Today, there are research trends about the wearable sensor device that measures various bio-signals and provides healthcare services to user using e-Health technology. This study describes the wearable sensor glove using pulse-wave sensor, conducting fabric and embedded system. This wearable sensor glove is based on the pulse-wave measurement system which is able to measure the pulse wave signal in much use of oriental medicine on the basis of a research trend of e-Health system.
Recently, Wearable Computers have been applied to medical equipments, inspection system, military and various fields of industries. To support the various application of wearable computer, many researches into the input device for wearable computer have been executed. This paper describes the glove-like hand input system for wearable computer. the characteristics of sensed values, and coupling effects between each sensor. Using these characteristics and coupling effects, the general relation between flexion angles of joints and the values from sensors are proposed as exponential functions. Also, the error range of sensed values is proposed and the glove-like hand input system is calibrated as well by the experiments.
The wearable sensor glove was developed using EDA sensors and conducting fabric. EDA(Electro-dermal Activity) signal is an electric response of human skin. There are SIL(Skin Impedance Level) and SIR(Skin Impedance Response) in EDA. SIL consists mostly of a DC component while SIR consists of an AC component. The relationship between drowsiness and the EDA signal is utilized. EDA sensors were made using a conducting fabric instead of AgCl electrodes, for a more suitable, more wearable device. The EDA signal acquisition module was made by connecting the EDA sensor gloves through conductive fabric lines. Also, the EDA signal acquisition module can be connected to a PC that shows the results of the EDA signal processing analysis and gives proper feedback to the user. This system can be used in various applications to detect drowsiness and prevent accidents from drowsiness for automobile drivers.
This paper presents a novel knitted data glove system for pattern classification of hand posture. Several experiments were conducted to confirm the performance of the knitted data glove. To find better sensor materials, the knitted data glove was fabricated with stainless-steel yarn and silver-plated yarn as representative conductive yarns, respectively. The result showed that the signal of the knitted data glove made of silver-plated yarn was more stable than that of stainless-steel yarn according as the measurement distance becomes longer. Also, the pattern classification was conducted for the performance verification of the data glove knitted using the silver-plated yarn. The average classification reached at 100% except for the pointing finger posture, and the overall classification accuracy of the knitted data glove was 98.3%. With these results, we expect that the knitted data glove is applied to various robot fields including the human-machine interface.
본 논문에서는 Pin-type Viboratctile Display Device와 Gyroscope 및 가속도 센서, USB HID을 이용한 글러브 마우스를 제시한다. 이 장치는 장갑 안에 위치한 Gyroscope와 가속도 센서를 통해 사용자의 손목의 움직임을 인식하고 Bluetooth를 통해 본 논문에서 사용하기 위해 제작된 마우스 인식이 가능한 USB 동글에 데이터를 전달한다. 그리고 특정 어플리케이션을 통해 PC상의 정보를 사용자에게 Pin-type Vibrotactile Display 장치를 통해 촉감을 전달한다. 이 마우스는 USB 장치를 제외한 시스템에 필요한 모든 장치들을 글러브 안에 위치하여 Wearable 형태의 시스템을 구현한다. 사용자가 일반적인 공간 마우스를 사용하고 싶으면 다른 어플리케이션 없이 USB 동글만으로 인식이 가능하고 진동촉각을 느끼고자 하면 PC의 시리얼 통신 포트를 USB 동글에 연결하여 사용할 수 있다.
본 논문은 독거노인을 위한 보조 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 착용형 RFID 시스템과 게이트웨이 시스템, 서버 시스템으로 구성된다. 착용형 RFID 시스템은 장갑형태로 구성되며, 싱크노드와 RFID 리더기를 갖는 센서노드로 구성된다. 센서노드는 가구나 약병, 설탕, 소금 등의 다양한 일상생활 물체에 부착된 RFID 태그를 읽는다. 센서 노드는 무선 패킷을 싱크노드로 전송한다. 싱크노드는 수신된 패킷을 게이트웨이로 보내고, 게이트웨이는 수신된 패킷을 서버로 전달한다. 서버 시스템은 데이터베이스 서버와 웹 서버로 구성된다. 착용형 RFID 시스템에서 전달된 데이터는 데이터베이스에 저장되고, 사용자의 일상 생활 활동정보를 표시한다. 처리된 데이터는 가족이나 수발제공자, 병원관계자 등 사용자의 일상생활 패턴을 원하는 사용자에게 제공될 수 있다.
