• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.17 no.1
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• pp.89-97
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• 2017

Recent Internet of Things(IoT), and in addition to wearable PC, such as software development methodologies based on a variety of object-oriented design and design patterns of GoF(Gang of Four) with OOP(Object-Oriented Programming) intended for portable devices. However, incorrect application design specification is that the higher the importance of the optimization of the program on the device because it can cause problems such as decreased operating speed, increase the memory occupancy and battery usage. In this paper, we propose an optimized design pattern based on the method of application, such as Android (Android) OS Strategy Pattern, State Pattern, Observer pattern. Test results show that the proposed scheme selection patterns can be selected to optimize the design pattern in the device that specification.

• Journal of Sensor Science and Technology
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• v.20 no.2
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• pp.137-144
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• 2011

Wireless sensor network(WSN) has the potential to greatly effect many aspects of u-healthcare. By outfitting the potential with WSN, wearable sensor node can collects real-time data on physiological status and transmits through base station to server PC. However, there is a significant gap between WSN and healthcare. WSN has the limited resource about computing capability and data transmission according to bio-sensor sampling rates and channels to apply healthcare system. If a wearable node transmits ECG and accelerometer data of 4 channel sampled at 100 Hz, these data may occur high loss packets for transmitting human activity and ECG to server PC. Therefore current wearable sensor nodes have to solve above mentioned problems to be suited for u-healthcare system. Most WSN based activity and ECG monitoring system have been implemented some algorithms which are applied for signal vector magnitude(SVM) algorithm and ECG noise algorithm in server PC. In this paper, A wearable sensor node using integrated ECG and 3-axial accelerometer based on wireless sensor network is designed and developed. It can form multi-hop network with relay nodes to extend network range in WSN. Our wearable nodes can transmit 1-channel activity data processed activity classification data vector using SVM algorithm to 3-channel accelerometer data. ECG signals are contaminated with high frequency noise such as power line interference and muscle artifact. Our wearable sensor nodes can remove high frequency noise to clear original ECG signal for healthcare monitoring.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.293-297
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• 2009

This paper describes a real-time reliable measurement and analysis system for ubiquitous healthcare based on IEEE802.15.4 standard. In order to obtain and monitor physiological body signals continuously, wearable pulse oximeter is designed in wrist that could used to measure oxygen saturation of a patient unobtrusively. The measured data was transferred to a central PC or server by using wireless sensor nodes via a wireless sensor network for storage and analysis purposes. LabVIEW server program was designed to monitor and process the measured photoplethysmogram(PPG) to accelerated plethysmogram(APG) by appling second order derivatives in server PC. These experimental results demonstrate that APG can precisely describe the features of an individual's PPG and be used as estimation of vascular elasticity for blood circulation.

• Convergence Security Journal
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• v.20 no.3
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• pp.3-11
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• 2020

The social networking service (SNS) is free, but the data usage fee paid to the telecommunications company and the member's information must be provided directly or indirectly. In addition, while SNS' specifications for transmitting and receiving devices such as smart-phones and PCs are increasing day by day, using universal transmission protocols in special environments such as contaminated areas or semiconductor manufacturing plants where work instructions are mainly made using short messages is not easy. It is not free and has a problem of weak security. This paper verified the practicality through the operation test by implementing IMCP, a low-power, low-cost message transmission protocol that aims to be wearable in special environments such as risk, pollution, and clean zone based on ATmega128.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.766-768
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• 2005

최근 대형 디스플레이 및 웨어러블 컴퓨터의 등장과 함께 키보드와 마우스를 사용하는 일반 데스크탑 환경에서 벗어난 컴퓨터와의 자연스러운 상호 작용 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 스크린 정면에 놓인 프로젝터가 스크린과 그 위에 놓인 사용자의 손 위에 화면을 투영할 때 PC 카메라로 입력된 프레임 속에서 손의 영역을 인식하여 컴퓨터와 상호작용하게 하고자 한다. 이 경우에 투영된 빛이 사용자의 손 위에도 합쳐짐으로 인하여 피부의 고유색이 사라진다. 또한, 투영되는 화면이 사용자와 컴퓨터의 상호 작용에 따라 추정할 수 없이 변함에 따른 적응적 인식 방법이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 손을 인식하기에 앞서 스크린에 투영될 원본 이미지에 대해 칼라 보정을 수행하여 추정되는 카메라 입력 프레임을 생성한다. 이를 위해 우선 백색 영상을 투영하여 프레임 내의 자기 오차 맵을 생성한 후 R,G,B 채널 별로 원본 값에 대한 카메라 반응 값들을 룩업 테이블에 저장한다. 이를 통해 원본 이미지에 대해 칼라보정을 수행하고, 생성된 카메라 추정 프레임과 실제 카메라로 입력된 프레임 간 자기 성분을 비교하여 손 영역을 검출한다. 실험 결과, 주변의 조명 상태나 프로젝터 및 카메라의 위치에 관계없이 안정적인 인식 결과를 보였다.

