본 논문에서는 생체인식 데이터의 보안성을 향상시키기 위하여 MD5(Message Digest5) 와 RSA(Ron Rivest, Adi Shamir, Len Adleman) 알고리즘 등을 이용한 새로운 생체인식 데이터 전송 모델을 제시함으로써 보다 안전하게 사용자 인증을 수행할 수 있도록 하였다. 즉, 클라이언트를 통해 생체인식 종류 가운데 지문을 입력 하도록 하고, 처리된 지문을 서버로 전송한다. 지문 정보가 전송 될 때, 외부로부터의 불법적인 생체 정보를 가로채는 등의 문 제를 해결하기 위해 MD5 알고리즘을 이용하여 정보를 Digest화하고, 이것을 RSA 방식으로 다시 전송하는 과정을 거치도록 하는 것을 보여주었으며, 암호화 되지 않은 일반 텍스트 데이터와 생체 데이터, 암호화 하여 전송하는 생체 데이터의 전송 속도 및 보안성을 각각 비교 실험 하였다. 이러한 개선된 방법을 통하여 사용자 인증을 수행함으로써 인증 절차를 간소화하고 좀 더 정확하고 안정된 방법으로 여러 분야에 적용될 수 있을 것으로 예상 된다.
현재의 지문 인식 시스템은 지문 패턴의 복제와 지문 특징점의 해킹이라는 불안한 요소가 잠재되어 있어, 시스템 오동작의 주요 원인이 되기도 한다. 이에 본 논문에서는 신체의 일부인 지문을 주 핵심 인식기로 사용하고, 여기에 최근 널리 이용 되고 있는 화자 인증을 이용하여 직렬 형태의 다중 생체인식 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 다중생체인식시스템으로 먼저 음성에 대한 인증과정이 성공하면 지문에 대한 인식과정을 수행하는 구조로 되어있다. 또한 효율적인 실시간 인증 처리를 위해 기존의 음성 인식 알고리즘 중에서 화자 종속형인 DTW(Dynamic Time Waning) 알고리즘을 사용하였으며, 지문 인식 알고리즘으로는 계산량을 고려하여 인공지능 기법인 KSOM(Kohonen Self-Organizing feature Map) 알고리즘을 적용하였다. 본 논문에서 구현한 다중생체 인식시스템을 실험한 결과 지문과 음성을 각각 이용한 단일인식시스템보다 본인거부율은 $2\~7\%$정도 떨어졌지만, 인식시스템에서 가장 중요한 요소인 타인수락율은 전혀 발생하지 않음을 확인하였다. 아울러 인식테스트 시간 또한 기존의 단일 생체 인식 시스템과 차이가 거의 없었으며, 인식에 걸린 시간은 평균 1.5초 정도였다. 이에 구현된 다중 생체 인의 시스템은 여러 가지 실험 결과 단일 인식 시스템보다 더 효율적인 보안 시스템임을 증명하였다.
자성유체는 암 치료와 질병진단 등과 같은 다양한 분야에서 유용한 응용의 가능성을 갖는다 [1]. 생리적 염도인 중성 pH에서 생체조직과 잘 교합하고, 높은 안정성을 가지는 자성유체는 자성 나노입자 표면에 화학적으로 흡착된 계면활성제 종류에 따라 달라진다 [2]. 본 실험에서는 화학적 공침법을 이용하여 Fe$^{2+}$와 Fe$^{3+}$ 의 몰비가 1:2인 수용액에 pH 12 이상의 과잉 알칼리(NH$_4$OH 12ml)를 첨가시켜 마그네타이트 콜로이드 용액을 제조하였다. 광감제로는 hematoporphyin을 사용하였으며 투입량은 1$\times$$10^{-3}$mol/l 였다. 또한 1차 및 2차 계면활성제로는 decanoic acid와 starch, citric acid, oleic acid 등이 각각 사용되었다. 각 계면활성제가 코팅된 자성미립자의 특성을 조사하기 위해 동결 건조 후 VSM, FT-IR 및 TEM 분석을 수행하여 자기적 특성과 코팅표면의 결합구조 및 미시적 구조를 분석하였다. 그리고, 각각의 계면활성제가 코팅된 자성유체의 독성을 조사하기 위해 rat를 이용한 생체실험이 병행되었다.
