최근 인간공학 및 감성공학 분야에 대한 관심이 크게 증가하여 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 바이오피드백 인터페이스 기술에 대한 기초 연구로서 복합 생체신호를 처리하고 모델링 하는 시스템을 만드는 것은 매우 중요하며 이러한 기술들의 궁극적 역할은 쾌적한 삶의 환경을 제공하는 것이므로 생체 신호 분석을 기반으로 한 인간 중심의 시스템이 미래 기술의 핵심 키워드가 될 것이다. 본 논문에서는 생체신호(EEG, ECG)분석을 통해 사용자의 집중도 및 감정 상태를 인식하고 사용자의 의도를 효과적으로 반영 가능한 바이오피드백 인터페이스를 설계하였다. 기존의 단일 생체신호를 이용한 인터페이스 기법에 비해 복합 생체신호를 분석함으로써 사용자의 상태 및 의도를 판단함에 용이하고 활용성이 향상 되도록 하였다.
정보 콘텐츠 기술의 발달로 인하여 모든 정보들이 데이터베이스화 되어가고 있다. 하지만 아직 가축의 생체정보의 데이터베이스 구축은 생체정보의 수집단계의 어려움으로 그 발전이 미약하다. 본 논문은 젖소의 생체정보를 수집 관리하기 위하여 지그비 RF(Radio frequency)통신을 이용한 가축의 생체정보의 수집을 통해 젖소들의 생체상태를 센싱 할 수 있는 시스템을 개발하였고 이를 데이터베이스 구축에 활용하기 위한 논문이다. 센싱 시스템은 8Bit 마이크로 컨트롤러와 기울기센서, 온도센서, RF 모듈로 구성되었다.
최근 IT분야의 보안 분야와 함께 생체인식 분야는 급성장하였으며 국내외에서 생체인식 소프트웨어에 대한 시험 인증 수요가 증대되고 있으나 생체인식 소프트웨어에 대한 품질을 평가할 수 있는 방법에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 생체인식 소프트웨어의 품질시험과 평가를 위한 기준으로 평가모듈(Evaluation Module)이 도출되어야 하며, 평가모듈을 효율적으로 공유하거나 교환하기 위해 XML를 이용할 수 있다. 또한, 생체인식 소프트웨어의 인증과정과 관련된 문서들은 다양한 스타일로 구성되어 있으며 평가대상에 따라 관련문서들의 스타일도 변경되어야 한다. 본 논문에서 XML 기반 평가모듈에 XSL(eXtensible Stylesheet Language)을 이용하여 여러 스타일 시트로 적용할 수 있도록 XSL 스타일 편집기를 설계하였다.
본 논문에서는 휴대용 개인정보 단말기를 이용하여 개인의 생체신호를 보다 쉽게 취득하고 분석하는 시스템을 제안한다. 바쁘게 사는 현대인들이나, 거동이 불편한 환자들에게 병원을 직접 내원하여 검사를 받거나 진단을 받는 일은 큰 부담이 아닐 수 없다. 이에 본 연구에서는 원격지에서의 병원이나 타 의료장치에서 취득된 생체신호를 유비쿼터스 환경에서 블루투스로 전송하고 이 데이타를 블루투스가 내장된 PDA에서 획득하여 화면상에 다양한 표현방법으로 표현하는 생체신호 획득 시스템 구현을 목표로 한다. 이와 같은 시스템을 구현함으로서 이전의 생체신호와 현재의 생체신호를 쉽게 비교하고 분석할 수 있으며, 자신의 건강상태를 자가 점검하거나 의료기관의 의사에게 보내어짐으로서 검진 받을 수 있는 원격진료가 가능하다.
