Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.9
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pp.5440-5445
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2014
Many studies have examined robot control using human bio signals but complicated signal processing and expensive hardware are necessary. This study proposes a method to recognize a human's hand motion using a low-cost EMG sensor and Flex sensor. The method to classify movement of the hand and finger is determined from the change in output voltage measured through MCU. The analog reference voltage is determined to be 3.3V to increase the resolution of movement identification through experiment. The robotic hand is designed to realize the identified movement. The hand has four fingers and a wrist that are controlled using pneumatic cylinders and a DC servo motor, respectively. The results show that the proposed simple method can realize human hand motion in a remote environment using the fabricated robotic hand.
Fingerprint classification plays a role of reduction of precise joining time and improvement of the accuracy in a large volume of database. Patterns of fingerprint are classified as 5 patterns : left loop, right loop, arch, whorl, and tented arch by numbers and the location of core point and delta point. The existing fingerprint classification is useful in a captured fingerprint image of core point and delta point using paper and ink. However, this system is unapplicable in modern Automatic Fingerprint Identification System (AFIS) because of problems such as size of input and way of input. To solve the problem, this study is to suggest the way of being able to improve accuracy of fingerprint by fingerprint classification based on the entropy of ridges using fingerprint captured mage of core point and prove this through the experiment.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.2
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pp.169-174
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2003
The trial and success of malicious cyber attacks has been increased rapidly with spreading of Internet and the activation of a internet shopping mall and the supply of an online, or an offline internet, so it is expected to make a problem more and more. The goal of intrusion detection is to identify unauthorized use, misuse, and abuse of computer systems by both system insiders and external penetrators in real time. In fact, the general security system based on Internet couldn't cope with the attack properly, if ever. other regular systems have depended on common vaccine softwares to cope with the attack. But in this paper, we will use the positive selection and negative selection mechanism of T-cell, which is the biologically distributed autonomous system, to develop the self/nonself recognition algorithm and AIS (Artificial Immune System) that is easy to be concrete on the artificial system. For making it come true, we will apply AIS to the network environment, which is a computer security system.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.2
no.4
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pp.85-90
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2001
Recently there are lots of concerning on robot agent system working for itself with the trends of the research of bio-mimetic system and intelligent Therefore it is necessary to develop more humanized interface system from communicating with the robot agent. In this paper a virtual 3D interface system is proposed based on Internet for remote controlling and monitoring of robot agent. The proposed system is constructed as manager-agent model and a man can order a job at the 3D virtual interface environment of the manager located remotely Then the robot agent detects a 3D profile data from a range finder automatically and the robot moves the object to the new position in real space. The proposed system supports a advanced interface displaying virtual 3D graphics and real moving images and which makes it possible one to manage the robot agent more conveniently.
This study aims to verify for humans the suitability of the enzyme-fixed hydrogel used for the patch sensor of the blood sugar testing system without blood sampling, which utilizes reverse iontophoresis. Using acrylate monomers, hydrogel was synthesized to which a certain unit of enzyme is fixed. In order to analyze the material property of the synthesized hydrogel, a structural analysis was performed using FT-IR spectroscopy, while the DSC was used to verify the thermal stability. In addition, with the UV-Vis spectrophotometer, it was verified that the degree of active enzyme is at least 50% greater than the standard product. The SEM was used to verify secure fixation of the enzyme onto the surface. As a result, it was observed that the enzyme is successfully fixed to the surface. Since the hydrogel makes direct contact with a patient's skin, it is essential to evaluate the toxicity when making direct contact with the skin. For that purpose, various sets of tests were undertaken according to the ISO 10993-cytotoxicity, intracutaneous reactivity, skin irritation test and maximization sensitization. Consequently, it was successfully verified that the enzyme-fixed hydrogel have bioavailability.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.44
no.1
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pp.94-104
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2007
