• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제25권3호
• /
• pp.1-10
• /
• 2020

본 논문에서는 시계열 심전도 (Electrocardiogram: ECG) 및 광전용맥파 측정센서 (Photoplethysmography: PPG)을 이용하여 혈압을 추정하는 알고리즘을 제안한다. 혈압 (Blood pressure: BP)을 추정하기 위해 주기적 입력 신호를 생성하고 차동 및 임계값 방법에 따라 잡음을 제거한 다음 합성곱 신경망 알고리즘을 기반으로 하여 수축기 혈압과 이완기 혈압을 예측한다. 본 논문에서 사용된 데이터는 MIMIC 데이터베이스에서 총 3.1GB의 49명의 환자 데이터를 사용하였다. 실험결과 수축기 혈압의 평균 제곱근 오차는 5.80mmHg, 이완기 혈압의 예측 오차는 2.78mmHg을 나타내었다. 또한, 영국 고혈압 협회가 제안한 혈압계 평가 방법을 적용하였을 때, 최고 성능인 등급 A를 만족함을 확인할 수 있었다.

• 정보보호학회지
• /
• 제26권4호
• /
• pp.41-46
• /
• 2016

전통적으로 바이오인식기술은 출입국심사(전자여권, 승무원 승객 신원확인), 출입통제(도어락, 출입통제 근태관리), 행정(무인민원발급, 전자조달), 사회복지(미아찾기, 복지기금관리), 의료(원격의료, 의료진 환자 신원확인), 정보통신(휴대폰 PC 인터넷 인증), 금융(온라인 뱅킹, ATM 현금인출) 등 다방면에서 폭넓게 보급되어 실생활에서 널리 활용되고 있다. [그림1]은 신체적 특징(Physiological biometrics)과 행동적 특징(Behavioral biometrics)을 이용한 사용자 인증기술인 바이오인식기술의 유형과 함께 각 기술별 보안취약점(괄호 안 빨강색글자)을 나타내고 있다. 최근 들어, 모바일 지급결제서비스 ATM 인출기 인터넷전문은행 등과 같은 핀테크 분야에서 비대면 인증기술로 바이오인식기술이 각광을 받기 시작했다. 한편, 가짜지문 등 기존의 신체적 특징을 이용한 바이오인식기술의 위변조 위협에 대한 우려 존재함에 따라 뇌파 심전도 근전도 맥박 등 살아있는 사람의 행동적(신체의 기능적) 특징을 이용한 생체신호를 이용하여 비대면 인증기술로서 활용하기 위하여 주요 선진국에서 차세대 바이오인식 기술개발이 가속화되고 있는 추세이다.[1] 또한, 이러한 생체신호는 최근에 삼성전자, LG전자, 애플 등에서 스마트워치를 통해 심장박동수를 측정하고 스마트폰을 통하여 모바일 지급결제, 헬스케어 등과 같은 IoT 모바일 융복합 응용서비스에 활용될 전망이다. 본고에서는 뇌파 심전도(심박수)와 같은 생체신호를 측정하는 스마트워치 밴드형 의복형 또는 패치형태의 웨어러블 디바이스와 같은 생체신호센서, 생체신호 인증기술 및 관련표준화 동향을 고찰해 보기로 한다. 국내외 관련기술과 표준화 동향을 면밀히 분석하여 지난 2015년 5월29일에 발족한 국내외 전문가그룹인 KISA"모바일 생체신호 인증기술 표준연구회"(이하 KISA 표준연구회)가 구심점이 되어 한국형 생체신호를 이용한 차세대 텔레바이오인식기술에 대한 연구개발과 국내외 표준화 추진에 박차를 가할 계획이다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제15권3호
• /
• pp.187-193
• /
• 2017

사물인터넷 기반의 헬스케어 서비스는 다양한 사물인터넷 디바이스를 통해서 사용자의 생체신호 측정, 질병 진단 및 예방을 포함한 건강관리 및 의료 서비스를 제공하고 있다. 그러나, 사물인터넷 기반의 헬스케어 서비스는 여러 가지 요소 기술들이 통합되어 서비스를 제공하기 때문에 각 요소 기술 자체의 보안 취약성과 연동 시 새로운 보안 취약성이 발생할 수 있는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 IoT 기반의 웨어러블 장비를 이용한 사용자의 헬스케어 정보를 서버에 전달할 때 제 3자로부터 사용자의 헬스케어 정보를 안전하게 처리할 수 있는 사용자 프라이버시 보호 모델을 제안한다. 제안 모델은 사용자의 헬스케어 정보를 안전하게 처리, 보관, 저장할 수 있도록 헬스케어 센서 정보 별로 속성 값을 부여하여 사용자의 프라이버시를 계층적으로 통합 관리한다. 성능평가 결과, 제안모델은 기존모델보다 IoT 장치의 처리율은 평균 10.5% 향상되었고, 서버의 오버헤드는 기존 모델에 비해 평균 9.9% 낮은 결과를 얻었다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제41권3호
• /
• pp.347-358
• /
• 2016

