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DBM을 활용한 EMR 기반의 스트로크환자의 재활프로토콜 추천 시스템
이선우(S. W. Lee),박경남(K. N. Park),김세진(S. J. Kim),원인수(I. S. Won),권장우(J. W. Kwon) 한국재활복지공학회 2017 한국재활복지공학회 학술대회논문집 Vol.2017 No.4
Most existing stroke rehabilitation training systems were determined by empirical treatment methods of doctors. Standard treatment guidelines for stroke rehabilitation have been introduced to address these problems. However, these guidelines are determined by the doctor"s objective judgment, and sometimes the doctor suggests different treatments for the same patient. In addition, there are cases where only the patient"s exercise function is presented and the individual"s risk management factor is missing during rehabilitation treatment. To solve these problems, this paper proposes a training method suitable for the patient using DBN (Deep Belief Network). In this method, a part of the patient"s EMR(Electronic Medical Records) data and a risk management factor are inputted and a method of presenting a suitable exercise to the patient is derived.
재활 보조기기를 위한 FDM 3D프린팅 기반 PLA 출력물의 어닐링에 따른 최적화
김용래(Y. R. Kim),이선우(S. W. Lee),김주형(J. H. Kim),권장우(J. W. Kwon),이선곤(S. K. Lee) 한국재활복지공학회 2020 재활복지공학회논문지 Vol.14 No.1
3D프린터를 활용한 맞춤형 재활 기기를 제작하기 위해서 3D 프린팅으로 제작된 부품의 약한 기계적 강도와 내부 결함을 확인하기 어렵다는 점이 있다. 본 논문에서는 Poly Lactic Acid(PLA) 필라멘트를 이용하여 Fused Deposition Manufacturing(FDM) 3D프린터 출력 시 출력 온도와 출력속도, 적층 각도에 따른 기계적 강도에 미치는 영향을 인장실험을 통하여 알아보고 어닐링 방법을 통하여 기계적 강도 향상과 내부결함 판단법을 제안하고자 한다. 최적 출력 방법과 플라스틱 사출에서 주로 사용하는 어닐링 기법을 FDM 3D프린터에 적용하였고, 최적 어닐링 온도와 효과를 제안하였다. 이를 통해 맞춤형 재활 기기 제작 시 기계적 강도에 대한 이슈를 해결하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 출력 조건은 온도 220℃ 출력 시 형상 오차가 적고 강도가 강했으며 어닐링 시 23%가 증가하였으며, 출력속도 10mm/s 시편의 강도가 가장 강했으며 어닐링 시 강도가 33% 증가하여 가장 효과가 크게 나타났다. 어닐링 온도로는 유리 전이온도 부근인 60℃에서는 모든 시편이 인장강도가 증가했으나, 결정화 온도근방인 105℃에서는 구조적 결함이 존재하는 출력물은 시편이 비틀림, 들뜸 현상에 의한 인장강도의 약화 현상이 발견되었다. 이러한 결과는 맞춤형 재활 기기 제작에서 높은 기계적 강도와 내부결함파악이 중요시 요구되는 부위에 제작되면 효과적으로 이용될 것이다. Major issues for manufacturing customized rehabilitation devices using 3D printers include weak mechanical strength and difficulty in identifying internal defects. In this paper the effect on the mechanical strength according to the printing temperature the printing speed, and the stacked angle of the FDM 3D printer was recognized through tensile experiment using PLA filament. In addition the optimal printing method and annealing technique which is used primarily in plastic injection, were applied to the FDM 3D printer, and the optimum annealing temperature and effect were recognized. This will solve the issue of mechanical strength in the manufacture of customized rehabilitation devices. The printing conditions proposed in this paper showed the greatest effect with low shape error and strong strength at 220℃ printing temperature, 23% increase in annealing, and 33% increase in annealing of 10mm/s specimen. The tensile strength of all specimens was increased at 60℃ near glass transition temperature, but at 105℃, crystallization temperature, the output with structural defects was twisted and the tensile strength was weakened by lifting phenomena. These results will be effectively used when high mechanical strength and internal defect fractures are made in the production of custom rehabilitation devices.
