• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.7-8
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• 2007

생체데이터란 인간개체로부터 얻을 수 있는 고유의 생체신호를 통틀어 일컫는 것이다. 본 연구에서는 생체데이터를 위한 팩터 분석 모델에 텐서 개념을 적용하여, 2차 텐서로 표현된 데이터를 위한 생성모델을 제안한다. 이 모델을 바탕으로 데이터로부터 분류에 핵심이 되는 정보를 안정적으로 추출하여 유사도 함수를 만들고 분류를 수행하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 벡터형태의 데이터에 대한 생성 모델을 사용한 경우보다 우수한 성능을 가짐을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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• 2001.11a
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• pp.178-180
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• 2001

작물의 엽면적 등 다양한 생육정보를 간편하고 비파괴적으로 추정할 수 있다면 작물의 생리 생태학적 모델에의 적용을 통하여 다양한 작물 연구에 중요한 공헌을 할 수 있다. 본 연구에서는 오이 개개 잎의 형태정보를 이용하여 오이의 개개 엽면적, 생체중 및 건물중 예측하는 것을 목적으로 하였고, 이를 위하여 엽면적은 5가지 모델을 사용하였고, 생체중 및 건물중은 6가지의 모델을 사용하여 분석하였다. 또한 신경회로망은 3 layer의 back propagation method를 사용하여 분석하였다. 각 모델들은 독립변수로는 Robinson ＆ Pharr이 사용한 개개 잎의 폭 및 길이를 사용하였다. 회귀모델에 의한 추정 결과, 모델의 정확성 및 정밀성은 엽면적 > 생체중 > 건물중 순 이었지만, 특히 건물중의 경우는 상대적으로 낮은 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. 회귀모델을 사용하여 건물중 추정하는 것에는 한계가 있는 것으로 생각되며, 신경회로망도 이와 유사한 관계를 나타냈지만 다양한 변수 수정을 통하여 상관계수를 증가시킬 수 있을 것이라고 생각된다.

• Proceedings of the CALSEC Conference
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• 2002.01a
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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)

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.23 no.2 s.179
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• pp.15-20
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• 2006

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.34 no.7
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• pp.667-680
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• 2007

The bio-data processing is used for a suitable purpose with bio-signals, which are obtained from human individuals. Recently, there is increasing demand that the bio-data has been widely applied to various applications. However, it is often that the number of data within each class is limited and the number of classes is large due to the property of problem domain. Therefore, the conventional pattern recognition systems and classification methods are suffering form low generalization performance because the system using the lack of data is influenced by noises of that. To solve this problem, we propose a modified additive factor model for bio-data generation, with two factors; the class factor which affects properties of each individuals and the environment factor such as noises which affects all classes. We then develop a classification system through defining a new similarity function using the proposed model. The proposed method maximizes to use an information of the class classification. So, we can expect to obtain good generalization performances with robust noises from small number of datas for bio-data. Experimental results show that proposed method outperforms significantly conventional method with real bio-data.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.21 no.6
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• pp.575-581
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• 2000

본 논문에서는 척추침생검 시뮬레이터에서 사용의 햅틱 디바이스인 PHANToM(sup)TM을 이용하여 사실적인 힘을 구현하는 방법을 보여준다. PHANToM(sup)TM은 툴의 끝부분에서 좌표축 방향으로만 힘을 낼 수 있는 단점이 있으며, 시스템의 구동장치의한계로 인하여 딱딱한 물체에 닿을 때 불안정한 특성을 보인다. 또한 좁은 영역 안에서 복잡한 조직들로 인한 급격한 강도 변화도 시스템의 불안정을 초래한다. 모사되는 힘은 두가지 성분으로 나뉜다. 하나는 바늘이 삽입될 때 바늘의 길이 방향으로 느껴지는 힘으로 생체 조직의 모델을 통해 값이 구해진다. 다른 하나는 바늘이 피부를 뚫고 지나간 이후에 바늘이 초기 삽입 방양을 유지 시켜주는 회전방향 힘으로 피봇을 이용하여 구현하였다. 불안정성 문제와 바늘이 튀어나오는 문제는 램핑 필터와 시간변수를 이용하여 제거하였다. 침생검 과정은 생체조직의 탄성 변형뿐 아니라 파괴가 일어나는 변형이므로 사실적인 힘을 구현하기 위해서 실험 데이터를 이용하여 삽입 깊이에 따라 탄성 계수와 마찰 상수가 변하는 모델을 제안하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1987.07b
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• pp.1333-1337
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• 1987

본 연구는 머리운동 제어 시스템에 대한 생체 물리학적인 모델링과 시뮬레이션을 통하여 모델의 동특성을 조사하였으며, 생체운동(머리-안구)의 상호 관계를 비교하였다. 결과를 요약하면 다음과 같다. 1) 시스템을 구성하고 있는 매개변수의 변화가 출력에 미치는 영향을 조사하기 위해 감도해석법을 써서 감도계수를 구한 결과, 입력 제어신호의 펄스높이(PH), 동근의 펄스폭(PW1), 길항근의 펄스폭(PW2)이, 시스템의 출력특성을 결정하는 가장 중요한 매개변수 임을 알 수 있었다. 2) 비 선형 제어모델의 선형화를 통하여 선형모델의 응답특성과 크나큰 차이가 없음을 알았다. 3) Main-Sequence도를 작성하여 실험 데이터와 비교한 결과, 거의 일치함으로서 모델의 타당성을 입증하였다. 4) 머리운동이 시간최적으로 응답하기 위해서는 bang-bang 제어법칙이 적용되어야 함을 알았다. 5) 머리운동이 목표점에 도달하는 순간에는 길항근의 역제통 펄스가 가해 짐으로서, 길항근이 궤적의 마지막 부분을 지배함을 알았다. 6) 머리-안구운동의 main-sequence도를 비교 함으로서 상호관계를 규명하였다. 앞으로는 이 모델링 법을 개선확장하면, 비행시 파일럿의 생체 시뮬레이션, 헬멧 조준 사격 시스템등의 항공공학, 생체의용공학 연구 및 제어입력을 생체신호로 하는 로봇틱스 연구에 본 연구 방법은 유용하리라 생각된다.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.22 no.1
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• pp.69-80
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• 2001