본 논문은 사용자의 행동을 실시간 인지하여 그 행동과 연동하여 생체 신호를 측정 할 수 있는 착용형 단말 소프트웨어 구조를 제안한다. 착용형 단말은 사용자가 일상생활 동안 항상 착용하고 있기 때문에 이러한 장치를 통하여 생체 신호를 측정하는 것은 사용자 행동과 관련된 건강 정보를 얻을 수 있게 해준다. 이 중 산소포화도와 심박수는 사용자가 운동을 하거나 수면을 취하는 동안 변화를 측정하면 호흡기 상태를 진단하는데 사용할 수 있다. 그러나 이런 생체 신호를 생활 중에 측정하는데 있어서 기존의 방법과 같이 연속적으로 측정하는 것은 움직임으로 인한 신호 왜곡 때문에 정확성을 떨어뜨리게 된다. 또 왜곡을 고치기 위해서 복잡한 알고리즘을 적용하는 것도 착용형 단말의 한정적인 자원을 고려하면 적절하지 않다. 따라서 본 논문에서는 연산이 간단한 필터와 가속도 센서를 이용하여 사용자 행동을 먼저 판단하고 그에 연동하여 정확한 생체신호를 측정할 수 있는 착용형 단말 소프트웨어 구조를 제안한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제37권3호
• /
• pp.112-118
• /
• 2016

The neck pain is fairly common occurance. Forward head posture and text neck are poor postures which may be related with neck pain but the evidence is not enough. We developed the wearable sensor which can assess the head & neck posture in daily life. Microprocessor, Bluetooth low energy, and 3-axis accelerometer, rechargeable battery and vibratior for reminding are used to implement the wearable sensor. Real-time algorithm to parameterize the posture for one epoch is implemented which classifies the posture in the epoch into three classed; dynamic, static_good posture, and static_poor posture. Also the algorithm makes reminding to its wearer to give them the prolonged poor posture is detected. The mean error of measurement was 1.2 degree. The correlation coefficient between neck angle and craniovertebral angle was 0.9 or higher in all cases. With the pilot study on text neck syndrome was also quatified. Average of neck angle were 74.3 degree during the listening in the classroom and 57.8 degree during the smartphoning. Using the wearable sensor suggested, the poor postures of forward head posture and neck neck can be detected in real-time which can remind the wearer according to his/her setting.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
• /
• pp.331-335
• /
• 2016

세월호 사태와 같은 선박사고 시, 고객의 위험관리 문제가 대두되고 있다. 선박과 같은 한정된 공간에서 위험 사고 시에는 고객의 위치파악을 통해 위험관리와 위험사태의 수습이 가능하다. 본 논문에서는 선박에 승선할 고객의 정보 취득에 대한 동의 후에, 고객에게 손목 띠나 휴대용 기기 및 웨어러블디바이스에 내장된 센서 정보를 부착하여, 일회용 고객정보를 입력한다. 선박 내에서 고객정보에 따른 위치 추적과 위치분석을 위한 통신 protocol을 설정하고, 선박 각 층에 2D, 3D 기반의 화면에 고객의 위치정보를 실시간 통보 할 수 있도록 설계한다. 현재 위치와 오차 측정 한계값을 분석하여 위치정보의 오차를 줄이도록 설계한다. 또한 사고 선박의 시스템 마비 사태를 통제할 수 있도록, 비상재난국의 서버에 실시간으로 정보 전송이 되어, 비상재난 시의 외부에서 정보 검색과 재난구조가 가능하도록 한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
• /
• 제21권5호
• /
• pp.351-358
• /
• 2015

