFS value means that the pulse has floating tendency. There was significant diffence between CFS and diagnosis of floating-sinking pulse by OMD(p=0.020). CFS value of over 40's group was significantly larger than those of 20's and 30's(p=0.000). There was no significant difference between male and female(p=0.061).
연구의 목적은 가정에서 안정 시 인체의 생리적 활력 정보를 센서와 ICT 정보 기술을 통해 연속적으로 수집하는 시스템과 수집된 정보를 이용하여 당뇨병증 유무를 예측하는 인공신경망 기계학습 방법과 필수적인 기본 변수 값을 제시하였다. 연구 방법은 정상인(DM-) 20명과 당뇨병(DM+) 15명을 대상으로 BCG와 ECG 센서의 심박수 측정값의 상관 관계를 분석하였으며 상관 계수는 R2=0.959이다. Artificial Neural Network(ANN) 기계학습 프로그램을 이용하여 당뇨병증 예측 가능성을 확인하였고 입력 변수는 심박변이도의 시계열정보와 심박수, 심박변이도, 호흡율, 박동량 정보, 최저혈압, 최고혈압, 년령, 성별이며 ANN 기계학습 예측 정확도는 99.53%이다. 그리고 향후 ANN 기계학습 방법을 활용하여 BMI 정보를 이용한 당뇨예측 모델, 심장 기능 장애 예측 모델, 수면장애 분석 모델 등의 계속적인 연구가 필요하다.
Monitoring for the physiological state of a solider is essential to the realization of individual combat system. Despite all efforts over the last decades, there is no report to point out the optimal location of the wearable biosensors considering both monitoring accuracy and operational robustness. In response, we quantitatively measure body temperature and heartrate from 34 body parts using 2 kinds of biosensor arrays, each of which consists of a thermocouple(TC) sensor and either a photoplethysmography(PPG) sensor or an electrocardiography(ECG) sensor. The optimal location is determined by scoring each body part in terms of signal intensity, convenience in use, placement durability, and activity impedance. The measurement leads to finding the optimal location of wearable biosensor arrays. Thumb and chest are identified as best body parts for TC/PPG sensors and TC/ECG sensors, respectively. The findings will contribute to the successful development of individual combat system.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1247-1248
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2022
Due to rapid urbanization and population growth, it has become crucial to analyze the various volumes and characteristics of pedestrian pathways to understand the capacity and level of service (LOS) for pathways to promote a better walking environment. Different indicators have been developed to measure pedestrian volume. The pedestrian level of service (PLOS), tailored to analyze pedestrian pathways based on the concept of the LOS in transportation in the Highway Capacity Manual, has been widely used. PLOS is a measurement concept used to assess the quality of pedestrian facilities, from grade A (best condition) to grade F (worst condition), based on the flow rate, average speed, occupied space, and other parameters. Since the original PLOS approach has been criticized for producing idealistic results, several modified versions of PLOS have also been developed. One of these modified versions is perceived PLOS, which measures the LOS for pathways by considering pedestrians' awareness levels. However, this method relies on survey-based measurements, making it difficult to continuously deploy the technique to all the pathways. To measure PLOS more quantitatively and continuously, researchers have adopted computer vision technologies to automatically assess pedestrian flows and PLOS from CCTV videos. However, there are drawbacks even with this method because CCTVs cannot be installed everywhere, e.g., in alleyways. Recently, a technique to monitor bio-signals, such as electrodermal activity (EDA), through wearable sensors that can measure physiological responses to external stimuli (e.g., when another pedestrian passes), has gained popularity. It has the potential to continuously measure perceived PLOS. In their previous experiment, the authors of this study found that there were many significant EDA responses in crowded places when other pedestrians acting as external stimuli passed by. Therefore, we hypothesized that the EDA responses would be significantly higher in places where relatively more dynamic objects pass, i.e., in crowded areas with low PLOS levels (e.g., level F). To this end, the authors conducted an experiment to confirm the validity of EDA in inferring the perceived PLOS. The EDA of the subjects was measured and analyzed while watching both the real-world and virtually created videos with different pedestrian volumes in a laboratory environment. The results showed the possibility of inferring the amount of pedestrian volume on the pathways by measuring the physiological reactions of pedestrians. Through further validation, the research outcome is expected to be used for EDA-based continuous measurement of perceived PLOS at the alley level, which will facilitate modifying the existing walking environments, e.g., constructing pathways with appropriate effective width based on pedestrian volume. Future research will examine the validity of the integrated use of EDA and acceleration signals to increase the accuracy of inferring the perceived PLOS by capturing both physiological and behavioral reactions when walking in a crowded area.
Identification of humans from multiple view points is an important task for surveillance and security purposes. For optimal performance the system should use the maximum information available from sensors. Multimodal biometric systems are capable of utilizing more than one physiological or behavioral characteristic for enrollment, verification, or identification. Since gait alone is not yet established as a very distinctive feature, this paper presents an approach to fuse face and gait for identification. In this paper we will use the single camera case i.e. both the face and gait recognition is done using the same set of images captured by a single camera. The aim of this paper is to improve the performance of the system by utilizing the maximum amount of information available in the images. Fusion is considered at decision level. The proposed algorithm is tested on the NLPR database.
Fingerprint recognition systems are the most widely used in biometrics for personal authentication. As they become more familiar, the security weaknesses of fingerprint sensors are becoming better known. In this paper, we propose a liveness detection method that applies correlation filter to the fingerprint recognition systems. The physiological characteristic of sweat pore, observed only in live people, is used as a measure to classify 'live' fingers from 'spoof' fingers. Previous works show that detection of sweat pores and perspiration patterns in fingerprint images can be used as an anti-spoofing measure. These methods don't consider the characteristic of pores in each individual. We construct the correlation filters of each individual which are composed of their pore information. We make the final decision about the "livens" of fingerprint using correlation output. The proposed algorithm was applied to a data set of 110 live, 110 spoof fingerprint images from optical fingerprint scanner and achieved classification rate of 80%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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