스마트폰의 발달과 더불어 각종 스마트 디바이스가 발달되고 있는 요즘 사람의 신체에 부착하여 컴퓨팅할 수 있는 웨어러블 디바이스가 각광받고 있다. 본 논문에서는 사용자의 움직임을 감지할 수 있는 손목시계형 웨어러블 디바이스를 개발하고 더불어 스마트TV, 스마트폰과 연동하여 사용자들이 효과적으로 자신의 신체정보를 저장, 관리를 할 수 있는 시스템을 개발 및 연구를 진행하였다. 기존의 헬스케어 웨어러블 디바이스는 스마트폰과의 연동을 통해 정보를 저장한다. 그리고 스마트 TV 헬스 애플리케이션은 카메라를 이용한 모션인식이 주를 이룬다. 하지만, 스마트폰과의 연동에서는 제조사마다 지원하는 기기에 제한이 있으며 스마트 TV의 경우도 제조사마다 카메라의 장착 여부가 다르기 때문에 사용자가 사용하기에는 한계가 있다. 웨어러블 디바이스와 스마트폰을 이용하여 수집된 사용자 정보를 이용하여 언제, 어디서나 운동하고 관리할 수 있다. 또한 이러한 정보는 스마트TV 애플리케이션을 통해 확인할 수 있다. 이 시스템을 이용하여 향후 사용자의 움직임을 더욱더 정밀하게 측정할 수 있는 인식기술과 타 디바이스와의 연동에 관한 연구에 활용할 수 있을 것이다.
스마트폰의 발달과 더불어 각종 스마트 디바이스가 발달되고 있는 요즘 사람의 신체에 부착하여 컴퓨팅할 수 있는 웨어러블 디바이스가 각광받고 있다. 본 논문에서는 사용자의 움직임을 감지할 수 있는 손목시계형 웨어러블 디바이스를 개발하고 더불어 스마트TV, 스마트폰과 연동하여 사용자들이 효과적으로 자신의 신체정보를 저장, 관리를 할 수 있는 시스템을 개발 및 연구를 진행하였다. 기존의 헬스케어 웨어러블 디바이스는 스마트폰과의 연동을 통해 정보를 저장한다. 그리고 스마트 TV 헬스 애플리케이션은 카메라를 이용한 모션인식이 주를 이룬다. 하지만, 스마트폰과의 연동에서는 제조사마다 지원하는 기기에 제한이 있으며 스마트 TV의 경우도 제조사마다 카메라의 장착 여부가 다르기 때문에 사용자가 사용하기에는 한계가 있다. 웨어러블 디바이스와 스마트폰을 이용하여 수집된 사용자 정보를 이용하여 언제, 어디서나 운동하고 관리할 수 있다. 또한 이러한 정보는 스마트TV 애플리케이션을 통해 확인할 수 있다. 이 시스템을 이용하여 향후 사용자의 움직임을 더욱더 정밀하게 측정할 수 있는 인식기술과 타 디바이스와의 연동에 관한 연구에 활용할 수 있을 것이다.
Nowadays there are various smart devices and development with the development of smart phones and that can be attached to the human body wearable computing device has been in the spotlight. In this paper, we proceeded developing wearable devices in watch type which can detect user's movement and dev...
Nowadays there are various smart devices and development with the development of smart phones and that can be attached to the human body wearable computing device has been in the spotlight. In this paper, we proceeded developing wearable devices in watch type which can detect user's movement and developing a system which connects the wearable devices to smart TVs, or smart phones so that users can save and manage their physical information in those devices. Health care wearable devices already existing save information by connecting their systems to smart phones. And, smart TV health applications usually include motion detecting systems using cameras. However, there is a limit when connecting smart phone systems to different devices from various companies. Also, in case of smart TV, because some devices may not have cameras, there can be a limit for users who wants to connect their devices to smart TVs. Wearable device and user information collected by using the smart phone and when it is possible to exercise and manage anywhere. This information can also be confirmed by the smart TV applications. By using this system will be able to take advantage of the study of the behavior of the future work of the user more accurately be measured in recognition technology and other devices.
