최근 개인정보 활용에서 보안 및 인증에 대한 중요성이 대두되고 있으며, IoT 기반의 바이오 디바이스를 접목한 생체인식 기술은 사용자의 식별과 인증을 위해 다양한 분야에서 많은 발전을 보이고 있다. 본 논문에서는 대규모 뇌파신호를 효과적으로 처리하기 위한 방안으로 Deep Learning 기법을 적용한 뇌파 데이터 식별과 이를 분석한 사용자 인증이 가능한 스마트 자물쇠 모델을 제안한다. 제안한 뇌파신호를 활용한 Deep Learning 기반 사용자 식별 및 인증 모델은 보안 시스템에서의 활용뿐만 아니라 다양한 사물인터넷과 접목 시킬 수 있으며, 뇌성마비 또는 신체 활동이 제한적인 환자의 경우 일상생활의 제약을 줄이고 삶의 질적 향상에 도움이 될 것으로 기대한다.
To examine different types of influenza diagnostic test kits automatically, automated rapid influenza diagnostic test method based on image recognition is proposed in this paper. First, the proposed methods classify a variety of the rapid influenza diagnostic test kit based on support vector machine that analyzes the kits' feature point. Then, to improve the accuracy of test, the proposed methods match the histogram of both the target image of influenza kit and the input image of influenza kit for minimizing the effect of environment factors, such as lighting and exposure variations. And, to minimize the effect from composition of the hand-helds devices, the proposed methods extract the feature point and match point-by-point between target image of influenza kit and input image of influenza kit. Experimental results of 124 experimental group show that the proposed methods significantly have effectiveness, which shows 90% accuracy in moderate antigen, for the preliminary examination of influenza, and provides the opportunity for taking action against influenza.
스마트 그리드용 전력망이 구축시범사업이 진행됨에 따라 스마트 디지털가전 AV기술, 냉난방 습도 공기 자동관리를 위한 복합에너지 관리기능을 담당하는 스마트 홈 에너지관리기술, 노약자와 장애인을 위한 주거설계와 가족 구성원에 대한 개인별 바이오정보 측정을 담당하게 될 헬스케어 기술, 생체인식 보안과 동작감지센서 등을 다루는 스마트 홈 시큐리티 기술 등 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 물리적 공격에 취약한 외부에 노출되는 문제점이 발생하게 되는 스마트미터기에 대응되는 암호기술을 분석하고 단말기의 효율성을 극대화 할수 있는 스마트 미터기 단말기용 보안시스템 설계를 제안하였다.
본 논문은 자율 주행차량의 운행과 더불어 기존 차량 사고 방지를 위한 차량 간 통신 기술, 자율주행 기술, 브레이크 자동 제어 기술, 인공지능 기술 등이 널리 개발되고 있다. 차량 사고 발생이 일어나더라도 사망이나 부상을 최소화하기 위한 각종 기술들의 안전성의 상용화에 있다. 본 논문의 경우 자율주행 차량시, 안전성 확보연구이다. 이는 일반적인 저전력 근거리 무선 통신용 칩 신호나 초소형 도로 AI 장착 등의 공간적 요소에 따라 판별한다. 반면 본 논문은 상기 전자 칩의 신호를 읽는 데에서 생체 전자 칩까지의 "감지영역 내 체류 시간인식, 민감도"까지 체크하여 승차한 안전의 신뢰성을 높인다. 실제 세계 각국의 신뢰성을 실증한 결과로서, 안전성면에서 탑승객 전원의 안전 자율 시스템을 유도한다. 무인 자율차량 탑승과 상용화는 가까운 미래에 도로위 IoT의 AI 시스템과 생체 칩(Verification emotion + Chip)으로의 연계성면에서 그 진보성의 실증결과, 세계 각국의 안전 기술신뢰성은 더욱 부각된다.
넙치의 생체방어 및 면역관련 유전자의 대량확보를 위하여, 지질다당질로 자극한 넙치의 말초백혈구 cDNA library를 suppression subtractive hybridization 방법으로 제작하여 발현유전자의 발현 양상 및 특성을 분석하였다. 총 470개의 SSH 클론 중 기존에 밝혀진 유전자와 상동성을 보인 218개의 클론을 분석한 결과, 대표적인 전염증사이토카인 IL-1의 유인수용체인 IL-1RII가 34번의 가장 높은 빈도로 발현되었으며, IL-$1{\beta}$가 14번의 높은 발현 빈도를 보였다. 그 중 펩티도글리칸 인식 단백질및 혈관활성 장 펩타이드 유전자는 어류에서는 처음으로 보고되는 것으로, 지질다당질로 자극한 넙치의 말초백혈구 SSH cDNA library는 다양한 생체방어 및 면역관련 유전자를 포함하고 있었다.
우리나라 3대 수면 질환으로는 코골이, 수면무호흡증, 불면증이 있다. 수면 부족은 만병의 근원이며 수면 부족으로 인한 질병은 심혈관계 질환, 인지장애, 비만, 당뇨, 대장염, 전립선암에 이르기까지 다양하게 나타난다. 수면 관리 중요성을 인식한 정부도 2018년 7월부터 수면다원검사를 국민건강보험 혜택을 적용해서 작은 부담으로 검사를 받아볼 수 있도록 하고 있다. 그럼에도 불구하고 불면증 환자는 시간적·공간적·경제적 부담감을 해소하고 일상생활 속에서 수면의 질을 관리할 필요가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 병원이 아닌 일상생활 속에서 수면관리에 활용할 수 있는 안대형 생체신호 측정기기를 개발하였다. 측정기기에서는 6개 생체신호(안구동작, 뒤척임, 체온, 산소포화도, 심박수, 오디오)를 측정할 수 있다. 사용되는 센서로는 안구동작, 뒤척임은 자이로스코프센서(MPU9250, InvenSense, 미국)가 사용되었다. 센서값 입력 범위는 258~460°/sec 단위로 조정되며, 입력 범위값 내에서 작동상태를 확인하였다. 체온, 산소포화도, 심박수는 센서(MAX30102, Analog Devices, 미국)를 사용하였다. 체온은 30~45℃ 작동상태를 확인했으며, 산소포화도 사용범위는 미사용상태는 0%이고 사용상태는 20~90%의 작동상태를 확인하였다. 심박수의 범위는 40~180 bpm에서 작동상태를 확인하였다. 오디오 신호는 센서(AMM2742-T-R, PUIaudio, 미국)를 통해서 생체신호를 측정하며 감도는 -42±1 dB이며 주파수 범위는 20~20 kHz에서의 작동상태를 확인하였다. 시스템 구성은 생체신호 측정기기와 데이터수집 장치로 PC 및 모바일 애플리케이션으로 구성되었다. 측정된 데이터는 모바일과 PC로 수집되며 수집된 데이터는 수면의 단계를 판단하고 수면 유도와 수면장애에 대한 사전 선별기능을 진행할 수 있는 기초자료로 사용될 수 있다. 앞으로 간편하게 가정에서 불면증 환자들에게 수면의 질을 측정할 수 있게 되어 불면증 환자들의 치료에 도움이 될 것으로 예상한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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