본 연구에서는 생체인식(Biometric)을 이용하여 Access Control System을 구현하였다. Biometric 는 생체 인식 또는 생체 측정학으로 사람의 생체적, 행동적 특성을 이용하여 개인을 식별하는 학문 또는 기술이다. Access Control System은 개인을 식별 출입과 근태, 개인 관리, 보안 둥에 사용하는 System으로 Biometric System과 접목으로 편리성과 보안성에서 탁월한 효과를 발휘할 수 있다. 본 연구에서 제안한 시스템은 기존의 RF Card System에 Wiegand(Data format) Signal 출력으로 기존 RF Card Reader대신 Access Control (Security) System을 구성할 수 있도록 설계되었고 컴퓨터와 RS-232, RS-422 또는 Tcp/Ip로 구성되어 Software상에서 임베이디드 System을 Control 할 수 있게 되어 있다.
바이오센서와 디지털 섬유의 개발로 생체신호를 측정할 수 있는 디지털 의류는 개인의 건강, 독거노인 관리와 스포츠 활동 등 여러 분야에서 사용할 수 있다. 본 논문은 디지털 의류를 착용하여 24시간 측정된 생체신호와 GPS 정보 기반의 사용자의 스트레스 상태, 맥박, 위치, 운동량을 분석하기 위한 데이터베이스 구조와 표준 HL7 메타모델기반의 XML 문서로 저장하는 저장소를 설계한다. 저장된 정보를 분석하여 사용자의 시간에 따른 스트레스 상태 및 운동량 등을 확인 할 수 있다. 또한, 실시간으로 사용자의 맥박, 위치, 운동 강도, 응급상황을 파악할 수 시스템이다. 본 논문은 생체신호를 수집하여 분석하는 시스템구현에 대하여 기술한다.
본 논문은 환자 모니터링 시스템에서 환자 모니터, 중앙 환자 모니터, DB서버 그리고 임상 의사용 워커스테이션을 연결하기 위한 인터베드 통신망의 통신방식의 설계와 구현에 대해 기술하였다. 실시간 생체신호 모니터링을 위해 필요한 조건들을 바탕으로 각종 메시지 형식과 교환방식을 결정하였으며, 객체지향 설계기법을 적용하여 구현하였다. 현재, 인터베드 통신방식을 사용하여 구현된 서비스는 모니터링 중인 환자들에 대한 정보를 제공하기 위한 환자 위치 결정 서비스와 실시간으로 환자의 생체 신호 정보를 전달하기 위한 원격 환자 모니터링 서비스이다. 임상 현장에서 실험한 결과 이들 서비스들이 실시간 생체신호 모니터링에 필요한 조건들을 모두 만족하고 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 인체의 CT/MRI에서 단층 촬영된 무릎관절을 영상처리 과정을 거쳐 3차원 관절 모델을 제작하였다. 실제 무릎관절의 형상을 추출할 때 설정 조건에 따라 3차원 형상정보가 달라질 수 있다. 이러한 미세한 3차원 형상정보의 차이에 따른 무릎관절의 구동특성을 분석하기 위해 2가지의 관절 모델을 3차원 프린터를 이용하여 제작하였다. 제작된 관절모델을 이용하여 관절구동 시 압축력 실험을 수행하였고 형상의 차이에 따라 결과값의 차이가 발생하였다. 따라서 생체모방형 바이오리액터를 개발할 경우에는 형상정보의 차이에 대한 연구가 선행되어야 할 것으로 사료된다.
생체정보를 이용한 사용자 인증시스템은 편리함과 동시에 강력한 보안을 제공할 수 있다. 그러나 사용자 인증을 위해 저장된 중요한 생체정보가 타인에게 도용된다면 심각한 문제를 일으킨다. 따라서 타인에게 유출되더라도 재사용이 불가능하도록 하기 위하여 사용자의 생체정보에 역변환이 불가능한 함수를 적용하여 저장하고 변환된 상태에서 인증 과정을 수행할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 최근 지문 템플릿(Fingerprint Template)을 보호하기 위해 암호학적 방법으로 연구되어지고 있는 퍼지볼트(Fuzzy Vault) 이론을 이용하여 안전하게 지문 템플릿을 보호하는 방법을 제안한다. 특히, 지문 템플릿에 퍼지볼트 이론을 단순 적용할 경우 기준점 부재로 인하여 야기되는 지문 정렬(alignment) 문제를 해결하기 위하여 기하학적 해싱(Geometric Hashing)방법을 사용하였다. 실험을 통하여 제안한 지문 퍼지볼트(Fuzzy Fingerprints Vault) 기법은 추가적인 정보없이 변환된 도메인에서 자동으로 지문 정렬을 수행하여 안전한 지문 템플릿 보호 및 인증이 가능하다는 것을 확인하였다.
얼굴인식은 이미지의 많은 변동(표정, 조명, 얼굴의 방향 등)으로 인해 한 가지 인식 방법으로는 높은 인식률을 얻기 어렵다. 이러한 어려움을 해결하기 위해, 여러 가지 정보를 융합시키는 데이터 퓨전 방법이 연구되었다. 기존의 데이터 퓨전 방법은 보조적인 생체 정보(지문, 음성 등)를 융합하여 얼굴인식기를 보조하는 방식을 취하였다. 이 논문에서는 보조적인, 생체 정보를 사용하지 않고, 기존의 얼굴인식방법을 통해 얻어지는 상호보완적인 정보를 융합하여 사용하였다. 개별적인 얼굴인식기의 정보를 융합하기 위해, 전체적으로는 Dempster-Shafer의 퓨전이론에 근거하면서, 핵심이 되는 질량함수를 새로운 방식으로 재정의학 퓨전모델을 제안하였다. 제안된 퓨전모델을 사용하여 개별적인 얼굴인식기의 정보를 융합한 결과, 보조적인 생체정보 없이, 개별적인 얼굴인식기보다 나은 인식률을 얻을 수 있었다.