• Review of KIISC
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• v.26 no.4
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• pp.41-46
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• 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.

• Review of KIISC
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• v.25 no.4
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• pp.43-50
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• 2015

바이오인식기술은 사람의 지문 얼굴 홍채 정맥 등 신체적 특징(Physiological characteristics) 또는 음성 서명 자판 걸음걸이 등 행동적 특징(Behavioral characteristics)을 자동화된 IT 기술로 추출 저장하여 다양한 IT 기기로 개인의 신원을 확인하는 사용자 인증기술이다. 2001년 미국의 911 테러사건으로 인하여 전 세계 국제공항 항만 국경에서 지문 얼굴 홍채 등 바이오정보를 이용한 출입국심사가 보편화됨과 동시에 ISO/IEC JTC1 SC37(바이오인식) 국제표준화기구를 중심으로 표준화가 급속도로 진행되어 왔다. 최근 들어 스마트폰 테블릿 PC 등 모바일기기에 지문 얼굴 등 바이오정보를 탑재하여 다양한 모바일 응용서비스를 가능하게 해주는 모바일 바이오인식 응용기술이 전 세계적으로 개발 보급되고, 삼성전자 페이팔 중심으로 바이오인식기술을 이용한 모바일 지급결제솔루션에 대한 사실표준화협의체인 FIDO, ITU-T SG17 Q9(텔레바이오인식) 국제표준화기구를 중심으로 표준화가 진행되고 있다. 특히 이러한 모바일 바이오인식기술은 스마트폰을 통한 비대면 인증기술 수단으로서 핀테크의 중요한 요소기술로 작용될 전망이다. 한편, 위조지문 등 전통적인 바이오인식 기술의 위변조 위협으로 인한 우려도 증폭됨에 따라 스마트워치 등 웨어러블 디바이스에서 살아있는 사람의 심박수(심전도), 뇌파 등의 생체신호를 측정하여 스마트폰을 통하여 개인을 식별하는 차세대 바이오인식기술로 진화중에 있다. 본고에서는 바이오인식기술의 변천사와 함께 국내외 모바일 바이오인식기술 동향과 표준화 추진현황을 살펴보고, 지난 2015년 5월 29일 발족한 KISA "모바일 생체신호 인증기술 표준연구회"를 통하여 뇌파 심전도 등생체신호를 이용한 차세대 바이오인식 기술 및 표준화 계획을 수립하여 향후 바이오인식기반의 비대면 인증기술에 대한 추진전략을 모색하고자 한다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.53 no.4
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• pp.59-67
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• 2016

With the enhancement of built-in communication capabilities in various meters and wearable devices, which implies Internet of things (IoT), the demand of small-area embedded processors has increased. In this paper, we introduce a small-area 32-bit pipelined processor, Juno, which is available in the field of IoT. Juno is an EISC (Extendable Instruction Set Computer) machine and has a 2/3-stage pipeline structure to reduce the data dependency of the pipeline. It has a simple pipeline controller which only controls the program counter (PC) and two pipeline registers. It offers $32{\times}32=64$ multiplication, 64/32=32 division, $32{\times}32+64=64$ MAC (multiply and accumulate) operations together with 32*32=64 Galois field multiplication operation for encryption processing in wireless communications. It provides selective inclusion of these algebraic logic blocks if necessary in order to reduce the area of the overall processor. In this case, the gate count of our integer core amounts to 12k~22k and has a performance of 0.57 DMIPS/MHz and 1.024 Coremark/MHz.