• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.686-689
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• 2001

최근 개인 신분확인 기술로 개인의 신체적 특징을 이용한 생채인식시스템이 주목을 받고 있다. 그러나 생체인식시스템에 저장된 생체 정보가 개인의 고유한 신체정보라는 점에서 정보가 유출되거나 의도적인 데이터의 변경으로 침해 발생 시 막대한 피해가 우려된다. 이러한 문제들을 기본으로 해결하기 위해서는 생체인식 정보가 저장된 데이터베이스를 보호해야 한다. 본 논문에서는 생체인식시스템 중 지문인식 시스템을 사용하여 지문 데이터베이스내의 데이터에 대한 위조 및 변조를 체크하여 신뢰성 있는 데이터를 관리할 수 있는 지문데이터베이스 보안관리에 관한 내용을 설계하고자 한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02b
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• pp.450-455
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• 2006

디지털 기술의 발전은 다양한 정보들과의 새로운 상호작용들을 창출하고 있고, 여기에서 인터페이스는 상호작용을 가능하게 하는 구체적인 장으로서, 우리가 정보들과 갖는 상호작용 방식을 규정한다. 그런데, 확장현실이나 유비쿼터스 컴퓨팅과 같은 새로운 기술적인 흐름들은 우리의 물리적 공간에 디지털 정보라는 무형의 층위를 더함으로써, 현재의 손과 눈의 작용을 중심기반으로 하는 상호작용 방식들로부터 발전된 형태의 상호작용이 필요하게 될 것임을 시사하고 있다. 이에 본 논문에서는 물리적 공간 안에서의 우리 자신을 형성하고, 세계를 인지하는 근간이 되는 신체에 초점을 맞추어, 신체가 새로운 정보 환경 속에서 정보의 인지 메커니즘과 상호작용의 주체로서 어떻게 기능할 수 있을 것인지를 메를로-퐁티의 현상학과 구현인지 이론을 바탕으로 탐구하고, 그 실질적인 예와 가능성들을 인터랙티브 아트 작품들에서 찾아본다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.1
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• pp.23-30
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• 2010

With the advancement of information technology and increasing diversity in medical field, there are ongoing researches on ontology based intelligent medical system in Oriental medicine field. Intelligent diagnostic support system uses ontology to give a structure to complex medical knowledge and personal medical history so that we can make diagnosis more scientific, and provide better medical services. In this paper, we suggest an ontology that structuralize three knowledge types basic medical data, clinical trial data, and personal health information, which can be used as important information for individually tailored diagnosis. Especially in Oriental medicine diagnosis, both patient's symptoms of illness and physical constitution play a great role; it can lead to distinct diagnosis depending on their combination. Thus, it is much needed to have a diagnostic support system that uses personal health history and physical constitution along with basic medical data and clinical trial data in the field. In this paper, we implemented an Oriental medicine diagnostic support system that provides individualized diagnosis service to each patient by building an ontology on Oriental medicine focused on individual physical constitution and disease information.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.143-144
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• 2019

본 논문은 현대에 신체활동(Physical activity)를 하지 않으면 심혈관계질환, 당뇨, 암, 골다공증 등과 같은 질환의 위험성을 가지고 있음에도 불구하고 공간부족, 시간부족, 날씨 등으로 제약을 받아 신체활동이 부족한 척수장애인의 들을 위한 스마트 휠체어 트레드밀을 개발함이다. 기존의 휠체어 트레드밀은 휠체어를 생활할 때 사용하는 대상자들에게 신체활동을 제공하였다. 스마트 휠체어 트레드밀은 경사(Slope-Incline, Decline)를 조절하여 개별마다 다른 건강체력능력에 운동강도(Exercise intensity)를 다르게 할 수 있다. 또한 스마트 휠체어 트레드밀은 거리측정, 속도측정이 가능한 센서를 부착하여 대상자의 운동량을 알 수 있을 뿐만 아니라 체중측정도 가능하여 대상자의 운동량에 대한 칼로리소모량을 얻을 수 있다. 이러한 스마트 휠체어 트레드밀과 VR(Virtual reality) 프로그램, 게임을 접목시켜 척수장애인들의 신체활동에 흥미를 증진 시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.78-79
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• 2022

