• 인지과학
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• 제18권4호
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• pp.445-455
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• 2007

본 논문은 주성분분석기법을 이용한 치아의 다면특징을 기반으로 한 새로운 생체 식별시스템을 제안한다. 치아의 다면 특징들은 정면치아와 좌측, 우측 치아들로 이루어진다. 우리는 실생활 환경에서 보안 접속을 위하여 치아를 이용한 생체식별을 목표로 한다. 다면 치아 영상들은 특별히 고안된 실험환경에서 획득되었으며, 개인 식별을 위한 특징으로 42개의 주성분이 개발되었다. 개인 식별은 학습된 다면치아와 회전된 다면치아 사이의 최소근접기법에 의해 계산되었다. 2도 회전 후의 다면치아 인식성능은 평균값으로 좌측면 치아 95.2%, 우측면 치아 91.3%을 보였다.

• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 2002년도 e-Biz World Conference
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• pp.223-227
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• 2002

생체인식 또는 생체 측정한 사람의 생체적, 행동적인 특성을 이용하여 개인을 식별하는 학문 또는 기술(중략)

• 디지털융복합연구
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• 제12권4호
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• pp.319-326
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• 2014

모바일 보안의 증가에 따라, 지식에 근거한 사용자 이름, 패스워드 방식의 개인 인증에 대한 실패를 경험한 사용자들은 개인 식별과 인증에서 손 형상, 지문 인식, 목소리와 같은 생체 정보를 사용하는 것을 더욱 선호하게 되었다. 그러므로 모바일 보안을 위해 개인 식별과 인증에서 생체 인증을 사용하는 것은 인터넷 상에서 고객과 판매자들 모두에게 신뢰성을 준다. 본 연구는 개인 식별과 인증을 위해 iphone4와 galaxy s2의 모바일 폰 영상으로부터 손형상, 손 바닥 특징, 손가락 길이와 너비 등의 손 생체 정보를 인식하는 시스템을 개발한다. 본 연구의 손 생체 정보인식 시스템은 영상 획득, 전처리, 잡음 제거, 표준 특징패턴 추출, 개별 특징패턴 추출 그리고 손 생체 정보 인식의 6가지 단계로 구성한다. 실험에서 사용한 입력 데이터는 50명의 실험자의 손 형상 영상과 손 바닥 영상으로 구성한 250장의 데이터에 대한 평균 인식률은 93.5%이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.521-526
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• 2015

개인의 신원을 확인하기 위해 인간의 생물학적 특성을 사용하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 심전도를 이용한 생체 인식 기술은 피험자에 피부자극을 일으키지 않고 위조가 어렵다. 기존의 생체 인식 시스템인 지문, 얼굴 등의 인식시스템과 쉽게 접목이 가능하여 다중 생체 인식 시스템으로 응용할 수 있다. 본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환 계수를 사용한 심전도의 파형 특성분석법으로 개인을 식별하는 방법을 제안하였다. 심전도 신호의 특징추출은 총 9개의 이산 웨이블릿 변환 계수를 대상으로 상관 계수 분석으로 수행하였다. 식별은 각 클래스의 특징벡터를 입력으로 오류 역전파 신경망을 적용하여 수행하였다. MIT-BIH QT 데이터베이스내 24명의 심전도에 대해 98.88%의 식별율을 나타냈다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제15권4호
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• pp.419-427
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• 1994

본 연구는 인간의 갑상선 세포를 대상으로 암세포의 식별을 위하여 새로운 디지털 영상기술을 적용하여 해석한 것으로 이를 위하여 세포영상해석에 필요한 개선된 처리방법들을 제안하였다. 실험대상으로 정상세포와 암세포로 확진된 갑상선세포의 현미경 영상을 사용하였다. 세포영상으로부터 세포핵을 구분하기 위하여 기존의 방법을 개선한 방향각을 갖는 Contour Following법을 시도하여 세포핵의 영상을 매우 효과적으로 얻을 수 있음을 입증하였고, 세포핵의 특징추출을 위하여 16개의 특징파라미터들을 사용하였고 식별율을 높이기 위하여 우세특징파라미터를 선택하여 식별을 향상을 꾀하였다. 실험 결과 평균 91.11%의 식별률을 얻음으로서 효과적으로 갑상선의 암세포를 식별할 수 있음을 증명하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.529-531
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• 2002