Nowadays there are various smart devices and development with the development of smart phones and that can be attached to the human body wearable computing device has been in the spotlight. In this paper, we proceeded developing wearable devices in watch type which can detect user's movement and developing a system which connects the wearable devices to smart TVs, or smart phones so that users can save and manage their physical information in those devices. Health care wearable devices already existing save information by connecting their systems to smart phones. And, smart TV health applications usually include motion detecting systems using cameras. However, there is a limit when connecting smart phone systems to different devices from various companies. Also, in case of smart TV, because some devices may not have cameras, there can be a limit for users who wants to connect their devices to smart TVs. Wearable device and user information collected by using the smart phone and when it is possible to exercise and manage anywhere. This information can also be confirmed by the smart TV applications. By using this system will be able to take advantage of the study of the behavior of the future work of the user more accurately be measured in recognition technology and other devices.
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문제 정의
본 연구는 각 디바이스 간의 연동 및 웨어러블 디바이스의 개발을 통해 효과적인 사용자 모션인식 시스템을 구축하는 것을 목표로 한다. 따라서 본 논문에서는 웨어러블 디바이스의 설계 및 개발, 스마트TV 와 스마트 폰 어플리케이션 개발에 대해 설명하고 이를 연동시킬 수 있는 시스템을 제시한다.
본 논문에서는 웨어러블 디바이스의 종류인 스마트 밴드를 이용하여 사용자의 운동을 관리해주는 시스템을 구현하였다. 사용자는 스마트 폰과 스마트TV를 이용 운동 정보를 저장하고 관리할 수 있다.
사용자의 손목, 발목 등에 착용 가능한 밴드 형태의 웨어러블 디바이스를 이용하여 운동량 및 운동 횟수를 측정하고 분석을 통해 스마트 폰이나 스마트TV에 결과를 출력한다. 본 연구는 각 디바이스 간의 연동 및 웨어러블 디바이스의 개발을 통해 효과적인 사용자 모션인식 시스템을 구축하는 것을 목표로 한다. 따라서 본 논문에서는 웨어러블 디바이스의 설계 및 개발, 스마트TV 와 스마트 폰 어플리케이션 개발에 대해 설명하고 이를 연동시킬 수 있는 시스템을 제시한다.
스마트 폰 어플리케이션 또한 스마트 TV 어플리케이션과 같은 기능을 목표로 개발이 진행 하였다. 추가적으로 스마트 TV에서는 사용할 수 없는 GPS이용한 달리기 기능을 안드로이드 SDK를 이용하여 개발하였다.
이에 본 논문에서는 웨어러블 디바이스를 이용한 헬스케어 제품을 개발하고자 한다. 사용자의 손목, 발목 등에 착용 가능한 밴드 형태의 웨어러블 디바이스를 이용하여 운동량 및 운동 횟수를 측정하고 분석을 통해 스마트 폰이나 스마트TV에 결과를 출력한다.
제안 방법
스마트 TV 어플리케이션의 경우 HTML5 와 CSS3 이용하여 사용자 인터페이스를 설계 하였으며 JavaScript를 이용하여 운동별 운동 회수, 칼로리 계산, 점수, 랭킹을 구현하였다. 또한 사용자의 운동량을 체크하기 위하여 칼로리 분석 그래프를 제작하여 운동량 분석이라는 기능을 추가시켰다. 여러 종류의 스마트 TV의 해상도를 맞추기 위하여 반응형 어플리케이션형태로 개발을 실시하였으며 이로 인해 사용자의 여러 환경을 만족 시킬 수 있다.
추가적으로 스마트 TV에서는 사용할 수 없는 GPS이용한 달리기 기능을 안드로이드 SDK를 이용하여 개발하였다. 또한 스마트 TV와 같은 서버를 이용하기 위하여 UDP 통신 방법을 택하였으며 통합된 서버를 동시에 접근 가능하도록 구현 하였다.
운동 횟수는 10회 5세트로 설정하였다. 또한 타 제품과 인식률을 비교하기 위하여 제품별로 같은 조건의 테스트를 거친 후 오차율을 측정 하였다. 아래의표 2는 실제 운동 횟수와 제품을 이용하여 측정된 운동 횟수를 비교한 표이다.