녹용의 알려진 약리작용 중에서 녹용의 상용량 투여에 의해 나타나는 것은 강장작용과 창상치유작용이므로 이러한 작용이 진정한 녹용의 효능으로 간주될 수 있으나 이러한 작용을 생물활성 검색법으로 활용하여 녹용의 유효성분을 검색하기에는 재현성과 간편성이라는 면에서 어려운 점이 없지 않다. 녹용의 효능이 생체의 질소평형이 음의 방향으로 진행되었을 때 이를 정상 수준으로 복귀시키는 생물활성에 기인할 것이라는 가정하에서, 실험적으로 생체내 질소편형을 음의 방향으로 전환시킬 수 있는 급성기 반응 (acute-phase responce)을 야기시킨 다음 녹용의 효과를 연구하였다. 흰쥐의 급성기 반응물질 (acute-phase reactants, APR) 중에 서 positive ARP인 ceruloplasmin, $\alpha$-cysteine pretense inhibitor(= T-kininogen)는 비색정량법으로 간편하게 측정될수 있음에 착안하여 이 단백질을 지표로 삼아 turpentine oil로 급성 염증을 유발시킨 전후에 녹용 물추출액의 효과를 측정하였다. 그 결과 녹용의 상용량에서 괴소 4일 이상 경구투여한 흰쥐에서 급성 염증유발 후 4일에서 ceruloplasmin 의 혈중농도가 현저히 감소함을 알수 있었다. 급성 염증 유발후 녹용의 경구투여한 실험에서는 적어도 녹용 상용량의 3배 이상을 투여하여야 만 ceruloplasmin 혈중 농도를 감소시킬 수 있었다. 본 연구에서 수립된 생물활성을 이용하여 녹용의 유효 성분을 단리할 계획이다.
최근 사용자와 컴퓨터간의 상호작용이 가능한 사용자 인터페이스(UI, User Interface)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이중 키보드나 마우스, 리모컨과 같은 별도의 입력장치가 없이 뇌의 활동으로부터 발생하는 생체신호를 이용하여 사용자의 생각만으로 컴퓨터와 커뮤니케이션을 할 수 있는 뇌만으로 컴퓨터와 커(BCI, Brain-Computer Interface) 시스템이 각광을 받고 있다. 본 연구에서는 뇌의 생체신호로는 뇌전도도(EEG, Electroencephalogram)를 사용하였으며, 이를 통하여 P300 speller 실험을 수행하였다. P300 speller 실험을 통하여 발생된 뇌전도도를 취합하여 P300(사건 관련 전위(ERP, Event-related potential)에서 자극 제시 약 300msec 후에 정점에 달하는 정파)을 분석하였다.
뇌전위 측정에 의해 흥분 뉴런군의 위치를 추정하는 source localization problem은 Evoked Potential 해석법에 있어서 매우 중요한 의미를 갖는다. 이번 논문에서는 EEG실험에서의 전극 배치가 S/N(signal to noise ratio)과 추정 오차 사이에 어떤 영향을 미치는 가를 Monte Carlo 시뮬레이션으로 조사하였다. 머리 모델은 3중 구각 모델을 사용하였고 이론 이용하여 forward problem을 계산하였다. 쌍극자 파라미터를 minimization 하는 문제는 simplex method를 이용하여 계산하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 특이한 점은 전극의 밀도와 입체각에 의해 쌍자 파라미터 오차가 변화했다는 사실이다. 이것은 곧바로 전극 배치와 연관이 된다. 실제 EEG 실험에서 전극 배치를 어떻게 했는가에 따라 그에 따른 오차가 변화한다. 이러한 오차의 원인을 제거하기 위해서 새로운 전극 배치를 모델링하여 기존의 전극 배치와 비교해 보았다. 그 결과 전극 밀도와 입체각에 대한 오차를 크게 줄일 수 있었다.
