• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권3호
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• pp.1076-1094
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• 2022

Technology for emotion recognition is an essential part of human personality analysis. To define human personality characteristics, the existing method used the survey method. However, there are many cases where communication cannot make without considering emotions. Hence, emotional recognition technology is an essential element for communication but has also been adopted in many other fields. A person's emotions are revealed in various ways, typically including facial, speech, and biometric responses. Therefore, various methods can recognize emotions, e.g., images, voice signals, and physiological signals. Physiological signals are measured with biological sensors and analyzed to identify emotions. This study employed two sensor types. First, the existing method, the binary arousal-valence method, was subdivided into four levels to classify emotions in more detail. Then, based on the current techniques classified as High/Low, the model was further subdivided into multi-levels. Finally, signal characteristics were extracted using a 1-D Convolution Neural Network (CNN) and classified sixteen feelings. Although CNN was used to learn images in 2D, sensor data in 1D was used as the input in this paper. Finally, the proposed emotional recognition system was evaluated by measuring actual sensors.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.330-338
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• 2015

Gradually increasing the value of the technology, the techniques of the various security systems to protect the core technology have been developed. The proposed security scheme, which uses both a Password and the various devices, is always open by malicious user. In order to solve that problem, the biometric authentication systems are introduced but they have a problem which is the secondary damage to the user. So, the authentication methods using EEG(Electroencephalography) signals were developed. However, the size of EEG signals is big and it cause a lot of problems for the real-time authentication. And the encryption method is necessary. In this paper, we proposed an efficient real-time authentication system applied encryption scheme with junk data using chaos map on the EEG signals.

• 디지털융복합연구
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• 제12권4호
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• pp.335-342
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• 2014

최근 노인인구의 증가하는 추세에 따라 만성질환자의 수도 증가하고 있으며 이에 따라 만성질환자들에 대한 건강 관리문제가 중요하게 대두되고 있다. 본 논문에서는 스마트 모바일 기기를 이용한 만성질환 관리 시스템을 구현하고자 한다. 제안한 만성질환 관리 시스템은 생체정보를 검출하는 생체계측센서와 그 센서로부터 정보를 수신하고 환자관리 서버로 정보를 전송하는 스마트 모바일 기기, 그리고 무선 통신망을 통해 전달받은 데이터를 해석하고 처리하기 위한 환자관리 서버, 환자관리 DB, 그리고 환자 증상분석 전문가 에이전트로 구성된다. 생체 신호는 심전도, 혈압, 혈당 및 PPG 등의 모듈로 구성하였다. 만성질환자에 대한 건강관리 시스템을 구현함으로서 측정되어진 생체 데이터를 모니터링하여 현재의 건강상태를 확인할 수 있었으며, 모바일 환경에서 환자군에게 맞는 개별적인 서비스를 제공할 수 있다는 점에서 의의가 있다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.1179-1187
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• 2023

최신 이동수단 발달과 관련하여 다양한 생체 신호 및 의료영상 측정용 의료기술 개발이 활발히 이루어 지고 있다. 특히, 인지/신경과학 분야에서 뇌파(electroencephalography, EEG) 측정의 중요성과 이동 중 차량에서의 정확한 뇌파 측정기술 개발은 매우 도전적인 분야이다. 본 연구에서는, 운전 중 뇌파를 이용한 기술에 대해 광범위하게 조사하고, 기술 연구의 동향을 분석하고자 하였다. 이를 위해, Scopus 데이터베이스를 활용하여 2000년 이후 진행된 뇌파 관련 연구를 탐색하였으며, 약 40여편의 논문을 선정하였다. 이를 통해 신호처리 기술, EEG 측정 디바이스 개발, 차량 내 운전자 상태 모니터링 기술의 현재 동향과 미래 방향을 조명하였다. 또한, 이를 위한 초소형 32채널 뇌파 측정 시스템을 설계해 보았으며, 간단히 이를 구현하여 뇌파 신호를 측정 분석함으로써 검토해 보았다. 본 연구는 운전 중 생체신호 측정 및 분석 기술이 자율주행 시대에 맞추어 운전자 케어와 건강 모니터링에 기여할 것으로 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권1호
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• pp.381-391
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• 2017