생체인식 시스템은 개인의 물리적/행동적 특성을 측정하여 신원을 확인하기 위한 시스템이다. 이러한 시스템에서 사용되는 특징들은 잡음 등에 의해서 쉽게 영향을 받기 때문에 매우 많은 변형들이 존재하고, 따라서 변형된 특징들을 효과적으로 다루기 위해 다양한 기계학습 방법들이 사용되고 있다. 그런데, 기존의 자료주도적인 방법들을 특정 생체인식 시스템에 적용하기 위해서는 시스템에 등록할 각 사람들로부터 충분히 많은 데이터를 획득해야하는 어려움을 겪게 된다. 또한 시스템에 미등록된 사람의 데이터가 제시될 가능성 등, 무한한 수의 변형이 존재하는 문제점을 갖고 있다. 이러한 문제점들로 인해 데이터의 분포특성을 분석하고 예측하는 것이 어렵다. 생체인식 시스템의 이러한 고유의 문제점을 극복하기 위해서는 새로운 효율적인 식별 및 검증 방법을 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 통계적 가설 검증 이론에 기초한 간단한 방법을 제안하고, 실세계 데이터에 대한 실험을 통해 제안한 방법의 가능성을 확인한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.494-498
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• 2004

본 연구에서는 생체인식(Biometric)을 이용하여 Access Control System을 구현하였다. Biometrics는 생체인식 또는 생체 측정학으로 사람의 생체적, 행동적 특성을 이용하여 개인을 식별하는 학문 또는 기술이다. Access Control System은 개인을 식별 출입과 근태, 개인 관리, 보안 등에 사용하는 System으로 Biometric System과 접목으로 편리성과 보안성에서 탁월한 효과을 발휘할 수 있다. 본 연구에서 제안한 시스템은 기존의 RF Card System에 Wiegand(Data format) Signal 출력으로 기존 RF Card Reader대신 Access Control (Security) System을 구성할 수 있도록 설계되었고 컴퓨터와 RS-232, RS-422 또는 TCP/IP 로 구성되어 Software상에서 임베이디드 System을 Control 할 수 있게 되어 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 춘계종합학술대회
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• pp.439-442
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• 2003

본 연구에서는 생체인식(Biometric)을 이용하여 Access Control System을 구현하였다. Biometric 는 생체 인식 또는 생체 측정학으로 사람의 생체적, 행동적 특성을 이용하여 개인을 식별하는 학문 또는 기술이다. Access Control System은 개인을 식별 출입과 근태, 개인 관리, 보안 둥에 사용하는 System으로 Biometric System과 접목으로 편리성과 보안성에서 탁월한 효과를 발휘할 수 있다. 본 연구에서 제안한 시스템은 기존의 RF Card System에 Wiegand(Data format) Signal 출력으로 기존 RF Card Reader대신 Access Control (Security) System을 구성할 수 있도록 설계되었고 컴퓨터와 RS-232, RS-422 또는 Tcp/Ip로 구성되어 Software상에서 임베이디드 System을 Control 할 수 있게 되어 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제22권2호
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• pp.1-18
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• 2017

오늘날 감정 표현이 서툰 영유아가 처한 극도의 스트레스 상태를 자동적으로 파악하는 것은 영유아의 안전을 위협하며 지속적으로 발생하는 위험 상황의 실시간적인 인지를 위해 반드시 필요한 기술이다. 따라서 본 논문에서는 생체신호를 활용하여 영유아의 스트레스 상태를 분류하기 위한 기계학습 기반의 모델과 생체신호 수집용 스마트 밴드 및 모니터링용 모바일 어플리케이션을 제안한다. 구체적으로 본 연구에서는 영유아의 감정을 나타내는 주요한 요인이 되는 음성 및 심박 데이터의 조합을 활용하여 기존에 널리 알려진 데이터 마이닝 기법을 통해 영유아의 스트레스 상태 패턴을 학습하고 예측한다. 본 연구를 통해 생체신호를 활용하여 영유아의 스트레스 상태 식별을 자동화할 수 있는 가능성을 확인하였으며 나아가서 궁극적으로 영유아의 위험 상황 예방에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제16권4호
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• pp.403-414
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• 1995

심전도 분석은 심장 전문의마다 기준이 다르고, 심전도 처리 시스템마다 측정된 변수 검출오차 때문에 많은 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 심전도 식별과정에서 발생하는 애매 모호성을 줄여주고, 불규칙한 심전도를 구간의 빈번도에 따라 통계학적으로 분석될 수 있도록 디지털 퍼지 프로세서를 사용한 STD-BUS용 실시간 심전도 신호 식별 시스템을 설계.제작하였다. 심전도를 판별하기 위해 사용된 변수는 나이, QRS폭, 평균 RRI, RRI등을 사용하였고, 이들 변수를 본 연구에서 제작한 심전도 신호 식별 시스템에 입력으로 사용한 결과, 일반 프로세서의 알고리즘에서 구별이 불가능했던 심전도 파형을 실시간으로 식별이 가능함을 확인할 수 있었다.