In this paper, we propose a technique for tracking the classification and location of each user through body proportion analysis of the normalized skeletons of multiple users obtained using RGB-D cameras. To this end, each user's 3D skeleton is extracted from the 3D point cloud and body proportion information is stored. After that, the stored body proportion information is compared with the body proportion data output from the entire frame to propose a user classification and location tracking algorithm in the entire image.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.8
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• pp.759-768
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• 2005

This paper describes an algorithm that can recognize gestures constructing subspace gesture symbols with hybrid feature information. The previous popular methods based on geometric feature and appearance have resulted in ambiguous output in case of recognizing between similar gesture because they use just the Position information of the hands, feet or bodily shape features. However, our proposed method can classify not only recognition of motion but also similar gestures by the partial feature information presenting which parts of body move and the global feature information including 2-dimensional bodily motion. And this method which is a simple and robust recognition algorithm can be applied in various application such surveillance system and intelligent interface systems.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.187-188
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• 2020

본 논문에서는 한방 8체질 및 신체정보 관련 데이터셋을 바탕으로 개인 맞춤 식품 및 식단을 추천하는 데이터베이스의 설계·구축을 수행한다. 또한 이 시스템을 이용하여 추천된 식품(식단)과 희망하는 지역을 입력했을 때 선별된 음식점 정보를 제공한다. 데이터베이스 생성 프로세스와 수집한 데이터를 통해 데이터베이스 설계, 데이터 수집, 생산 및 처리 예제, 데이터베이스 활용 등에 대해 다양한 방법을 제공한다. 일상생활에서 데이터베이스 시스템을 활용함으로써, 이 시스템은 한의원 또는 전문채널을 통해 알 수 있었던 맞춤 식단 정보를 대중에 공개되어 정보 진입장벽을 낮추고 편의성을 도모한다. 이로써 오늘날 고령 사회에 진입한 대한민국에서 국민들이 건강한 식생활을 지원하여 궁극적으로 국민 건강 증진에 기여한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.18 no.6
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• pp.85-92
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• 2017

Recently, in the field of video surveillance, a Deep Learning based learning method has been applied to a method of detecting a moving person in a video and analyzing the behavior of a detected person. The human activity recognition, which is one of the fields this intelligent image analysis technology, detects the object and goes through the process of detecting the body keypoint to recognize the behavior of the detected object. In this paper, we propose a method for Body Keypoint Localization based on Object Detection using RGB-D information. First, the moving object is segmented and detected from the background using color information and depth information generated by the two cameras. The input image generated by rescaling the detected object region using RGB-D information is applied to Convolutional Pose Machines for one person's pose estimation. CPM are used to generate Belief Maps for 14 body parts per person and to detect body keypoints based on Belief Maps. This method provides an accurate region for objects to detect keypoints an can be extended from single Body Keypoint Localization to multiple Body Keypoint Localization through the integration of individual Body Keypoint Localization. In the future, it is possible to generate a model for human pose estimation using the detected keypoints and contribute to the field of human activity recognition.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.16 no.6
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• pp.1109-1115
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• 2012

In this paper, we propose a system that recommends the appropriate menu using the fuzzy rules and the case database. The rules are defined by using the user's body information such as height and weight and these information is often vague. Due to its fuzziness, we use the fuzzy logic to represent the information. In our system, it firstly gets the body information for computing the BMI (Body Mass Index) values. Then it combines the muscle mass factor and BMI values to make a fuzzification for calculating the obesity rate. It finally recommends the most relative menu by comparing with the user's obesity rate from each cases in the database. We implement the system on the Android platform and show that our proposed method can achieve reasonable performance through the various experiments,

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.784-786
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• 2016

Recent research has been related to the health of the various systems. In contrast the system are the level insufficient for accurate analysis that the body of the user information and service information. In this paper, in order to solve this problem, we propose a fitness system based on the algorithm for analyzing the body of the user information. Algorithm to analyze the user's body information by analyzing the user's height and weight to calculate the BMI(Body Mass Index) index and BMR(Basal Metabolic Rate) value. The proposed system is considered to be able to give recommendations to the user for the exercise on the basis of the calculated BMI index and BMR value.