Iris recognition is biometric technology which uses a unique iris pattern of user in order to identify person. In the captured iris image by conventional iris recognition camera, it is often the case with eyelid occlusion, which covers iris information. The eyelids are unnecessary information that causes bad recognition performance, so this paper proposes robust algorithm in order to detect eyelid. This research has following three advantages compared to previous works. First, we remove the detected eyelash and specular reflection by linear interpolation method because they act as noise factors when locating eyelid. Second, we detect the candidate points of eyelid by using mask in limited eyelid searching area, which is determined by searching the cross position of eyelid and the outer boundary of iris. And our proposed algorithm detects eyelid by using parabolic hough transform based on the detected candidate points. Third, there have been many researches to detect eyelid, but they did not consider the rotation of eyelid in an iris image. Whereas, we consider the rotation factor in parabolic hough transform to overcome such problem. We tested our algorithm with CASIA Database. As the experimental results, the detection accuracy were 90.82% and 96.47% in case of detecting upper and lower eyelid, respectively.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.1
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pp.155-161
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2014
This study presents the real-time emotion image contents player to induce the user's emotion efficiently. The emotion image contents player was designed to efficiently induce by giving a change in the color, brightness, saturation of image contents corresponded to the user's emotion. In the emotion recognition module, physiological signal of pulse, skin temperature, skin resistance which based on autonomic nervous system were used. The emotion recognition part used physiological signal of pulse, skin temperature, skin resistance based on autonomic nervous system. The image as emotional contents was used with the 9 kinds emotion area classified in international affective picture system(IAPS). As experimental results, the use's emotion that match the image's emotion with the emotion image contents player was derived 10% more accurately. The emotion contents player is expected to increase emotional feeling between users's emotion and contents emotion duo to the real-time emotion reflection.
In this paper, we design an authentication protocol based on Fuzzy Signature Vault Scheme using a light signature feature extraction method for user convenience and efficiency of electronic commerce. The signature is used broadly in electronic commerce because it is one of the simple and low-cost biometric items. However, signature has a problem that there are few low-cost and safe protocols. To solve this problem, we design a feature extraction method which is adequate for characters of signature and Fuzzy Vault Scheme. In addition, we design and analyze an efficient authentication protocol with some parameters used in this procedure. The followings are advantages when this protocol is applied to authentication procedure; 1) using convenient and low-cost signatures, 2) being possible to verify users with spending only about second for signature processing and authentication, 3) one time on transmission for sign-in and verification and 4) getting user authentication with secret value at the same time.
Ubiquitous location based services (u-LBS) will be interested to an important services. They can easily recognize object position at anytime, anywhere. At present, many researchers are making a study of the position recognition and tracking. This paper consists of postion recognition and user identification system. The position recognition is based on location under services (LBS) using a signal strength map, a database is previously made use of empirical measured received signal strength indicator (RSSI). The user identification system automatically controls instruments which is located in home. Moreover users are able to measures body signal freely. We implemented the multi-hop routing method using the Star-Mesh networks. Also, we use the sensor devices which are satisfied with the IEEE 802.15.4 specification. The used devices are the Nano-24 modules in Octacomm Co. Ltd. A RSSI is very important factor in position recognition analysis. It makes use of the way that decides position recognition and user identification in narrow indoor space. In experiments, we can analyze properties of the RSSI, draw the parameter about position recognition. The experimental result is that RSSI value is attenuated according to increasing distances. It also derives property of the radio frequency (RF) signal. Moreover, we express the monitoring program using the Microsoft C#. Finally, the proposed methods are expected to protect a sudden death and an accident in home.
The exoskeleton robot is a technology developed to be used in various fields such as military, industry and medical treatment. The exoskeleton robot works by sensing the movement of the wearer. By recognizing the wearer's daily activities, the exoskeleton robot can assist the wearer quickly and efficiently utilize the system. In this study, LDA, QDA, and kNN are used to classify gait types through kinetic data obtained from subjects. Walking was selected from general walking and stair walking which are mainly performed in daily life. Seven IMUs sensors were attached to the subject at the predetermined positions to measure kinematic factors. As a result, LDA was classified as 78.42%, QDA as 86.16%, and kNN as 87.10% ~ 94.49% according to the value of k.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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