• Journal of Scientific & Technological Knowledge Infrastructure
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• s.3
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• pp.40-47
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• 2000

생명체의 대부분 현상은 유전정보에 기반하여 생성되는 생체활성물질의 상호작용에 의해 이루어지며, 생체활성물질의 대부분은 단백질들이다. 이들 각 단백질은 DNA의 일부분을 생성하기 위한 정보를 가지고 있는데, 각 단백질에 대한 이러한 부분을 유전자라고 한다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.1 no.3
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• pp.33-40
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• 2008

The TMO may contain two types of methods, time-triggered methods(also called the spontaneous methods of SpMs) which are clearly separated from the conventional service methods (SvMs). The SpM executions are triggered upon design time whereas the SvM executions are triggered by service request message from clients. In this paper, we describes the application environment as the patient monitor telemedicine system with TMO structure. Vital sign information web viewer systems is also the standard protocol for medical image and transfer. In order to embrace new technologies as telemedicine service, it is important to develope the standard protocol between different systems in the hospital, as well as the communication with external hospital systems. It is able to apply to remote medical examination and treatment. Through the proper data exchange and management of patient vital sign information, real time vital sign information management will offer better workflow to all hospital employee.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.98-101
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• 2011

건강에 대한 관심이 높아지면서 헬스케어와 IT와의 결합으로 많은 IT관련 헬스 케어 시스템이 개발되고 있으며, 이러한 시스템의 수요 또한 증가하는 추세에 있다. 본 논문에서는 이와 같은 건강에 대한 관심을 반영하여 자신에 맞는 운동을 선택 및 수행하고 그에 따른 피드백을 받을 수 있는 시스템을 소개한다. 본 시스템은 헬스케어의 건강 관리 시스템을 피트니스 관점에 비중을 두어 이용자의 초기 운동 정보를 기반으로 몸에 맞는 운동을 처방하여 운동을 수행 시키고 그 결과를 저장한다. 운동 정보는 생체 신호 계측을 위한 물리량 센서 및 모듈에 의하여 측정된다. 저장된 운동 결과는 다음 운동 처방에 반영되어 피드백 방식으로 이용자의 운동에 적용된다. 운동 처방은 주단위로 수행되면서 지속적인 관리를 받을 수 있도록 설계되었다. 본 시스템은 운동 중 발생하는 무구속, 무자각적 생체 신호 계측을 위한 물리량 센서 및 모듈을 이용하여 다차원 생체 정보를 수집하고 생체 신호 표준화 및 생체 역학적 해석을 통해 데이터베이스를 구축하였다. 이렇게 구축한 데이터들을 통하여 지능형 바이오피드백 기반의 사용자 맞춤형 운동 관리 시스템을 개발하여 사용자의 건강 및 운동능력을 향상시키는데 그 목적이 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.4
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• pp.98-105
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• 2010

Health of the people involved in blood sugar, blood pressure, activity, and using bio-sensors to obtain biometric information, the system for monitoring health research for development is a lot. This paper analyzes the bio information by monitoring the u-health care agent system was developed. Activity measurement technology that uses 3-axis accelerometer sensor. 3-axis acceleration sensors, using information obtained from activity to activity analysis to calculate the exact algorithm was developed. More accurate than the existing system to calculate the calorie consumption, it is stored in the database management. and you can check your health status using of activity and bio-information.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.3 no.2
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• pp.23-29
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• 2002

In this paper we proposed the user identification system using hybrid biometric information and non-contact IC card to improve the accuracy of the system. The hybrid biometric information consists of the face image, the iris image, and the 4-digit voice password of user. And the non-contact IC card provides the base information of user If the distance between the sample hybrid biometric Information corresponding to the base information of user and the measured biometric information is less than the given threshold value, the identification is accepted. Otherwise it is rejected. Through the result of experimentation, this paper shows that the proposed method has better identification rate than the conventional identification method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.337-339
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• 2012

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.427-430
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• 2005

본 연구는 기존 단일 생체인식의 단점을 보완하기 위해 다중생체인식(Multi-Modal Biometrics Recognition)기법을 연구한 것으로, 홍채영상을 이용한 홍채인식과 얼굴영상을 이용한 얼굴인식을 융합하기 위해 다양한 방법을 시도해 보았다. 이에, CBNU 홍채 영상데이터를 사용한 홍채인식은 Gabor Wavelet과 FLDA(Fuzzy Linear Discriminant Analysis)를 이용하였으며, FERET 얼굴영상데이터를 사용한 얼굴인식도 FLDA를 이용하여 패턴의 특징을 추출하고 matching에 따른 score를 각각 획득한다. 얻어진 두 score 값에 대하여 다양한 균등화과정을 사용해 보았으며, 다중생체인식 융합방법중 하나인 Weight sum rule을 적용하여 인식률을 얻었다. 또한, 단일 생체인식의 경우보다 좋은 성능을 나타냄을 확인하기 위해 FRR과 FAR등의 인식률 평가방법을 사용하였으며, 기존 단일생체인식 방법보다 좋은 성능을 보이고 있음을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.337-340
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• 2005

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.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.424-427
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• 2005

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.

• 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.