최근 다양한 센서를 내장한 스마트폰의 발달로 인해 웨어러블 기기를 사용한 동작 인식 연구가 늘어나는 추세이다. 기존의 동작 인식 연구는 사용자 개인의 동작 인식에만 국한되어 있다. 따라서 본 논문에서는 인간의 집단 개념동작을 인식하는 기법을 제안한다. 인식에 앞서 장소 별 집단 동작의 특징을 분석하여 데이터를 생성한다. 강의실 환경에서의 집단 개념동작을 중점적으로 수업하기, 발표하기, 회의하기로 세 가지 동작을 연구한다. 본 연구에서 제안한 알고리즘을 적용하여 96% 이상의 높은 인식률을 도출하였다. 실시간으로 활용한다면 자동적으로 강의실의 사용률 및 사용 목적을 쉽게 분석할 수 있다. 나아가 분석된 데이터를 통해 장소 활용도를 높일 수 있다. 향후 다른 장소에 대한 집단 동작 인식을 연구하여 집단 동작 인식 시스템을 개발할 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
• /
• pp.49-52
• /
• 2019

보도의 점자블록은 시각장애인의 자율적인 보행을 위해서 필수적인 시설물이다. 시각장애인은 발바닥 감각과 지팡이를 이용하여 점자블록을 확인하면서 보행하는데, 점자블록에서 이탈하는 경우에는 다시 점자블록을 만날 때까지 어려움을 겪게 된다. 본 논문에서는 보행자가 착용한 웨어러블 영상 센서를 이용하여 점자블록을 따라서 보행하는지를 판단함으로써 시각장애인의 보행을 유도하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 점자블록의 기울기를 특징으로 선정하였으며, 3-line detector 구조를 도입하여 프레임마다 점자블록의 좌우 기울기와 전방 연속성을 판단한다. 진행 도중에 점자블록이 끊어지거나 분기되는 상황에 대응하기 위한 공간 필터링과 시각장애인의 보행 도중에 발생하는 상하좌우의 움직임에 대응하기 위한 시간 필터링을 사용하여 기울기를 안정한다. 실제 도로 및 실내에서 획득한 영상을 사용한 모의 실험을 수행하였으며 제안 알고리즘을 통해 보행자의 진행 방향 및 이탈 정도에 대한 판단이 가능함을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.299-304
• /
• 2021

기존의 사람 행동 인식 시스템은 웨어러블 센서, 카메라와 같은 장치를 통해 행동을 탐지하였다. 그러나, 이와 같은 방법들은 추가적인 장치와 비용이 요구되고, 특히 카메라 장치의 경우 사생활 침해 문제가 발생한다. 이미 설치되어 있는 WiFi 신호를 사용한다면 해당 문제를 해결할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 WiFi 신호의 채널 상태 정보를 활용한 CNN 기반 사람 행동 인식 시스템을 제안하고, 가속 하드웨어 구조 설계 및 구현 결과를 제시한다. 해당 시스템은 실내 공간에서 학습 중 나타날 수 있는 네 가지 행동에 대해 정의하였고, 그에 대한 WiFi의 채널 상태 정보를 CNN으로 분류하여 평균 정확도는 91.86%를 보였다. 또한, 가속화를 위해 CNN 분류기에서 연산량이 가장 많은 완전 연결 계층에 대한 가속 하드웨어 구조 설계 결과를 제시하였다. FPGA 디바이스 상에서 성능 평가 결과, 기존 software 기반 시스템 대비 4.28배 빠른 연산 시간을 보임을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제8권2호
• /
• pp.1-6
• /
• 2022

라이프로그는 다양한 디지털 센서로부터 수집되는 개인의 디지털 기록으로, 활동량, 수면 정보, 체중 변화, 체질량, 근육량, 지방량 등이 포함된다. 최근, 웨어러블 디바이스가 보편화되면서 양질의 라이프로그 데이터가 많이 생산되고 있다. 라이프로그 데이터는 개인의 신체의 상태를 보여주는 데이터로, 개개인의 건강관리 뿐만 아니라, 질병의 원인 및 치료에도 활용될 수 있다. 그러나, 현재는, AI/ML 기반의 상관관계 분석 및 개인화를 반영하지 못하고 있다. 단순 기록이나 단편적인 통계치를 제시하는 수준에 그치고 있다. 이에 본 논문에서는, 라이프로그 데이터와 질병과의 연관성 및 AI/ML 기술의 라이프로그 데이터의 적용 사례를 살펴보고, 더 나아가, AI/ML을 활용한 라이프로그 데이터 분석 프로세스를 제안하고, 실제 갤럭시워치에서 수집된 데이터를 사용하여, 분석 프로세스를 실증한다. 더불어, 미래의 헬스케어 서비스인, 라이프로그 데이터와 식단, 건강정보, 질병정보와의 융복합 서비스 로드맵을 제안한다.