A numerical technique is employed to simulate the flow patterns in the human carotid artery and a phantom of the carotid artery made of acrylic material is used to observe the flow phenomena in the carotid artery. For numerical analysis the idealized geometric shape of the carotid artery is constructed to portray the phantom. Steady momentum equation is solved by the finite element method and the numerical results are compared with the results of MRA and color Doppler images.
최근 몇 년 동안 사람들의 고유한 생리적인 특징을 이용한 생체 인식은 새로운 학문으로서 연구 및 개발이 활발하게 진행되고 있다. Hand-Geometry는 생체 인식의 확인 그리고 취득의 편리 때문에 식별 그리고 확인을 위하여 사용되고 있다. 그러므로, 본 논문은 이러한 특징을 가지는 손의 기하학적인 Hand-Geometry 인식 시스템을 제안하고자 한다. 해부학적인 관점에서, 인간의 손은 길이, 폭, 두께, 기하학적인 모양, 손바닥의 모양, 그리고 손가락들의 기하학적인 모양까지 특성으로 나타내어 질 수 있다. 그러나 특징 데이터 가운데 사용자의 Hand-GeoMetry의 특징에 따라 길이 데이터가 변하는 것을 실험적으로 발견하였다. 따라서 이와 같은 가변적인 길이 데이터를 안정화시키기 위하여 본 논문에서는 길이 데이터의 기준점을 손톱 아래 점으로 정하고, GA를 적용하여 보다 안정된 특징점을 추출하였다. 본 논문에서 제안한 Hand-Geometry 인식 시스템은 성인 20명의 개인에 대해 100개의 측정 데이터에 기인한 확인 결과를 제시한다. 인식 과정은 320$\times$240의 이미지로 실험하였고 인식 과정의 결과는 95 %의 적중률과 0.020의 FAR로 나타났다.
본 연구에서는 강건 시지연추정 알고리즘을 바탕으로 하여 표면근전도 신호로부터 새로운 근섬유 전도속도 측정방법을 제안하였다. 제시한 방법은 가우시안 가정 하에서 유도된 기존의 방법들로는 불가능한 비가우시안 충격성잡음을 포함하는 표면근전도 신호를 대상으로도 정확하게 근섬유 전도속도를 측정할 수 있다. 제시한 방법의 평가를 위하여 먼저, 마미총 증후군에 걸린 근질환자의 근전도 신호가 비가우시안 $\alpha$-stable 확률분포로 모델링할 수 있음을 보였으며, 정상인과 근질환자 6명의 피검자로부터 족저단신근과 내측광근에서 각각 근전도 신호를 수집하여 실험한 근섬유 전도속도 측정결과를 타 연구자들과 비교, 평가하였다. 실험결과, 족저단신근의 경우 근섬유 전도속도가 평균 4.60$\pm$0.50m/s로 내측광근의 경우 5.66$\pm$0.59m/s로 각각 구할 수 있었다.
감성공학과제에서는 연구보고서, 문헌, 지표, 생체데이터, 감성유발자극 등 많은 자료가 산출되고 있지만 단위연구과제에서 분산, 관리되고 있어 연구자원의 공유가 쉽지 않은 상황이다. 본 연구는 감성공학연구원과 감성응용제품 개발기업으로 사용자를 분류하고 요구분석, 설계 구축 단계를 거쳐 감성데이터베이스를 제작하여 연구자원을 공유할 수 있는 기반을 구축하였다. 데이터베이스 모델에는 연구보고서로부터 추출된 감성지표와 더불어 실험과 관련하여 독립변수, 종속변수, 실험자극, 생체데이터 등에 포함되었다. 이러한 데이터모델을 기초로 감성공학 데이터가 체계적으로 축적되면 사용자 웹에서 원하는 자료를 복합 검색할 수 있게 된다. 감성공학시스템은 사용하기 쉽도록 메뉴를 구성하였고 현재 한국표준과학연구원에서 운용하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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