유비쿼터스 사회는 인터넷망을 이용하여 생활에 적용되는 서비스들이 무수히 많아지고, 이를 안전하고 정확하게 서비스하기 사용자 인증이 중요한 요소로 강조되고 있다. 인터넷망 환경에서는 비대면 및 비서면의 사용자 인증이 이루어지고 있으며, 다양한 인증 요소를 통한 보안성 강화를 이루고 있다. 그 중 생체정보를 이용한 사용자 인증은 생체정보의 고유성, 불변성 등과 같은 특성으로 인해 강력한 인증 수단으로서 주목받고 있다. 그러나 이러한 강력한 인증 수단을 제공하는 고유성으로 인해 사용자 인증 수단의 변경 불가능이라는 문제점도 가지고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 생체정보의 변경 불가 문제점을 해결하기 위하여 개인의 생체정보를 활용한 Meta-Biometric 정보를 생성하여, 사용자의 생체정보를 변경 및 재사용 할 수 있는 방안을 제안한다.
나노바이오연구분야에서 ToF-SIMS를 이용하여 lipid와 metabolite같은 저 분자의 생체물질을 측정하는데 널리 이용되어 왔다. 최근에는 고 분자량의 생체물질을 측정하기 위해서 C60, water cluster, argon cluster등의 다양한 종류의 클러스터 이온빔들이 개발되어 왔다. [1,2] 하지만 tissue샘플을 클러스터 이온빔을 이용하여 분석한 결과에서도 m/z 1500이상의 고분자를 측정한 결과는 거의 없다. 바이오샘플의 charging을 상쇄하기위해 low energy electron beam (~20 eV)을 사용하는데, low energy electron beam이 샘플에 damage를 주기 때문이다. [3] 본 연구에서는 electron fluence (electrons/cm2)가 증가함에 따라 PC(16:0/18:1(9Z)와 Ganglioside GM1의 intensity가 감소함을 알았고, low energy electron beam에 의해 생체 물질이 damage를 받을 수 있음을 확인하였다. 따라서 tissue 샘플을 SUS기판에 샘플링하고 Ar-GCIB를 이용하면 charging없이 tissue imaging을 성공적으로 수행할 수 있고, m/z 2000이상의 고 분자량의 생체물질을 측정할 수 있음을 확인하였다.
전계효과 트랜지스터를 이용한 바이오센서는 하나의 칩 위에 많은 센서 소자를 집적할 수 있으므로, 같은 종류의 센서를 다수 배열함으로써 다차원화할 수 있고, 다른 종류의 센서를 여러개 배열함으로써 다기능화할 수 있다. 또한 지능회로와 함께 집적하여 지능화하거나, 관련회로 및 장치들을 함께 집적함으로써 시스템화할 수 있기 때문에 최첨단 센서로 각광을 받고 있다. 그러나, 전계효과 트랜지스터를 이용한 바이오센서는 게이트 영역에 생체 분자를 고정시키는 것이 어렵고, 고정되더라도 생체 분자의 양이 미량이어서 재현성이 떨어지며, 생체 분자가 발생시키는 시그널이 적어 전류 세기 변화에 대한 검출감도가 저하되는 문제점이 있다. 본 연구에서는 반도체 리소그래피 공정을 이용하여 생체 분자를 물리 화학적 처리 없이 게이트 영역에 집중적으로 고정시킬 수 있는 기술에 대해 연구하였다. 산화막이 증착된 기판 위에 포토레지스트를 도포한 뒤 리소그래피공정을 이용하여 패터닝 하였으며 기판 위에 human embryonic kidney(HEK)-293 세포를 배양하였다. 연구결과, 친수성인 포토레지스트보다 소수성인 산화막 영역에 다수의 세포가 선택적으로 집중 배양됨을 확인하였다. 따라서 본 연구결과를 바이오센서에 적용할 경우 센서의 검출감도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 일상생활 속에서 무자각적으로 생체신호를 측정하고 분석하여 감성을 평가할 수 있는 임베디드 시스템에 관하여 연구하였다. 지속적으로 변화하는 감성을 일관적이며 신뢰성이 높은 생리적인 방법으로 평가하기 위해 심전도(ECG:Electrocardiogram), 맥파(PPG:Photoplethysmography)의 두 가지 생체신호를 측정하고, 무선전송(Bluetooth) 장치를 이용하여 측정한 생체신호를 실시간으로 노트북PC로 전송하여 분석하였다. 생체신호의 분석방법은 고속 퓨리에 변환(FFT:Fast Fourier Transform)과 전력 스펙트럼 밀도(PSD:Power Spectrum Density)를 이용한 주파수 분석방법으로 두 생체신호의 특정 주파수 대역이 가지는 자율신경계의 활성도의 비율을 분석하여 비교 연구하였다. 또한 보다 빠르고 정확한 감성을 평가하기 위하여 분석 알고리즘의 연산을 최소화 하였으며 그래프를 이용한 분석결과의 시각화를 하였다. 본 논문에서는 무자각적인 생체 신호 측정 시스템을 이용하여 다양한 상황에서 생체신호를 측정하고, 개발한 분석 알고리즘으로 분석한 결과의 차이를 연구하여 정확도 및 신뢰도를 기준으로 감성을 평가하기 위한 분석 시스템을 평가하였다.