메인서버는 사용자의 운동 횟수를 실시간으로 파악이 가능하도록 이벤트 발생 방식의 node.js를 사용하여 개발하였다. 이는 빠른 속도로 각각의 플랫폼과 반응하기 위함이며 또한 스마트 폰 어플리케이션의 UDP 통신, 스마트 TV 어플리케이션의 Web Socket 방식, 스마트밴드의 센서 값을 수신 및 처리하기 위한 Wifi 방식 모두를 제공한다.
현재 웨어러블 디바이스 중에서 스마트워치 및 스마트 안경이 출시 중이거나 출시 예정에 있으며, 다양한 웨어러블 디바이스들이 개발되고 있다. 본 논문에서 제작한 스마트밴드는 자이로 센서를 이용하여 사용자의 운동 횟수를 카운터하고 와이파이 모듈을 이용하여 서버와 통신을 한다. 자이로 센서는 한 축 또는 여러 축의 회전 움직임의 각 변화량을 측정한다.
자이로 센서는 한 축 또는 여러 축의 회전 움직임의 각 변화량을 측정한다. 사용자가 신체에 스마트밴드를 착용하고 운동을 하면 자이로 센서에 의해 축의 회전 움직임 변화를 측정하여 운동 횟수를 카운트한다. 와이파이 모듈은 스마트밴드와 서버간의 통신이 이루어진다.
이에 본 논문에서는 웨어러블 디바이스를 이용한 헬스케어 제품을 개발하고자 한다. 사용자의 손목, 발목 등에 착용 가능한 밴드 형태의 웨어러블 디바이스를 이용하여 운동량 및 운동 횟수를 측정하고 분석을 통해 스마트 폰이나 스마트TV에 결과를 출력한다. 본 연구는 각 디바이스 간의 연동 및 웨어러블 디바이스의 개발을 통해 효과적인 사용자 모션인식 시스템을 구축하는 것을 목표로 한다.
스마트 TV 어플리케이션의 경우 HTML5 와 CSS3 이용하여 사용자 인터페이스를 설계 하였으며 JavaScript를 이용하여 운동별 운동 회수, 칼로리 계산, 점수, 랭킹을 구현하였다. 또한 사용자의 운동량을 체크하기 위하여 칼로리 분석 그래프를 제작하여 운동량 분석이라는 기능을 추가시켰다.
직접 스마트밴드를 신체에 착용하고 테스트를 진행하였고, 각 운동의 시작점 위치인 자이로 센서 값과 끝점 위치인 자이로 센서 값을 측정하였다. 시작점 위치에서 끝점 위치 사이의 자이로 센서 값을 해당 운동의 적용범위로 설정하였다. 표 1은 각 운동별로 적용범위를 설정한 수치이다.
적용한 범위에 맞게 운동 횟수가 정확하게 계산이 되어야 한다. 실제 운동 횟수와 스마트 밴드를 착용한 후의 운동 횟수를 비교하여 오차율을 측정하였다. 테스트는 총 10명이 참가 하였고 일주일간 진행되었다.
각 운동별로 측정범위를 설정하여 운동 횟수를 계산한다. 실제로 측정범위에 따라 운동 횟수가 정확하게 계산되는지를 실험을 통해 알아보았다. 실험결과 1%내외의 오차율을 발생하였다.
설정한 적용범위를 이용하여 사용자의 운동 횟수를 측정해야한다. 운동에 따른 적용범위를 설정하기 위해 스마트밴드를 착용하고 테스트를 진행하였다. 직접 스마트밴드를 신체에 착용하고 테스트를 진행하였고, 각 운동의 시작점 위치인 자이로 센서 값과 끝점 위치인 자이로 센서 값을 측정하였다.
또한 HTML5를 이용하여 개발하였기에 스마트 TV 뿐만 아니라 스마트폰, 테블릿 PC 등 다양한 단말의 제공을 지원 한다. 이는 실내뿐만 아니라 실외 또는 다른 장소에서도 본 시스템을 이용 가능하도록 설계/개발 하였다. 또한 기존의 웨어러블 디바이스가 특정 신체부위에만 착용한다는 점에 벗어나 본 스마트밴드는 신체의 여러 부위를 번갈아 착용할 수 있다는 장점이 있다.
