프라이버시는 개인의 사생활이나 사적인 일이 타인에게 공개되지 않을 권리를 뜻한다. 바이오정보는 그 사람 자체에 대한 가장 사적인 개인정보로 기술이 발전함에 따라 개인 식별뿐만 아니라 개인에 대한 분석 및 판단까지도 가능하다. 개인정보보호법은 글로벌 프라이버시 원칙들을 기반으로 하여 만들어 졌으나 바이오정보보호를 위한 법제는 아직 제정되어 있지 않으며, 가이드라인으로 규정되어 있다. 이에 바이오정보를 일반 개인정보보다 더욱 민감한 정보로서 보호해야 할 시점에 이르러 바이오정보 보호를 위한 국제적인 프라이버시 논의들을 살펴보고 최근 개정된 바이오정보 보호 가이드라인을 개선할 수 있는 프라이버시 원칙들과 바이오정보의 활용을 위한 조치 사항을 제안하고자 한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권9호
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pp.202-206
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2024
Robust system may not guaranty its applicability and adaptability. That is why research and development go together in the modern research concept. In this paper we are going to examine the applicability and adaptability of gait-based biometric identity verification system especially in the GCC (Gulf Cooperation Council). The system itself closely involved with human interaction where privacy and personality are in concern. As of 1st phase of our research we will establish gait-based identity verification system and then we will explain them in and out of human interaction with the system. With involved interaction we will conduct an extensive survey to find out both applicability and adoptability of the system. To conduct our experiment, we will use UCMG databased [1] which is readily available for the research community with more than three thousand video sequences in different viewpoint collected in various walking pattern and clothing. For the survey we will prepare questioners which will cover approach of data collection, potential traits to collect and possible consequences. For analyzing gait biometric trait, we will apply multivariate statistical classifier through well-known machine learning algorithms in a ready platform. Similarly, for the survey data analysis we will use similar approach to co-relate the user view point for such system. It will also help us to find the perception of the user for the system.
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.
Hyunwoo Joe;Hyunsuk Kim;Seung-Jun Lee;Tae Sung Park;Myung-Jun Shin;Lee Hooman;Daesub Yoon;Woojin Kim
ETRI Journal
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제45권4호
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pp.603-614
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2023
Advancements in remote medical technologies and smart devices have led to expectations of contactless rehabilitation. Conventionally, rehabilitation requires clinicians to perform routine muscle function assessments with patients. However, assessment results are difficult to cross-reference owing to the lack of a gold standard. Thus, the application of remote smart rehabilitation systems is significantly hindered. This study analyzes the factors affecting the real-time evaluation of muscle function based on biometric sensor data so that we can provide a basis for a remote system. We acquired real clinical stroke patient data to identify the meaningful features associated with normal and abnormal musculature. We provide a system based on these emerging features that assesses muscle functionality in real time via streamed biometric signal data. A system view based on the amount of data, data processing speed, and feature proportions is provided to support the production of a rudimentary remote smart rehabilitation system.
모바일 보안의 증가에 따라, 지식에 근거한 사용자 이름, 패스워드 방식의 개인 인증에 대한 실패를 경험한 사용자들은 개인 식별과 인증에서 손 형상, 지문 인식, 목소리와 같은 생체 정보를 사용하는 것을 더욱 선호하게 되었다. 그러므로 모바일 보안을 위해 개인 식별과 인증에서 생체 인증을 사용하는 것은 인터넷 상에서 고객과 판매자들 모두에게 신뢰성을 준다. 본 연구는 개인 식별과 인증을 위해 iphone4와 galaxy s2의 모바일 폰 영상으로부터 손형상, 손 바닥 특징, 손가락 길이와 너비 등의 손 생체 정보를 인식하는 시스템을 개발한다. 본 연구의 손 생체 정보인식 시스템은 영상 획득, 전처리, 잡음 제거, 표준 특징패턴 추출, 개별 특징패턴 추출 그리고 손 생체 정보 인식의 6가지 단계로 구성한다. 실험에서 사용한 입력 데이터는 50명의 실험자의 손 형상 영상과 손 바닥 영상으로 구성한 250장의 데이터에 대한 평균 인식률은 93.5%이다.
