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.
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.
의료 분야의 정보화와 다양화로 인해 한의학 분야에서도 지능화된 서비스를 제공해주는 온톨로지 기반의 지능형 의료 시스템에 관한 연구가 진행되고 있다. 지능형 의료 시스템은 온톨로지를 이용하여 복잡한 의료지식 및 개인의 의료정보등을구조화함으로써진단을과학화시키고보다나은의료서비스를제공하게해준다. 본 논문에서는 온톨로지를 이용하여 기본적인 의학 데이터, 진단 시 발생되는 임상데이터, 개인의 신체정보와 같은 세 가지 지식을 표현하여 온톨로지로 구축함으로써 개인 맞춤형 진단을 내리는데 중요한 데이터로 활용한다. 특히, 한의학진단에서는 환자 개인의 병증과 체질 등에 따라 상이한 진단 및 처방이 내려질 수 있기 때문에 개개인의 신체정보 및 질병 정보를 이용하여 사용자의 상황에 맞는 맞춤형의 진단 및 처방 서비스를 제공 해주는 지능형 진단보조시스템이 유용하다. 따라서 본 논문에서는 환자 개개인에게 맞춤형의 진단 서비스를 제공하기 위한 방법으로 개인의 신체정보 및 질병정보를 이용하여 한의학 온톨로지를 구축하고, 추론을 통해 진단을 내리는 한의학 진단보조시스템을 구현하였다.
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.
본 논문에서는 RGB-D 카메라를 이용하여 획득한 다수 사용자의 정규화된 스켈레톤의 신체 비율 분석을 통해 각 사용자의 구분 및 위치를 추적하는 기법을 제안한다. 이를 위해 3D 포인트 클라우드로부터 각 사용자의 3D 스켈레톤을 추출한 뒤 신체 비율 정보를 저장한다. 이후 저장된 신체 비율 정보를 전체 프레임에서 출력된 신체 비율 데이터와 유사도를 비교하여 전체 영상에서의 사용자 구분 및 위치추적 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 다중 혼합 특징 정보를 저 차원 제스처 심볼로 구성하여 제스처를 인식하는 알고리즘에 대해 기술한다. 기존의 기하학적인 특징 기반 방법이나 외관기반 방법에서는 깔, 다리의 위치나 몸의 형상 정보만을 특징 값으로 이용하기 때문에 유사한 신체 동작이나 신체 부위의 움직임에 따라 애매한 결과를 나타내었지만 제안한 방법은 신체의 어느 부위가 움직이는지를 나타내는 부분특징정보(partial feature information)와 전체적인 신체의 형상을 표현하는 전역특징정보(global feature information)를 이용함으로써 동작의 구분뿐만 아니라 유사한 동작을 인식할 수 있는 장점이 있다. 그리고 비교적 적은 계산량과 높은 인식률 때문에 감시 시스템이나 지적 인터페이스 시스템 같은 여러 응용 분야에 적용될 수 있다.
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.
최근 영상감시 분야에서는 영상에서 움직이는 사람을 탐지하고, 탐지된 사람의 행위를 분석하는 방식에 딥러닝 기반 학습방법이 적용되기 시작했다. 이러한 지능형 영상분석 기술을 적용할 수 있는 분야 중 하나인 인간 행위 인식은 객체를 탐지하고 탐지된 객체의 행위를 인식하기 위해 신체 키포인트를 검출 하는 과정을 거치게 된다. 본 논문에서는 RGB-D 정보를 이용한 객체 탐지 기반의 신체 키포인트 검출 방법을 제시한다. 먼저, 두 대의 카메라로 생성된 색상정보와 깊이정보를 이용하여 이동하는 객체를 배경으로부터 분할하여 탐지한다. RGB-D 정보를 이용하여 탐지된 객체의 영역을 재조정하여 생성된 입력 데이터를 한 사람의 자세 추정을 위한 Convolutional Pose Machines(CPM)에 적용한다. CPM을 이용하여 한 사람당 14개의 신체부위에 대한 신념 지도(Belief Map)를 생성하고, 신념 지도를 기반으로 신체 키포인트를 검출한다. 이와 같은 방법은 키포인트를 검출할 객체에 대한 정확한 영역을 제공하게 되며, 개별적인 신체 키포인트의 검출을 통하여 단일 신체 키포인트 검출에서 다중 신체 키포인트 검출로 확장 할 수 있다. 향후, 검출된 키포인트를 이용하여 인간 자세 추정을 위한 모델을 생성할 수 있으며 인간 행위 인식 분야에 기여 할 수 있다.
본 논문에서는 사용자의 신체 정보를 이용하여 애매한 신체정보를 퍼지화하고 사례자 데이터베이스를 통해 식단을 추천하는 시스템을 제안한다. 사용자의 신체 정보 중에서도 키와 몸무게를 입력받아 BMI(Body Mass index)지수로 계산한다. 사용자의 신체정보 중 근육량 정도와 계산되어진 BMI지수를 퍼지화 시켜 사용자 개개인의 신체 상황을 고려한 비만도를 계산한다. 사용자의 비만도를 기준으로 사례자 데이터베이스 내에 사례자들의 비만도를 비교하여 가장 비슷한 사례자 비만도에 대한 식단을 추천할 수 있다. 안드로이드 환경에서 구현을 하였으며, 다양한 실험을 통해 제안한 퍼지 기반의 추천 기법이 만족할 만한 결과를 나타내고 있음을 보인다.
최근 건강과 관련된 다양한 시스템들에 대한 연구가 진행되고 있다. 이에 반해 사용자의 신체 정보를 정확하게 분석하고 이에 따른 정보를 제공해주는 시스템들은 개발 단계이거나 정확도가 미흡한 수준이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자의 신체 정보를 분석하는 알고리즘을 제시하고 이를 기반으로 한 피트니스 시스템을 제안한다. 사용자의 신체 정보를 분석하는 알고리즘은 사용자의 신장과 체중을 분석하여 BMI(Body Mass Index) 지수와 BMR(Basal Metabolic Rate) 수치를 계산한다. 제안하는 시스템은 계산된 BMI 지수와 BMR 수치를 바탕으로 사용자에게 적합한 운동량을 추천해줄 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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