이동형 생체계측을 위한 임베디드 컴퓨팅 = Embedded Computing for Mobile Biotelemetry
저자
홍주현 (충북대학교 의과대학 의공학교실, 의학연구소) ; 진계환 (충북대학교 의과대학 의공학교실, 의학연구소) ; 박경순 (충북대학교 의과대학 의공학교실, 의학연구소) ; 조명찬 (충북대학교 의과대학 내과학교실, 의학연구소) ; 박길선 (충북대학교 의과대학 방사선학교실, 의학연구소) ; 차은종 (충북대학교 의과대학 의공학교실, 의학연구소) ; 이태수 (충북대학교 의과대학 의공학교실, 의학연구소)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2003
작성언어
Korean
주제어
KDC
510.000
자료형태
학술저널
수록면
205-214(10쪽)
제공처
소장기관
연구목적: 초소형 정밀 기계 기술로 제작된 2차원 가속도 센서와 916 MH2 단거리 고주파 데이터 통신 기술을 응용하여 인체의 운동상태를 자동으로 감지하고 분류하는 기법을 제안 하고자 하였다.
재료 및 방법: 인체의 신호를 획득하기 위하여 미국 버클리대에서 제작한 무선 센서를 등 산용 조끼의 전면상단에 부착해서, 대상자의 흉골 부위에 위치하도록 하고, 앉은 상태에서 일어서거나 눕거나 하는 동작 및 그 역동작이 일어날 때, 가속도 센서에서 감지되는 4가지 종류의 파형 현화에 해당되는 데이터를 무선센서 네트웍을 통해 획득하였다.
결과: 획득한 신호를 주성분분석(Principal Component Analysis)과 지원벡터머신(Support Vector Machine)을 사용하여, 2차주성분까지를 도표화하고 클러스터링 함으로써, 4개의 영역으로 분할하는 것이 가능함을 말 수 있었다
결론: 소형 센서들이 작동되는 임베디드 컴퓨팅 환경에서 일상생활 중에 발생하는 인체의 4가지 동작을 자동으로 감지하고 분류하는 것이 가능함을 보였다.
Purpose: New monitoring and classifying method of human motion contort was pro- posed by using 2-axial MEMS accelerometer and 916 MHz short-range data communica-tion technology.
Materials and Methods: The wireless sensor of MICA mote was attached to a woman mountain vest and located close to the subject's sternum. During four types of sub-ject's motion, that is, sit-to-stand, stand-to-sit, sit-to-tying, and tying-to-sit, waveform changes of the accelerometer data were acquired by wireless sensor network.
Results: The acquired signal was analyzed by Principal Component Analysis(PCA) and Support Vector Machine(SVM) technique. By clustering the first and second principal components, four regions corresponding to the four types of motion, were clearly segment-ed.
Conclusion: Human motion context during daily life could be monitored and classified automatically by using small sensors in embedded computing environment
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