본 논문에서는 얼굴, 지문 등의 생체특징을 안전하게 은닉하고 효과적으로 은닉정보를 추출할 수 있는 웨이블렛 기반 워터마킹 기법을 제안한다. 제안된 방법은 웨이블렛을 이용하여 워터마크 삽입위치를 결정하고 배경영상의 특성을 고려한 적응적 가중치설정방법에 의해 워터마크를 효과적으로 은닉하였다. 은닉된 워터마크 데이터는 워터마크가 삽입된 영상에 웨이블렛 역변환을 적용하여 효과적으로 생체특징을 추출한다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 워터마크 데이터인 생체특징의 은닉 전과 후의 특성분석과 워터마크 알고리즘이 생체 인식시스템에 미치는 영향을 평가하였다. 워터마킹 알고리즘을 적용하여 얼굴과 지문으로 구성된 다중생체 인식실험을 한 결과 인식률이 98.67%로 나타났다. 이로부터 제안된 방법은 효과적으로 생체정보를 은닉하고 생체인식률의 저하 없이 효과적으로 생체정보를 보호할 수 있음을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 퍼지볼트와 스테가노그래피를 결합한 스마트폰 지문 인증 시스템을 제안한다. 생체정보를 이용한 인증은 높은 보안성을 제공하지만 생체정보는 타인에게 노출되면 수정이 불가능하다는 점에서 안전하게 다루어져야 한다. 만약 인증을 위해 변형된 생체정보가 사용된다면, 생체정보가 노출되더라도 원래의 생체정보는 안전하게 유지될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 기법은 스마트폰에서 지문정보를 보호하기 위해 지문 인증 시스템에 퍼지볼트 기법을 적용한다. 또한, 퍼지볼트로 변형된 생체정보는 스테가노그래피 기법과 결합하여 은닉되므로 정보 노출에 더욱 안전할 수 있다. 그에 따라 지문 DB를 이용한 실험 결과는 기존에 알려진 이 두 기법을 결합한 방법이 지문 인식 센서를 가지고 있는 스마트폰의 사용자 인증에 높은 편리성과 보안성을 제공함을 보여준다.
최근 코로나-19의 유행에 따른 전염병 예방 및 차단을 위해 비접촉 생체 정보 취득 및 분석 기술이 주목을 받고 있다. 습식 및 부착형 생체정보 취득 방법은 정확하게 생체정보를 측정 할 수 있는 장점이 있지 만 밀 접촉에 따른 전염이 높아지는 위험성을 내포하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 사람의 지문, 얼굴, 홍채, 정맥, 음성, 서명 등의 생체 정보를 자동화된 장치로 추출하는 비접촉 방식은 빅데이터와 AI 기술 적용으로 데이터 처리 속도가 빨라지고 인식 정확도가 높아지면서 다양한 산업에서 활용이 증가하고 있다. 그러나, 비접촉식 생체 데이터 취득 기술의 정확도가 개선되었지만, 비접촉 방법은 측정 대상 객체를 둘러싸고 있는 외부 온도, 습도, 조도 등의 주위 환경에 많은 영향을 받아 측정정보가 왜곡되는 현상이 발생하고 또한 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 생체정보 분석을 위한 개인화 정보(이미지, 신호 등)의 해석을 위한 맥락기반 생체신호 모델링 기법을 제안 한다. 맥락기반 생체정보 모델링 기법은 성능 개선을 위해 생체정보 측정의 정황 정보와 사용자 정보를 복합적으로 고려하는 모델을 제시한다. 제안 모델은 예측 값 확률을 최대화할 수 있는 맥락기반 신호 해석을 통한 특징 확률분포를 기반으로 신호 정보를 분석한다.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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