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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.2
- 수록면
- 114 - 120 (7page)
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본 논문에서는 근전도 신호 획득 및 분석을 위한 웨어러블 디바이스용 센서 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템의 성능은 임상용 근전도 시스템에서 획득된 근전도 신호와 근피로도 및 근활성도의 상관성 분석에 의해 평가되었으며 실측된 소비전력이 상용 근전도 시스템들과 비교되었다. 5명의 피실험자들의 이두박근 및 삼두박근에서 수집된 근전도 신호를 통한 실험에서, 구현된 시스템이 임상용 근전도 센서 시스템과 근피로도는 1.1~1.4의 상관성을, 근활성도는 약 1.0의 강한 양의 상관 경향성을 보여주었다. 또한 소비전력의 비교에서 구현된 시스템의 소비전력이 상용 근전도 시스템보다 25%~50%의 감소하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 근전도 신호의 특징 및 수집
3. 근전도 센서 시스템의 설계 및 구현
4. 실험 및 결과
5. 결론
REFERENCES
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - M, Steve / 2002 / Sousveillance: Inventing and using Wearable Computing Devices for Data Collection in Surveillance Environments / Surveillance & Society 1 (2) : 331 ~ 355
[학술지(정기간행물)] - K. Hung / 2004 / Wearable Medical Devices for Tele-Home Healthcare / Engineering in Medicine and Biology Society 7 : 2784 ~ 2787
[학술지(정기간행물)] - Y. Heetae / 2016 / User Acceptance of Wearable Devices: An Extended Perspective of Perceived Value / Telematics and Informatics 33 (2) : 256 ~ 269
[학술대회논문] - T. Martin / 2000 / Issues in Wearable Computing for Medical Monitoring Applications: A Case Study of a Wearable ECG Monitoring Device / The Fourth International Symposium on Wearable Computers : 43 ~ 49
[학술지(정기간행물)] - A. Gruebler / 2014 / Design of a Wearable Device for Reading Positive Expressions from Facial EMG Signals / IEEE Transactions on Affective Computing 5 (3) : 227 ~ 237
[학술지(정기간행물)] - K. Hung / 2004 / Wearable Medical Devices for Tele-Home Healthcare / Engineering in Medicine and Biology Society 7 : 2784 ~ 2787
[학술지(정기간행물)] - Y. Heetae / 2016 / User Acceptance of Wearable Devices: An Extended Perspective of Perceived Value / Telematics and Informatics 33 (2) : 256 ~ 269
[학술대회논문] - T. Martin / 2000 / Issues in Wearable Computing for Medical Monitoring Applications: A Case Study of a Wearable ECG Monitoring Device / The Fourth International Symposium on Wearable Computers : 43 ~ 49
[학술지(정기간행물)] - A. Gruebler / 2014 / Design of a Wearable Device for Reading Positive Expressions from Facial EMG Signals / IEEE Transactions on Affective Computing 5 (3) : 227 ~ 237
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