본 논문에서는 안드로이드 기반의 모바일 플랫폼을 이용한 통합형 유헬스케어 시스템 설계하여 개인의 건강관리 서비스를 위한 시스템을 제안하였다. 통합형 생체 계측 시스템은 심전도, 산소포화도, 혈압, 호흡, 체온 등 모듈을 통하여 생체 신호를 계측하고 신호처리된 생체 정보를 무선 통신모듈을 이용하여 안드로이드 기반의 모바일 플랫폼 게이트웨이로 전송한다. 전송된 생체 데이터는 모바일 시스템에서 건강상태를 감시하거나 유헬스케어 서버로 전송하도로 설계하였다. 생체신호 감시 시스템을 구현함으로서 측정되어진 생체 데이터를 모니터링하여 현재의 건강상태를 확인할 수 있었으며 보호자의 이동성을 보장할 수 있는 장점을 보였다. 이와 같은 시스템은 개인 건강관리 및 응급환자 감시 시스템을 위한 유헬스케어 시스템 발전에 도움이 되리라 본다.
A multiple classification system based on a new boosting technique has been approached utilizing different biometric traits, that is, color face, iris and eye along with fingerprints of right and left hands, handwriting, palm-print, gait (silhouettes) and wrist-vein for person authentication. The images of different biometric traits were taken from different standard databases such as FEI, UTIRIS, CASIA, IAM and CIE. This system is comprised of three different super-classifiers to individually perform person identification. The individual classifiers corresponding to each super-classifier in their turn identify different biometric features and their conclusions are integrated together in their respective super-classifiers. The decisions from individual super-classifiers are integrated together through a mega-super-classifier to perform the final conclusion using programming based boosting. The mega-super-classifier system using different super-classifiers in a compact form is more reliable than single classifier or even single super-classifier system. The system has been evaluated with accuracy, precision, recall and F-score metrics through holdout method and confusion matrix for each of the single classifiers, super-classifiers and finally the mega-super-classifier. The different performance evaluations are appreciable. Also the learning and the recognition time is fairly reasonable. Thereby making the system is efficient and effective.
This paper is about a fall inducement system for guiding like a real fall. Reliable fall data can be used as an essential element in developing effective fall protection devices. We can get this data if the induced fall is very realistic. The proposed system analyzes gait characteristics and determines when to fall based on the pedestrian's biometric data. To estimate the fall inducement time, an active estimation algorithm was proposed using different biometric values for each pedestrian. The proposed algorithm is designed to response actively to the ratio of gait cycle and a stance period. To verify this system, an experimental environment was implemented using a multi-rail treadmill equipped with a ground reaction force measurement device. An experiment was conducted to induce falls to pedestrians using a fall inducement system. By comparing the experimental scene to the video of the actual fall, it has been confirmed that the proposed system can induce a reliable fall.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제11권4호
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pp.238-246
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2011
A 3-5 GHz UWB radar chip in 0.13 ${\mu}m$ CMOS process is presented in this paper. The UWB radar transceiver for surveillance and biometric applications adopts the equivalent time sampling architecture and 4-channel time interleaved samplers to relax the impractical sampling frequency and enhance the overall scanning time. The RF front end (RFFE) includes the wideband LNA and 4-way RF power splitter, and the analog signal processing part consists of the high speed track & hold (T&H) / sample & hold (S&H) and integrator. The interleaved timing clocks are generated using a delay locked loop. The UWB transmitter employs the digitally synthesized topology. The measured NF of RFFE is 9.5 dB in 3-5 GHz. And DLL timing resolution is 50 ps. The measured spectrum of UWB transmitter shows the center frequency within 3-5 GHz satisfying the FCC spectrum mask. The power consumption of receiver and transmitter are 106.5 mW and 57 mW at 1.5 V supply, respectively.
IT 기술과 의료기술이 융합되면서 환자의 체내에 의료장비를 부착한 환자의 수가 증가하고 있다. 그러나 환자의 생체정보를 제 3자가 악의적으로 도청 및 변경하는 문제점이 발생하고 있다. 본 논문에서는 환자와 병원관계자 사이에서 환자의 생체정보를 제3자가 도청하거나 변조없이 키를 공유하도록 양자 암호 기반의 키 분배 모델을 제안한다. 제안 모델의 양자 정보는 메시지 직접전달보다는 임의의 비트들을 전달하여 키를 공유하는 one-time pad 키를 사용한다. 또한, 제안 모델은 체내삽입장치의 생체정보가 제3자에게 불필요하게 노출되지 않아 환자의 익명성을 보장받는다.