This presents a motion and force estimation system of human fingers by using an Electromyography (EMG) sensor module and a data glove system to be proposed in this paper. Both EMG sensor module and data glove system are developed in such a way to minimize the number of hardware filters in acquiring the signals as well as to reduce their sizes for the wearable. Since the onset of EMG precedes the onset of actual finger movement by dozens to hundreds milliseconds, we show that it is possible to predict the pattern of finger movement before actual movement by using the suggested system. Also, we are to suggest how to estimate the grasping force of hand based on the relationship between RMS taken EMG signal and the applied load. Finally we show the effectiveness of the suggested estimation system through several experiments.
Purpose: The purpose of this study was to compare universal goniometry (UG), which is commonly used in clinical practice to measure the range of motion (ROM) of finger joints with a wearable soft sensor glove, and to analyze the reliability to determine its usefulness. Methods: Ten healthy adults (6 males, 4 females) participated in this study. The metacarpophalangeal joint (MCP), interphalangeal joint (IP), and proximal interphalangeal joint (PIP) of both hands were measured using UG and Mollisen HAND soft sensor gloves during active flexion, according to the American Society for Hand Therapists' measurement criteria. Measurements were taken in triplicate and averaged. The mean and standard deviation of the two methods were calculated, and the 95% limits of agreement (LOA) of the measurements were calculated using the intraclass correlation coefficient (ICC) and Bland-Altman plot to examine the reliability and discrepancies between the measurements. Results: The results of the mean values of the flexion angles for the active range of motion (AROM) of the finger joints showed large angular differences in the finger joints, except for the MCP of the thumb. In the inter-rater reliability analysis according to the measurement method, the ICC (2, 1) value showed a low level close to 0, and the mean difference by the Bland-Altman plot showed a value greater than 0, showing a pattern of discrepancy. The 95% LOA had a wide range of differences. Conclusion: This study is a preliminary study investigating the usefulness of the soft sensor glove, and the reliability analysis showed a low level of reliability and inconsistency. However, if future studies can overcome the limitations of this study and the technical problems of the soft sensor glove in the development stage, it is suggested that the measurement instrument can show more accurate measurement and higher reliability when measuring ROM with UG.
손가락 골절 치료 후에는 장시간 사용하지 않아 손가락 힘줄 운동 능력이 떨어져 관절이 뻣뻣해지고, 경직된다. 이것은 근력손실 및 유연성 저하를 비롯한 손 사용의 어려움으로 이어질 수 있다. 이를 해결하기 위해서는 손가락의 유연성 회복과 근력 강화를 위한 반복적인 재활 훈련을 해야 한다. 본 연구에서는 집에서도 사용할 수 있는 손가락 힘 훈련용 웨어러블 장갑 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 FSR센서를 사용하여 힘을 측정하며, 신호 획득을 위한 맞춤형 PCB를 적용했고 고무 밴드를 사용하여 크기를 조정할 수 있다. 균형잡힌 손가락 근력 훈련 평가를 위해 네 가지 경우의 동작에서 쥐는 힘 측정 결과를 분석하였다. 본 연구에서는 다섯 손가락 힘의 중심을 나타내는 벡터를 제안하며, 힘의 균형 수준을 수치적으로 나타낼 수 있음을 보였다.
A novel high precision spatial positioning method utilizing the electromagnetic momentum, i.e., Electromagnetic Momentum Positioning (EMP), is proposed in this paper. By measuring the momentum of the electromagnetic field around the small current loop, the relative position between the sensor and the current loop is calculated. This method is particularly suitable for the application of close-range and high-precision positioning, e.g., data gloves and medical devices in personal healthcare, etc. The simulation results show that EMP method can give a high accuracy with the positioning error less than 1 mm, which is better than the traditional magnetic positioning devices with the error greater than 1 cm. This method lays the foundation for the application of data gloves to meet the accurate positioning requirement, such as the high precision interaction in Virtual Reality (VR), Augmented Reality (AR) and personal wearable devices network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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