더불어 복잡한 운동인 경우 인식성이 떨어진다는 평가를 받고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 시스템은 카메라를 사용하는 방식이 아닌 사용자가 스마트밴드를 신체에 직접 착용하여 측정하는 방식을 사용하였기에 사용자의 사용 편의성과 인식률을 높일 수 있다. 또한 HTML5를 이용하여 개발하였기에 스마트 TV 뿐만 아니라 스마트폰, 테블릿 PC 등 다양한 단말의 제공을 지원 한다.
운동에 따른 적용범위를 설정하기 위해 스마트밴드를 착용하고 테스트를 진행하였다. 직접 스마트밴드를 신체에 착용하고 테스트를 진행하였고, 각 운동의 시작점 위치인 자이로 센서 값과 끝점 위치인 자이로 센서 값을 측정하였다. 시작점 위치에서 끝점 위치 사이의 자이로 센서 값을 해당 운동의 적용범위로 설정하였다.
스마트 폰 어플리케이션 또한 스마트 TV 어플리케이션과 같은 기능을 목표로 개발이 진행 하였다. 추가적으로 스마트 TV에서는 사용할 수 없는 GPS이용한 달리기 기능을 안드로이드 SDK를 이용하여 개발하였다. 또한 스마트 TV와 같은 서버를 이용하기 위하여 UDP 통신 방법을 택하였으며 통합된 서버를 동시에 접근 가능하도록 구현 하였다.
팔굽혀펴기는 팔을 굽힘으로써 몸 전체가 위아래로 반복되는 운동이 다. 팔뚝에 스마트 밴드를 착용하면 자이로 센서의 높낮이를 파악하여 운동 회수를 계산한다.
대상 데이터
데이터베이스는 사용자의 정보를 저장 및 관리 할 수 있도록 총 7개의 테이블로 구성하였으며 구성 요소는 각 운동별 테이블 5개, 멤버 관리 테이블 1개, 점수 테이블 1 개로 구성되어 있다. 각 테이블을 연결하기 위하여 사용자의 ID를 Primary Key로 사용하였으며 모든 테이블의 속성에는 날짜를 자동으로 기입하도록 하여 실시간으로 운동량이 갱신 되도록 구성되었다.
본 시스템에 적용된 운동 중 하나를 예로 들면, 팔굽혀펴기의 경우 사용자는 팔뚝에 스마트 밴드를 착용한다. 팔굽혀펴기는 팔을 굽힘으로써 몸 전체가 위아래로 반복되는 운동이 다.
본 시스템의 전체적인 구성도는 그림 1과 같이 스마트 TV 어플리케이션, 스마트폰 어플리케이션, node js를 이용한 메인 서버, MySQL 데이터베이스, 스마트밴드로 구성되어 있다.
실제 운동 횟수와 스마트 밴드를 착용한 후의 운동 횟수를 비교하여 오차율을 측정하였다. 테스트는 총 10명이 참가 하였고 일주일간 진행되었다. 운동 횟수는 10회 5세트로 설정하였다.
성능/효과
특히 leg raise의 경우에서는 가장 난이도가 높은 운동이기에 실험자들이 올바른 운동 자세를 잡기 어려워했으며 그로인해 세 제품 모두 가장 높은 오차율이 측정되었다. 실험 결과 자이로 센서를 활용하였기에 기타 유사한 제품보다 더 높은 인식률을 가진 것으로 평가 된다.
후속연구
사용자가 스마트밴드를 착용하고 운동을 할 때 센서 값이 적용범위 내에 있어야만 운동 횟수 1회가 인정된다. 각 운동별로 적용범위를 적용함으로써 사용자들의 운동자세를 교정할 수 있으며, 운동효과를 향상 시킬 수 있을 것이다.
