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u-헬스케어 시스템에서 멀티 생체신호 측정 무선 단말기 설계 및 구현
장문석(M. S. Jang),엄수홍(S. H. Eom),김평수(P. S. Kim),이응혁(E. H. Lee) 한국재활복지공학회 2013 재활복지공학회논문지 Vol.7 No.2
기존의 u-헬스케어 시스템의 생체 신호 측정 단말기는 단말기에서 하나의 생체 신호를 측정하여 평가하는 것이 대부분이고, 복합된 기능의 단말기이더라도 사용자의 선택에 의해서 생체 신호를 측정하도록 되어있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고, u-헬스케어 시스템에 적용하기 위한 멀티 생체신호 측정무선 단말기를 구현하였다. 구현된 단말기는 4개의 적외선 센서를 사용하여 맥박수를 측정하고, 2개의 전극을 이용하여 피부전도도를 측정하고, 3축 가속도 센서를 사용하여 운동량을 측정하였다. 뿐만 아니라, 생체신호 데이터를 무선으로 전송하기 위해 지그비를 이용하여 PC 또는 휴대단말기로 전송할 수 있는 통신 패킷 프레임을 제안한다. 무선 단말기를 구현하여 실제 테스트한 결과 맥박 수는 2회 이내의 오차 범위를 가지고, 운동량은 약 85.6%, 84.7%의 신뢰도를 보였으며, 피부전도도는 사용자의 신체 상태에 따라 변화함을 알 수 있었다. Most of existing biomedical signal measurement devices measure and evaluate biomedical signal only in a single device. Also, even if the device is multi-functional, those biomedical signals can be measured by selection of the user. In this paper, we implemented wristband-style biomedical signal measurement device for u-healthcare system to solve the problem above. Implemented device uses 4 infrared sensors to measure the pulse, 2 electrodes to measure the skin conductivity, and 3-axis accelerometer to measure momentum. Also, we propose a communication packet frame for transmitting biomedical signal data to PC or mobile device, using Zigbee. Studies show that our device has the error rate of less than twice for pulse measurement, 85.6%, 84.7% reliability for momentum measurement, and the skin conductivity has changed according to the user"s physical status.
u-헬스케어 시스템에서 지그비를 이용한 손목형 생체 신호 측정 단말기 설계 및 구현
장문석(M. S. Jang),이응혁(E. H. Lee),최상방(S. B. Choi) 한국재활복지공학회 2010 한국재활복지공학회 학술대회논문집 Vol.2010 No.11
Most of existing biomedical signal measurement devices measure and evaluate biomedical signal only in a single device. Also, even if the device is multi -functional, those biomedical signals can be measured by selection of the user. In this paper, we implemented wristband-style biomedical signal measurement device for u-healthcare system to solve the problem above. Implemented device uses 4 infrared sensors to measure the pulse, 2 electrodes to measure the skin conductivity, and 3-axis accelerometer to measure momentum. Also, we propose a communication packet frame for transmitting biomedical signal data to PC or mobile device, using Zig bee. Studies show that our device has the error rate of less than twice for pulse measurement, 85.6%, 84.7% reliability for momentum measurement, and the skin conductivity has changed according to the user"s physical status.
자기주도적 요통 재활 훈련을 위한 관성 센서 기반의 게임 연동 시스템 개발
나선종(S. J. Na),장문석(M. S. Jang),박성준(S. J. Park),태기식(K. S. Tae),민홍기(H. K. Min),이응혁(E. H. Lee) 한국재활복지공학회 2018 한국재활복지공학회 학술대회논문집 Vol.2018 No.4
lumbar stabilization exercises reduces the stress applied to the spine, and the lumbar stabilization exercise to obtain the stability of the trunk exercise therapy. These are repetitive exercises, so if patient exercise for a long time, patient may feel bored. The purpose of this study is to develop a low back pain rehabilitation training system for self-directed rehabilitation of low back pain patients in cooperation with games so that patients can feel accomplishment and satisfied without feeling bored. In this study, patient data is collected through a complementary filter that performs lumbar stabilization with an inertial sensor. It was verified through experiments that the patient"s posture can be determined by converting the value into an angle, and stable and unstable posture can be distinguished.
강신윤(S. Y. Kang),엄수홍(S. H. Eom),장문석(M. S. Jang),이응혁(E. H. Lee) 한국재활복지공학회 2015 재활복지공학회논문지 Vol.9 No.1
본 논문에서는 상지하부 절단환자를 대상으로 하는 상지 근전도 기반의 로봇 팔 제어방법을 제안한다. 로봇 팔의 제어를 위해 전완 신전근과 전완 굴곡근 그리고 이두근의 근활성도를 분석하여 특정 자세에 따른 근활성도 분포를 제어입력으로 활용하였다. 이러한 제어 입력은 알고리즘을 통하여 로봇 팔을 제어하기 위한 제어명령으로 변환된다. 제안하는 방법에 대한 실험 및 검증을 위하여 1채널 근전도 착용형 모듈과 각각의 모듈과의 연동을 통하여 3채널 근전도 분석을 수행하는 PC 어플리케이션 기반의 5자유도 로봇 팔 제어시스템을 구성하였다. 제어의 정확도 및 성능평가를 위해 로봇 팔을 통한 물건 옮기기 실험을 수행하였으며, 20대 중반의 남성을 대상으로 하여 10시간의 숙달훈련 후 실험을 수행한 결과 실험결과의 평균 정확도가 92.5%로서 제안하는 방법은 유효한 것으로 평가하였다. In this paper, we propose the robotic arm control method based on upper extremity electromyogram for lower upper extremity amputation patient. The muscle activity of the forearm flexor, forearm extensor and biceps was analyzed to utilize distribution of muscle activity to a specific position in order to the control input. This control input is converted into a control command for controlling the robotic arm through the algorithm. For the experiment and verify the proposed method, 5DoF robotic arm control system was constructed with 1 channel EMG Module and PC applications through the interworking with each module to perform a three-channel EMG analysis. For accuracy and performance evaluation of control, Experiments were performed with robotic arms moving objects. As a result of experiments which after training for 10 hours by middle 20’s man, Validity of the proposed method was evaluated based an average accuracy of 92.5%.