인체영역 무선네트워크(WBAN)기술 기반의 생체정보 모니터링서비스의 확장과 성장은 생체신호 감지 및 측정, 생체정보의 원격제어, 실시간 모니터링기술의 진화를 가속화시키고 있다. 기술진화에 대응한 선행기술 확보와 시장선점을 위해 생체정보 모니터링 시스템의 설계 및 구축은 최신 기술 동향과 표준화 이슈의 전략적인 반영이 필수적이다. 논문은 기술 및 연구개발 동향과 이슈를 조사, 분석하고 기술적 대응과제를 제시한다.
2004년 MIT 10대 신기술, 2005년 일본 총무성 10대 기간 기술로 선정된 테라헤르츠 기술 개발에 집중적인 연구개발이 진행되고 있다. 물질의 투과, 낮은 광자에너지로 식품, 인체에 상대적으로 안전하여 인간에 필요한 테라헤르츠 영상이나 인간에 유해한 물질을 추출하기 위한 테라헤르츠 분광기술에 관한 많은 가능성들을 제시하여 왔다. 또한, 영상 및 분광 이외에도 유무선 경계가 희박해지고 있는 시점에서 유무선 통합 기능제공이 가능하고 정보전달, 센싱, 비파괴 검사 등 다양한 응용영역으로 기술수요가 급격히 증가하고 있는 실정이다. 수요기술의 핵심은 언제, 어디서나, 실시간, 무고통으로 값싸게 활용하여 풍요롭고 안전한 삶을 유지하는 것으로 고령화 사회의 핵심 인프라 구축과 연동되어 가치를 공유하고 있다. 전자기파 대역에서의 초소형, 고효율, 실시간, 저가격 파원 및 검출기 기술개발의 장점을 갖는 포토닉스 기반 테라헤르츠 기술 동향에 대해 기술하였다.
In this paper, we propose a low-power hibernation technique (LHT) for WUSB over IEEE 802.15.6 hierarchical MAC to improve its energy efficiency. Simulation results show that the LHT also integrate WUSB transactions and WBAN traffic efficiently while it achieves high energy efficiency.
카메라를 이용하여 특정 범위에 객체 침입을 탐지하는 시스템이 많아지고 있다. 하지만 이러한 카메라를 이용한 객체 침입 탐지는 실내에 설치되어 사용되는 경우가 많고, 외부에서 사용할 경우 환경적인 요인(비, 바람 등에 날리는 물체들)에 의해 정확도가 떨어지는 경우가 많다. 또한, 센서만 사용하여 침입을 탐지하는 시스템은 센서의 감지 범위에 따라 설치할 수 있는 공간이 제약되고 일정 크기 이상의 공간에서 사용할 수 없다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 침입 탐지 시스템은 레이저, 초음파, 인체감지 센서의 단점인 감지 범위를 보완할 수 있는 레이더 센서와 카메라를 이용하여 감시 영역 내의 침입을 탐지하는 시스템을 설계하였다.
본 논문에서는 운전자 졸음 인식 시스템의 구현 방법과 그에 따른 결과를 소개한다. 영상 입력 장치로는 시중에 판매되는 웹캠 카메라를 사용하였다. 얼굴 검출 방법으로는 Haar 변환 기법을 이용하였으며, 다양한 조명 환경에 강건하게 적응하도록 조명정규화를 수행하였다. 조명정규화를 거친 얼굴 영상은 특징값 추출에 용이하다. 조명정규화를 통한 눈 후보영역은 인체측정학 정보를 이용하여 후보 영역을 줄인 이후에 PCA와 Circle Mask의 혼합 모델을 적용했다. 위 방법을 통해 차량 내부의 복잡한 조명 환경 속에서 강건히 눈 영역을 추출한다. 검출된 눈 영역은 고해상도의 조명 정규화 영상과 간단한 연산을 통하여 졸음 여부를 판별한다. 졸음 상태가 1단계로 판단 될 경우에는 통합 모니터링 인터페이스에서 운전자에게 경고음을 울리며 2단계일 경우에는 CAN(Controller Area Network)를 통하여 안전벨트를 진동하게 함으로써 운전자에게 경고를 준다. 본 논문에서 제안하는 졸음 인식 시스템은 낮은 계산 복잡도를 만족하는 동시에 높은 인식률을 보여준다. 실험 결과 차량 내에서 97%의 인식률이 나타났다.
Wireless body area network (WBAN)은 인체 주변 영역에서의 통신서비스를 제공한다. WBAN 서비스는 인체 내부에 이식된 의료 응용을 위한 MICS 주파수 대역과 의료 응용과 consumer electronics (CE) 응용 분야 모두를 제공할 수 있는 ISM 주파수 대역에서의 서비스로 이루어지기 때문에 WBAN을 위한 MAC 프로토콜은 의료 응용과 CE 응용간의 상이한 특징과 유연성 (flexibility)을 고려하여 설계되어야 한다. 본 논문에서는 WBAN MAC 프로토콜의 요구사항을 확인하고, WBAN의 요구사항을 만족하는 WBAN MAC 프로토콜을 제안한다. WBAN의 다양한 응용을 위한 전송 유연성을 제공하기 위해서 동적 CFP(Contention Free Period) 할당(Dynamic CFP Allocation)을 제안한다. 또한, 경쟁 기반의 긴급 의료 데이터를 발생하는 의료 응용과 때때로 대량의 데이터를 발생하는 CE 응용을 지원하기 위해서 OCDP(opportunistic contention decision period) 구간과 4-mode Opportunity period를 제안하고, 제안한 방안을 이용하여 Inactive period와 Opportunity period를 일시적으로 전환하여 사용할 수 있는 기법을 제안한다. 다양한 시뮬레이션 결과 IEEE 802.15.4 MAC 프로토콜과 제안하는 WBAN MAC 프로토콜을 비교하였을 때, WBAN 환경에서의 전송 처리량, CFP 이용율, 전송지연 측면에서 증가된 성능 결과를 얻을 수 있었다.