수년 내에는 다양한 웨어러블 디바이스가 사용되고 있을 것이다. 앞으로 어떠한 웨어러블 디바이스가 출시될지는 모르지만 사용자들에게 편리함을 제공할 수 있는 제품들이 많이 출시되기를 기대해 본다.
실험결과 1%내외의 오차율을 발생하였다. 향후 오차율을 줄일 수 있는 연구가 계속 진행되어야 한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
웨어러블 디바이스의 수요량이 높아지고 있는 추세인 이유는 무엇인가?
이렇게 헬스케어에 집중하는 이유는 최근 사람들의 건강에 대한 관심이 높아지고 있으며 편리한 운동을 추구한 결과이기도 하다 [4],[5]. 웨어러블 디바이스를 헬스케어에 접목하여 쉽게 몸에 탈부착 할 수 있으며 사용자의 운동기록을 저장하고 분석해 주기 때문에 더욱더 수요량은 높아지고 있는 추세이다[6]. 또한 이러한 웨어러블 디바이스를 다른 스마트 기기(스마트 폰, 스마트TV 등)에 연동한다면 웨어러블의 장점과 타 기기의 장점을 결합하여 더욱이 편리한 서비스를 제공할 수 있다[7],[8].
웨어러블 디바이스는 무엇인가?
각종 새로운 스마트 기기가 출시되고 있는 요즘 웨어러블 디바이스가 각광받고 있다[1]. 웨어러블 디바이스는 ‘신체에 부착하여 컴퓨팅 행위를 할 수 있는 모든 것’ 이라는 뜻으로 단순한 휴대성을 넘어 인간과 한 몸처럼 움직일 수 있는 편리함을 추구 한다[2]. 또한 향후 스마트 폰을 대체할 수 있는 차세대 모바일 기술로 인식되고 있다.
웨어러블 디바이스에서 헬스케어 분야에 집중하는 이유는 무엇인가?
특히 웨어러블 디바이스에서 집중적으로 서비스하는 분야는 헬스케어 분야이다[3]. 이렇게 헬스케어에 집중하는 이유는 최근 사람들의 건강에 대한 관심이 높아지고 있으며 편리한 운동을 추구한 결과이기도 하다 [4],[5]. 웨어러블 디바이스를 헬스케어에 접목하여 쉽게 몸에 탈부착 할 수 있으며 사용자의 운동기록을 저장하고 분석해 주기 때문에 더욱더 수요량은 높아지고 있는 추세이다[6].
참고문헌 (8)
S. Y. Kim, Y. J. Lee and S. H. Park, "Concept of wearable computers for research commercialization strategy," The Journal of Korea Digital Design Council, Vol.26, pp. 295-304, 2010.
K. S. Jeong, H. M, Lee, B. C. Lee, J. I. Lee and J. M, Oh, "Wearable computing technology - today and future," The Journal of Korean Institute of Information Technology, Vol. 2, pp. 83-90, 2004.
H. J. Park and H. S. Kim, "Case studies and development on wearable healthcare design - mainly with diverse types of user perspectives," The Journal of Korea Digital Design Council, Vol. 14, No. 3, pp. 135-144, 2014.
D. J. Kim, H. K. Shin and H. S. Ryu, "The preference of healthcare smart home system," The Architectural Institute of Korea, Vol. 28, No. 5, pp. 151-158, 2012.
D. K. Park and M. H. Yeoun, "A study on the system and interaction configuration of health-band," The Journal of Korea Digital Design Council, Vol. 2014, No. 5, pp. 113-114, 2014.
J. Y. Kwon, J. C. Yoon and I. K. Lee, "Perceptual motion feature analysis and its applications," The Journal of Korea Computer Graphics Society, Vol. 2006, pp. 180-184, 2006.
J. Chen, L. Zhou, Y. Zhang and D. F. Ferreiro, "Human motion tracking with wireless wearable sensor network," Korean Society for Internet Information Transactions on Internet and Information Systems, Vol. 7 No. 5, pp. 998-1013, 2013
H. Junker, O. Amft, P. Lukowicz, and G. Troster, "Gesture spotting withbody-worn inertial sensors to detect user activities," Pattern Recognitions, Vol. 41, No. 6, pp. 2010-2024, 2008.
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