본 논문에서는 생체신호 파라미터들을 이용해서 만성적인 스트레스를 평가하는 방법을 개발하고자 하였다. Wistar 쥐에게 14 일간의 소음 스트레스를 부과하고, 매 시간마다 생체신호를 획득하였다. 생체신호로부터 추출한 파라미터들을 통합하기 위한 퍼지추론시스템을 구축하기 위하여, 적응형 뉴로-퍼지 추론시스템으로 퍼지추론시스템의 파라미터들을 구하였다. 훈련 데이터 집합 중 입력 데이터 집합은 생체신호로부터 추출한 파라미터들을, 출력 데이터 집합은 코티솔 호르몬의 생성량으로부터 추정한 목표값을 사용하였다. 퍼지추론시스템으로 생체신호 파라미터들을 통합하고, 그 결과를 24 시간마다 구분하여 Cosinor 분석법을 적용하여 생체리듬의 변화를 관찰하였다. 생체리듬이 깨어진 정도에 의해서 만성적인 스트레스를 평가하였다. 생체신호 파라미터들을 퍼지추론으로 통합하고, 그 결과에서 생체리듬을 분석하여 스트레스 정도를 계산했다. 휴식기의 스트레스 정도를 l이라고 가정하면, 소음 스트레스를 받은지 14일째 되는 날에는 1.37. 7일간의 회복 후에는 1.47의 스트레스 정도가 나왔다. 즉, 쥐는 14일간의 소음으로 휴식 때보다 37% 증가된 스트레스를 받았고, 7일의 회복기를 통해 스트레스로부터 회복되지 않았다.
생체신호 데이터의 의미와 그들 간의 연관관계를 정의하여 새로운 정보를 획득할 수 있는 형태의 모델링방법으로 온톨로지가 제시되고 있다. 온톨로지를 이용하여 생체신호 데이터를 지속적으로 관리함으로써 생체 신호 데이터의 체계적이고 논리적으로 표현이 가능하고, 이는 나아가 의료정보, 건강서비스 등 다양한 분야에서 질적으로 향상된 서비스를 제공하게 해주는 지식 자원으로 활용된다. 하지만 현재로는 생체 신호간의 연관 관계 중요성에 비해서 관련 연구가 활발하게 이루어지지 않고 있다. 따라서 생체 신호간의 연관관계를 찾아서 정의하고, 생체정보간의 의미표현이 필요하다. 그러기 위해서는 다양한 생체정보간의 연관 관계를 통해 체계적이고 구조화 된 정보를 만드는 것이 필요하다. 본 논문에서는 생체정보를 체계적이고 구조화 된 도메인 지식으로 활용하기 위한 모델로써 온톨로지를 이용하여 생체정보 온톨로지를 구축하고, 시나리오를 통해서 생체정보 온톨로지의 유용성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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