오늘날 의료정보화 수준향상과 디지털 병원화의 흐름에 따라 PACS는 의료기관의 핵심 인프라 중 하나로 자리매김하였다. 이와 함께 생산되는 디지털 의료영상의 종류 및 의료영상 데이터가 양적으로 급증하고 있으며, 이는 의료영상 데이터의 효과적인 보관을 위한 의료영상 압축을 중요한 요소로 부각시킨다. 현재 의료영상에 관한 사실상의 표준인 DICOM 규격에서는 의료영상 압축을 위하여 무손실 압축기법인 RLE를 명시하고 있으나, 무손실 범용 압축기법인 RLE는 인체의 대칭성을 가지는 많은 의료영상에 적용하면 높은 압축율 기대하기 힘들다. 이 논문에서는 다양한 의료영상 중 대칭 특성을 크게 내포하는 뇌 CT 영상을 대상으로 하여 영상 내 관심영역을 검출하고 대칭특성에 따라 영상의 픽셀 값을 재코딩하는 전처리 하고 영상을 압축하는 기법을 제안한다. 실험에 의하면, 제안한 기법은 RLE 압축과 영상 내 관심영역을 검출하지 않고 압축할 때와 비교하여 높은 압축률을 보인다.
스마트 디바이스의 보급이 확대되면서 스마트폰은 우리 생활 깊숙이 파고들어 많은 생활방식을 변화시키고 있다. 또한, 스마트폰의 보급률이 높아지면서 스마트폰의 고급화, 고성능화가 진행중이며 이에맞추어 사회전반적인 스마트폰의 활용영역이 확대되고 있다. 최근에는 RFID를 기반으로 하는 근거리 무선통신 기술인 NFC를 탑재한 스마트폰의 보급이 증가하여 전자명함, 태깅 등 여러 영역에서 그 활용도를 높이는 추세다. 본 논문에서는 이를 활용하여 전통적인 번호표 방식의 순번대기 시스템에 NFC를 적용하여 접촉만으로 인체에 해가될 수 있는 전사용지사용의 지양, 스마트폰을 활용한 원거리 예약 등 보다 효율적인 순번대기 시스템을 운영할 수 있는 시스템을 제안한다.
사상의학을 통해 인간은 태양인, 소양인, 태음인, 소음인의 네 가지 체질로 구분할 수 있으며 각 체질에 따라 생리, 병리, 용모 등이 각각 다르다. 얼굴은 인체의 모든 정보를 보유하고 있는 곳으로 얼굴의 비율 및 형태에 따라 체질에 따른 건강 상태를 확인할 수 있는 중요한 요소가 된다. 따라서 본 논문에서는 사상체질 진단을 위해 얼굴 영상을 입력받아 동적 이진화를 통한 얼굴 영역을 검출하고 이를 통해 화소값의 누적분포 분석을 행하여 얼굴의 이목구비의 크기, 형태 및 비율을 추출하고자 한다.
본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 입력영상의 옵티컬 플로우(optical flow)와 그래디언트(gradient)를 이용하여 종단간 행동인식이 가능한 다중영역 기반 방사성 GCN(MRGCN: Multi-region based Radial Graph Convolutional Network) 알고리즘에 대해 기술한다. 이 방법은 데이터 취득이 어렵고 계산이 복잡한 스켈레톤 정보를 사용하지 않기 때문에 카메라만을 주로 사용하는 일반 CCTV 환경에도 활용이 가능하다. MRGCN의 특징은 입력영상의 옵티컬플로우와 그래디언트를 방향성 히스토그램으로 표현한 후 계산량 축소를 위해 6개의 특징 벡터로 변환하여 사용한다는 것과 시공간 영역에서 인체의 움직임과 형상변화를 계층적으로 전파시키기 위해 새롭게 고안한 방사형 구조의 네트워크 모델을 사용한다는 것이다. 또 데이터 입력 영역을 서로 겹치도록 배치하여 각 노드 간에 공간적으로 단절이 없는 정보를 입력으로 사용한 것도 중요한 특징이다. 30가지의 행동에 대해 성능평가 실험을 수행한 결과 스켈레톤 데이터를 입력으로 사용한 기존의 GCN기반 행동인식과 동등한 84.78%의 Top-1 정확도를 얻을 수 있었다. 이 결과로부터 취득이 어려운 스켈레톤 정보를 사용하지 않는 MRGCN이 복잡한 행동인식이 필요한 실제 상황에서 더욱 실용적인 방법임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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