생체(biometric) 정보를 이용한 사용자 인중 기술에 대한 관심이 고조되고 있으며, 이 중에서 얼굴인식은 비접촉이라는 장점 때문에 최근 생체인식 분야에서 연구가 활발한 분야 중에 하나이다. 본 논문에서는 얼굴인식의 선행작업인 얼굴검출단계에서 효과적으로 눈위치를 추출하는 방법을 제안한다. 눈 위치 추출을 위하여 영상에 대한 이진화를 반복적 임계치 설정 방법을 통하여 수행하며, 눈의 특성 강화를 위한 가우시안 필터를 사용하여 눈의 위치를 추출하고, 상관관계를 이용하여 추출된 눈의 위치에 대한 검증 단계를 거친다. 논문에서 제안한 눈 위치 추출은 정확도뿐만 아니라, 온라인 시스템에 적용 가능하도록 고려하였고, 온라인 시스템에 적용한 결과 만족할 만한 성능을 보였다.
Park Eun-Kyoung;Cho Baek-Hwan;Park Sang-Hae;Lee Jong-Youn;Hwang Hwan-Sik;Park Hun-Ki;Lee Jong-Shill;Kim In-Young;Kim Sun-I
대한의용생체공학회:의공학회지
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제27권1호
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pp.1-5
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2006
In this paper, we propose a subject-independent regression model to estimate systolic blood pressures (SBP) conveniently and continuously. There have been several researches on estimating SBP with pulse transit time (PTT) and they showed promising results. However, previous studies used only PTT as the estimation parameter, and their models were generated with just one person's PTT data which is not applicable to estimating other person's SBP. Therefore, we collected several additional biometric parameters with 202 healthy subjects. After statistical analysis of measured biometric parameters with SBP, we chose final estimating parameters including PTT to generate a multiple linear regression model for estimating SBP. Comparing the results of our study with approvable standards of automated sphygmomanometers developed by Association for the Advancement of Medical Instrumentation and approved by American National Standards Institute (ANSI/AAMI) indicates that our proposed method for continuously blood pressures monitoring gives an acceptable error.
최근 생체 인증 시스템이 확대됨에 따라, 생체 정보를 이용하여 공개키 기반구조(Bio-PKI)에 적용하는 연구들이 진행 중이다. Bio-PKI 시스템에서는 공개키를 생성하기 위해 생체 정보로부터 암호학적 키를 생성하는 과정이 필요하다. 암호학적 키 생성 방법 중 특성 정보를 숫자로 정량화하는 기법은 데이터 손실을 유발하고 이로 인해 키 추출 성능이 저하된다. 이 논문에서는 다중 분류 모델을 이용하여 생체 정보를 분류한 결과를 이용하여 키를 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 특성 정보의 손실이 없어 높은 키 추출 성능을 보였고, 여러 개의 분류 모델을 이용하기 때문에 충분한 길이의 키를 생성한다.
최근 생체 인증 제품이 물리적 보안뿐만 아니라 논리적 접근 제어를 위한 제품으로서 활성화되고 있다. 그러나 국내에서는 이러한 제품의 성능평가 환경이 전무한 상태이며 평가 기준 또한 마련되어 있지 않은 실정이다. 향후 생체 인식 시스템의 사용 확대가 예상됨에 따라 국내 실정에 맞는 생체인식 시스템의 성능시험 평가 기준 및 평가 방법론의 개발이 절실하다 하겠다. 본 논문은 국외 생체인식시스템 평가 기관들의 성능평가에 관한 정량적, 정성적 평가기준 및 평가 방법을 분석하여 그 결과를 토대로 국내 생체인식시스템의 성능평가 방법 및 기준 모델을 정립하는 것을 목적으로 하여, 센서, 알고리즘, 그리고 응용 시스템 전반에 관한 평가 시나리오 및 평가 항목을 정의하고 이를 위한 평가 표준안을 제안하였으며, 이를 바탕으로 4 가지 지문 입력 센서들에 대한 성능을 비교하여 정리하였다.
생체정보인 홍채는 지문과 같이 안전하고 유일하며 신뢰성이 다른 생체인증보다 오인식률을 크게 낮출 수 있는 개인정보이다. 그러나 생체인증 특성상 탈취 당하게 된다면 대체가 불가능하다. 실제 홍채 사진을 탈취 후 3d 프린팅 하여 눈이 카메라 앞에 있는 것처럼 작동하도록 한 사례가 있다. 이처럼 고화질의 영상과 사진을 통하여 홍채 유출 가능성이 존재하다. 본 논문에서는 기존의 블러링 기법을 기반으로 한 홍채 영역 마스킹 연구를 보완하여 홍채 마스킹 성능 향상을 제안한다. 본 연구에서 도출된 결과를 토대로 화상회의 프로그램 및 전자기기의 보안에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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