듀얼 노즐 FDM 3D프린터를 이용한 정전용량 유연-압력센서 개발 및 분석
이선우(S. W. Lee),이선곤(S. K. Lee),권장우(J. W. Kwon) 한국재활복지공학회 2018 재활복지공학회논문지 Vol.12 No.4
본 논문에서는 듀얼 노즐 FDM 3D프린터를 사용하여 정전용량 유연-압력센서를 프린팅하여 제작하고 이를 분석하였다. 본 연구에 들어간 정전용량 유연-압력 센서의 재료는 열가소성 폴리우레탄과 전도성 필라멘트를 사용하여 구성되었다. 본 실험에서 제안하고자 하는 센서는 가로세로 3cm의 센서로 전도성의 필라멘트로 프린팅 된 두 극판간의 간격은 일정하며, 두 전도성 극판을 지지하는 열가소성 폴리우레탄의 프린팅패턴을 3가지 형태로 제작하여 각각의 성능을 비교하였고 평가하였다. 성능평가 방법은 1축 액추에이터를 이용하여 1mm/s의 속도로 0N에서 최대 600N의 힘으로 수직하중을 가하면서 각종 데이터를 수집, 비교 분석평가 하였다. 본 연구를 통하여 FDM 3D프린팅 정전용량 유연-압력센서 제작 가능성을 확인하였다. 또한 별도의 배선이 없는 웨어러블 디바이스, 작업자 및 사회적 약자들을 위한 재활기구 및 인간-컴퓨터 상호작용 장치 등에서 많은 가능성을 확인할 수 있었다. In this paper, we fabricated the capacitive flex-pressure sensor using a dual - nozzle FDM 3D printer and analyzed it. The material of the capacitive flex-pressure sensor in this study was composed of thermoplastic polyurethane and conductive filament. In this experiment the proposed sensor is a sensor of 3x3 cm in width and height. In this experiment, the size of the sensor proposed is composed of a width and height of 3cm. The spacing between the two electrode plates printed with conductive filaments is constant. The printing patterns of thermoplastic polyurethane supporting two conductive plates were fabricated in three types, and their performance was compared and evaluated. For the performance evaluation, various data were collected, compared and evaluated by applying a vertical load at a speed of 1 mm/s from 0N to a maximum of 600N using a single axis actuator Through this study, we confirmed the possibility of fabricating FDM 3D printing capacitive flex-pressure sensor. There are also many possibilities for wireless wearable devices, rehabilitations robot for workers, social weak people, and Hunman Computer Interaction devices.
권순원(S. W. Kwon),송인서(I. S. Song),이선우(S. W. Lee),이준수(J. S. Lee),김주형(J. H. Kim),임강민(G. M. Lim),권장우(J. W. Kwon) 한국재활복지공학회 2020 재활복지공학회논문지 Vol.14 No.2
본 연구에서는 기계학습을 활용하여 열화상 이미지 데이터 셋에 대한 부적합 이미지 판별 시스템을 구현하였다. 해당 시스템은 재활 환자용 맞춤형 웨어러블 의료기기 제품을 제작하는 3D프린터 설비의 이상을 미연에 방지하기 위한 이상 진단 자동화 시스템의 전처리단계에 필수적으로 활용된다. 이를 위해 먼저 FLIR (Forward Looking Infrared) 열화상 카메라를 통해 얻은 비디오 데이터를 열의 온도 정보를 포함하는 PNG (Portable Network Graphics)포맷의 이미지 형태로 추출해내는 프로세스를 개발하였고, 이 이미지 데이터셋을 기반으로 기계학습 모델인 SVM (Support Vector Machine)과 딥러닝(Deep Learning) Network를 훈련시키고 각각의 성능을 비교하였다. 연구를 위한 데이터 셋은 열이 발생되는 각종 기계설비 12개를 대상으로 수집하였다. In this paper, we implemented an inappropriate image detection system for thermal image dataset using machine learning. This system is essential for the preprocessing stage in constructing an automatic diagnosis system for abnormal diagnosis to prevent abnormalities in 3D printer equipment for manufacturing wearable medical device products for rehabilitation patients. To conduct the research, we developed a process to extract video data from FLIR thermal imaging cameras into an image in png format that includes thermal temperature information. Based on this image dataset, we trained the machine learning models Support Vector Machine and Deep Learning Network and compared their performance. The dataset for the system collected 12 heat-generating facilitys.