앉은 상태에서 비침습적인 방법으로 사람의 분당 호흡수를 탐지함

깊이 카메라로부터 얻은 깊이 값에 필터링을 통해 노이즈를 제거하였고, PSD를 통해 분당 호흡 수를 계산했음

10명을 대상으로 실험을 진행하였고 호흡 센서와 비교했을 때 1.6980%의 평균 에러율을 보였음

스마트폰 내장 카메라를 통해 숨쉬는 소리를 녹음함

비 침습적인 방법으로 신호를 얻는 것은 선명한 신호를 제공하지 않으나, 신호처리를 통해 이를 달성하였음

실험 결과 4.19%, 4.01%의 오차율을 보였음

스마트폰의 듀얼 카메라를 통해 가슴, 복부 움직임을 녹화하고 이 영상을 처리하여 호흡률을 계산함

11명의 건강한 실험자를 대상으로 실험했으며 6-60breath/min의 높고 낮은 주기의 호흡을 기록함

그 결과 1.43%, 1.62%의 오차율을 보였음

접사렌즈를 부착한 스마트폰의 카메라를 이용해서 안구 영상을 녹화한 후, 동공의 크기를 계산함으로써 동공 변화 유무 검출함

아이폰 6 플러스(30fps), LG G2(24fps), 갤럭시 노트3(24fps)의 기기를 사용해서 실험하였으며 아이폰 6 플러스를 사용했을 때,
평균 71.2%의 동공 검출률을 얻음

visoClip으로 촬영한 홍채 이미지에서 패턴, 색 등 특징을 조사하고 홍체 변화에 따른 환자의 건강진단에 도움이 되고자 함

홍채 내의 특정 패턴 검출을 위한 알고리즘을 연구중에 있으며 질병의 조기 진단 및 전개과정 파악에 기여하고자 함

가슴의 움직임을 녹화하고 신호처리 과정을 통해 노이즈를 제거하고 1회 호흡수, 호흡률을 구하고자 함

사용자에 맞게 계산할 수 있도록 캘리브레이션을 진행하였고 그 결과 폐활량계와 비교했을 때 높은 상관관계(0.999±0.002)을 보임

스마트폰의 카메라를 통해 혈류량을 측정하는 PPG 측정 기법에서, 가장 우수한 신호를 제공하는 위치를 찾고자 함

VEGA r3, G3 CAT.6, GALAXY a5를 이용하여 실험을 진행하였고 압력, 최적 위치를 계산

그 결과 플래시에 가장 근접했을 때 PPG 신호의 편차가 가장 크게 도출되었음

ECG 측정이 가능한 스마트 밴드를 이용해서 신호를 수집하고, 부정맥을 진단하고자 함

RR 인터벌, RMSD와 섀년 앤트로피를 이용해서 부정맥을 계산함

가모토로라의 스마트워치 Moto 360, 삼성의 Galaxy X5를 사용하여 데이터를 수집하였고 기압 센서 값, 가속도 값, 실행시간을 기록

3축 가속도 값에서 수직, 수평 성분을 추출하고 Weka의 Decision Tree 알고리즘을 이용하여 행동 분류

환자가 언제 어디서나 재활 훈련을 할 수 있는 portable rehabilitation system을 개발

손목밴드의 IMU에서 얻은 acceleration and angular velocity data를 이용하여 어깨의 움직임을 파악함

ROM test 에 따라 환자 개인의 physical condition을 측정하여 게임 레벨을 조정

본 시스템을 통하여 오십견 환자가 어깨 재활훈련을 도와주어, 어깨 가동범위가 늘어나는데 도움을 주고자 함

가시광선 대역 카메라와 열화상 카메라로 촬영한 영상에서의 객체 추적률을 비교

가시광선 카메라는 환경에 변화에 민감하지만 열화상 카메라는 환경에 구애 받지 않음

실험 결과 객체 열화상 카메라가 가시광선 카메라보다 높은 검출율을 보였고 가시광선 카메라의 단점을 보완할 수 있음을 확인

열화상 카메라를 이용하여 흉부 이미지를 촬영한 후 분석하여 유방암을 진단하고자 함

이미지의 특징 벡터 값을 추출하고 신경망 알고리즘에서 정상인과 환자를 분류

좌측 유방, 우측 유방의 엔트로피를 계산하는 방법을 제안하였고 환자와 정상인의 엔트로피를 비교하는 방법을 제안

그 결과 92.2%의 재현율, 정밀율을 보임

열화상 카메라와 가시광선 카메라를 사용하여 차량 영상을 획득

차량 영역을 헤드라이트, 그릴 영역으로 분류한 후 질감 특성을 추출하여 모델을 분류하기 위한 특징으로 사용

분류하기 위해 Weka 를 사용하였고 가시 광선은 95%, 열화상은 64%의 분류율을 보였으나 차량 모델이 부족하다는 점, 데이터 수가 부족하다는 점을 보완해야 함