본 연구에서는 환자의 골다공증 유무에 따른 내고정 장치 시술 직후 및 융합 후의 안정성을 평가하기 위해 다양한 하중 모드에서 C5-C6 운동분절의 생체역학적 거동을 분석하였다. 이러한 목적으로 먼저, C5-C6 경추부의 유한요소 모델을 구현하여 검증하였다. 모델의 결과는 기존 실험치와 유사하여 신뢰성이 부여되었다. 검증된 모델은 Smith-Robinson 방식으로 골이식물을 삽입한 후 전방 내고정 장치를 적용한 시술 상황을 재현하기 위해 수정되었다. 수정된 모델은 두 종류로 구현되었다. (1) 첫 번째 모델에서는, 시술 직후의 상황을 재현하기 위해 골이식물과 종판의 경계면에 접촉요소를 사용하였다. (2)두 번째 모델에서는 완전히 융합된 상황을 나타내기 위해 골이식물을 종판에 고정하였다. 골다공증의 효과를 예측하기 위하여 두 모델의 해면골에 대한 탄성계수를 변화시켰다(정상: 100MPa, 골다공증: 40MPa). 각 모델의 C5 주체의 상위면에 73.6N의 압축 하중을 가한 후에 108Nm의 굴곡/신전, 굽힘, 비틀림 하중을 가하였으며, C6 추체의 하단면은 모든 방향에 대하여 구속하였다. 전체적인 결과에 있어서 상대적 회전운동, 미끄럼운동, 골이식물 내에서의 von Mises 응력의 경우 정상 모델에 비해 골다공증 모델에서 증가함을 보였으며, 특히 시술 직후의 모델에서 비틀림 하중이 가해진 경우, 상대적 회전운동 및 미끄럼 운동이 가장 높게 예측되었다. 이는 골다공증환자에게 전방 내고정 장치를 시술한 경우 골이식물의 파단 및 유합의 실패가 비틀림 하중에서 발생할 수 있음을 나타낸다. 해면골의 von Mises 응력은 시술 직후에 골다공증 모델의 모든 하중 모드에서, 유합 후에는 굽힘 하중 외의 모든 하중에서 ultimate strength를 초과하는 것으로 나타나 골다공증 환자에게 screw의 해리가 발생할 가능성이 높은 것으로 예측되었다. 따라서 골다공증 환자에게 과도한 운동이 발생하지 않도록 하기 위해서 시술 후 세심한 주의와 halo 같은 견고한 정형술이 필요할 것으로 사료된다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.19 no.1
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• pp.317-326
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• 2024

Biometric recognition is a technology that determines whether a person is identified by extracting information on a person's biometric and behavioral characteristics with a specific device. Cyber threats such as forgery, duplication, and hacking of biometric characteristics are increasing in the field of biometrics. In response, the security system is strengthened and complex, and it is becoming difficult for individuals to use. To this end, multiple biometric models are being studied. Existing studies have suggested feature fusion methods, but comparisons between feature fusion methods are insufficient. Therefore, in this paper, we compared and evaluated the fusion method of multiple biometric models using fingerprint, face, and iris images. VGG-16, ResNet-50, EfficientNet-B1, EfficientNet-B4, EfficientNet-B7, and Inception-v3 were used for feature extraction, and the fusion methods of 'Sensor-Level', 'Feature-Level', 'Score-Level', and 'Rank-Level' were compared and evaluated for feature fusion. As a result of the comparative evaluation, the EfficientNet-B7 model showed 98.51% accuracy and high stability in the 'Feature-Level' fusion method. However, because the EfficietnNet-B7 model is large in size, model lightweight studies are needed for biocharacteristic fusion.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.3 no.8
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• pp.299-308
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• 2014

Various literatures related computing of information processing have been recently shown the researches inspired from the remarkably excellent human capabilities which recognize and categorize very complex visual patterns such as body motions and facial expressions. Applied from human's outstanding ability of perception, the classification function of visual sequences without context information is specially crucial task for computer vision to understand both the coding and the retrieval of spatio-temporal patterns. This paper presents a biological process based action recognition model of computer vision, which is inspired from visual information processing of human brain for action recognition of visual sequences. Proposed model employs the structure of neural fields of bio-inspired visual perception on detecting motion sequences and discriminating visual patterns in human brain. Experimental results show that proposed recognition model takes not only into account several biological properties of visual information processing, but also is tolerant of time-warping. Furthermore, the model allows robust temporal evolution of classification compared to researches of action recognition. Presented model contributes to implement bio-inspired visual processing system such as intelligent robot agent, etc.