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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
장재민 (경북대학교 기계공학부) 이동규 (한국기계연구원) 이강호 (한국기계연구원) 주수빈 (한국기계연구원) 권오원 (한국기계연구원) 이학 (경북대학교)
저널정보
한국센서학회 센서학회지 센서학회지 제31권 제6호
발행연도
2022.11
수록면
433 - 440 (8page)

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2023

머신러닝을 이용한 온열질환감지 스마트안전모 개발
장재민 기계공학과 2023.01 학위논문

2022

SVM 이용한 다중 생체신호기반 온열질환 감지 스마트 안전모 개발
장재민 ,  이동규 ,  이강호 외 3명 센서학회지 2022.11 학술저널

초록· 키워드

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Recently, owing to global warming, average summer temperatures are increasing and the number of hot days is increasing is increasing, which leads to an increase in heat stroke. In particular, outdoor workers directly exposed to the heat are at higher risk of heat stroke; therefore, preventing heat-related illnesses and managing safety have become important. Although various wearable devices have been developed to prevent heat stroke for outdoor workers, applying various sensors to the safety helmets that workers must wear is an excellent alternative. In this study, we developed a smart helmet that measures various vital signs of the wearer such as body temperature, heart rate, and sweat rate; external environmental signals such as temperature and humidity; and movement signals of the wearer such as roll and pitch angles. The smart helmet can acquire the various data by connecting with a smartphone application. Environmental data can check the status of heat wave advisory, and the individual vital signs can monitor the health of workers. In addition, we developed an algorithm that classifies the risk of heat-related illness as normal and abnormal by inputting a set of vital signs of the wearer using a support vector machine technique, which is a machine learning technique that allows for rapid binary classification with high reliability. Furthermore, the classified results suggest that the safety manager can supervise the prevention of heat stroke by receiving feedback from the control system.
#Smart helmet #Sensors for vital signs #Heat-related illness #Heat stroke #Machine learning #Support vector machine

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