인체 무선망이란 USN(Ubiquitous Sensor Network)을 통해 환자의 생체 정보를 실시간으로 수집하는 환경이다. 이를 기반으로 원격지에서 생체 정보를 전달 받는 시스템이 u-RPMS(USN Remote Patient Monitoring System)이다. u-RPMS에서 실시간으로 환자의 정보들이 발생하는데 이때 실시간으로 발생한 정보들은 공유가 불가피하다. 환자의 생체 정보는 생명과 연결되기 때문에 공유할 때 안전이 중요하다. 하지만 u-RPMS에서는 무선 통신으로 동작하기 때문에 보안에 취약하며, 이를 보안하기 위해서 서버와 DB(Data Base) 사이에 인증 서버를 통해서 해결 할 것을 제시한다. 본 연구에서는 인체 무선망을 기반으로 해서 모듈화 된 오픈 소스 원격진료 플랫폼인 OpenEMed의 개인 확인 서비스(PIDS, Personal Identification Service)를 이용해 네트워크를 기반으로 한 Kerberos 인증을 제안한다.
요즘 현대인들의 최우선 관심사라고도 할 수 있는 '웰빙(Well-Being)'과 다가올 '고령사회'를 대비하여 유무선 네트워킹 기술을 활용하여 "언제 어디서나" 이용 가능한 건강관리 및 의료서비스가 필요하다. u-Healthcare 시스템을 이용하여 개인의 건강상태를 실시간으로 모니터링하고 치료나 관리가 필요한 적절한 시점에 자동으로 조치를 취하기 때문에 개인은 최상의 건강상태를 유지할 수 있고 편리한 한방 의료서비스를 제공받을 수 있다. 본 논문에서는 심전도(ECG), 혈압, 맥박 등의 생체신호 측정센서를 이용한 센서네트워크 기반 u-Healthcare 시스템을 설계하고 구현하였다. 센서노드에서 게이트웨이를 경유한 생체신호는 healthcare센터로 전송되며, 질환별 건강관리 표준 프로그램을 통하여 생체신호를 분석하고 예측된 병증에 관련된 운동요법, 식이요법, 한방요법 등의 정보를 환자에게 피드백하여 건강관리를 할 수 있게 하였다.
최근 대용량의 데이터베이스로부터 유용한 정보를 발견하고 데이터간에 존재하는 연관성을 탐색하고 분석하는 데이터 마이닝에 관한 많은 연구들이 진행되고 있다. 다양한 생체 신호를 분석하기 위하여 데이터 마이닝 기법을 이용할 수 있다. 본 논문에서는 심전도 신호의 패턴을 분류하기 위하여 신경망 기법을 적용하였다. 최근 패턴분류에 있어서 각광을 받고 있는 SVM 모델은 학습과정에서 얻어진 확률분포를 이용하여 의사결정함수를 추정한 후 이 함수에 따라 새로운 데이터를 이원분류 하는 것으로 분류 문제에 있어서 일반화 기능이 매우 높다. 기존에 많이 이용되던 BP 모델과 비교평가 하였다.
자연계에서 존재하는 다양한 생명체는 자신들의 생존과 종의 번성을 위해 효율적인 행동 규칙을 만들어 진화해 왔다. 이러한 생명체의 다양한 생존원리로부터 착안을 하여 자연계가 아닌 다른 환경에서 적용이 가능하도록 알고리즘을 만들어 적용시키는 것을 생체모방 알고리즘이라 한다. 자연계의 환경자체가 불확실한 변화가 다양하게 포함되고 있으며, 제한된 자원 환경을 어떻게 효율적으로 활용하는가의 문제가 걸려 있음으로 인하여 이러한 생체모방 알고리즘은 적용환경의 변환에 빠른 적응력을 제공할 수 있고, 자원 제약형 환경에서 안정적으로 확장성과 적응성을 제공할 수 있어서 상호 운용성 측면에서 많은 이득을 줄 수 있다. 이와 같은 생체모방 알고리즘을 네트워크의 관점에서 적용시켜 보면, 전자의 경우에는 자율적인 네트워크 구성을 용이하게 제공할 수 있음을 나타내고, 후자의 경우에는 IoT 환경과 같은 자원 제약형 환경에서의 상호 운용성을 제공할 수 있다. 이렇듯이 생체모방 알고리즘을 네트워크에 접목시켜 연구하는 것은 최근의 네트워크 분야의 연구 이슈와 상호 보완적으로 작용하여 시너지 효과를 제공할 수 있다. 자연계의 군집 현상 및 동기화 현상을 네트워크 환경에서 적용하여 사용할 수 있는 생체모방 알고리즘 기술은 다양하게 존재하고 있으며 이를 활용하는 연구를 통해 SDN(Software Defined Networking)에서의 자율제어 네트워크 구성에 접목하거나 IoT 환경과 같은 자원 제약형 환경에서의 보다 효율적인 상호 연결성을 제공하는 방향으로 발전할 수 있다. 이러한 생체모방 자율제어 네트워크 환경 구현을 위해 기존의 OpenFlow 환경과 새로이 부각되는 P4: Programming Protocol-Independent Packet Processors 기술에 대해서 정리하여 향후 생체모방 자율제어 네트워크 구현 방안을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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