바이오인식 기술은 개인의 고유한 특성인 신체적 또는 행동적 특징을 이용해 사용자를 인증하는 기술이다. 현재 금융, 보안, 출입관리, 의료복지, 공공, 검역, 엔터테인먼트 등 광범위하게 그 필요성 및 효용성으로 서비스 범위가 확대되고 있는 추세이다. 지문, 얼굴과 같은 생체정보를 이용한 바이오인식은 위조, 변장 위협에 노출되어 사회적 문제가 되었다. 최근 신체 외부의 생체정보가 아닌 신체 내부의 생체신호를 이용한 연구가 진행되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 생체신호인 심전도, 심장음, 뇌전도, 근전도를 이용한 바이오인식 시스템의 최근 연구 및 기술들을 분석하고 발전 방향을 위해 필요한 기술들을 제시하고자 한다. 향후에는 개개인의 복합적 상태에서 생체신호 기반 빅 데이터를 관리하는 데이터베이스 구축, 빅 데이터를 분석하는 딥러닝을 이용하여 실시간 환경에 적합한 바이오인식 시스템 기술들이 연구될 것으로 예상된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.24-30
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• 2019

현대인들은 불안정한 소득과 타인과의 갈등 등 다양한 요소로 인하여 정신건강 관리가 필요하다는 주장이 있다. 최근에는 웨어러블 장비에 심전도(Electrocardiogram, ECG)를 측정할 수 있는 장비가 보급되고 있으며, 해외의 경우 의학적 보조수단으로 활용된 사례를 볼 수 있다[14]. 이와 같은 기능을 활용하는 것으로 대표적인 감정(기쁨, 슬픔, 분노 등)을 객관적인 수치로 구별하는 연구들이 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구는 제한적인 환경에서 복합적인 생체 신호를 수집하는 것으로 정확도를 높이고 있다. 따라서 각각의 자극에 대한 생체 정보의 변화와 판별에 가장 많은 영향을 미친 요소를 살펴본다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.91-98
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• 2016

Outbreaks of highly contagious livestock diseases can cause direct and indirect economic impacts such as lower productivity of cattle farms, fall in tourism in damaged areas and countries, and decline in exports. They also incur tremendous social costs associated with disease elimination and restoration work. Thus, it is essential to prevent livestock diseases through monitoring and prediction efforts. Currently, however, it is still difficult to provide accurate predictive information regarding occurrences of livestock diseases, because existing cattle health monitoring or forecasting systems are only limited to monitor environmental conditions of livestock barns and check activities of cattle by using a pedometer or thermal image. In this paper, we present a biosensor-based cattle health monitoring system capable of collecting bio-signals of farm animals in an effective way. For the presented monitoring system, we design an integrated monitoring device consisting of a sensing module to measure bio-signals of cattle such as the heartbeat, the breath rate and the momentum, as well as a Zigbee module designed to transmit the biometric data based on Wireless Sensor Network (WSN). We verify the validity of the monitoring system by the comparison of the correlations of designed device with a commercial ECG equipment through analyzing the R-peak of measured signals.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권11호
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• pp.4662-4679
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• 2015

Currently, the leakage of internal information has emerged as one of the most significant security concerns in enterprise computing environments. Especially, damage due to internal information leakage by insiders is more serious than that by outsiders because insiders have considerable knowledge of the system's identification and password (ID&P/W), the security system, and the main location of sensitive data. Therefore, many security companies are developing internal data leakage prevention techniques such as data leakage protection (DLP), digital right management (DRM), and system access control, etc. However, these techniques cannot effectively block the leakage of internal information by insiders who have a legitimate access authorization. The security system does not easily detect cases which a legitimate insider changes, deletes, and leaks data stored on the server. Therefore, we focused on the insider as the detection target to address this security weakness. In other words, we switched the detection target from objects (internal information) to subjects (insiders). We concentrated on biometrics signals change when an insider conducts abnormal behavior. When insiders attempt to leak internal information, they appear to display abnormal emotional conditions due to tension, agitation, and anxiety, etc. These conditions can be detected by the changes of biometrics signals such as pulse, temperature, and skin conductivity, etc. We carried out experiments in two ways in order to verify the effectiveness of the emotional recognition technology based on biometrics signals. We analyzed the possibility of internal information leakage detection using an emotional recognition technology based on biometrics signals through experiments.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.1-6
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• 2019

IoT 기반의 스마트홈, 핀테크 등의 모바일 기술이 발달하면서 스마트 디바이스를 이용한 사용자 인증이 일상생활에서 널리 사용되고 있다. 이에 따라 기존의 비밀번호와 같은 지식 기반의 인증 방법에서 스마트 디바이스를 이용한 존재 기반의 생체인증이 새로운 주류가 되었고, 맥파, 지문, 얼굴, 홍채 등 다양한 생체인증 중에 신체적 특성상 위변조 가능성이 낮고 고유한 특징으로 개인 식별성이 높은 ECG(Electrocardiogram, 이하 ECG)를 이용한 생체인증이 헬스케어 및 핀테크와 맞물려 높은 관심을 받고 있다. 본 연구에서는 기존의 고가이면서 부피가 커 휴대가 불가능한 ECG 측정디바이스가 아닌 소형화된 웨어러블 디바이스를 이용하여 손쉽게 사용자의 ECG 파형을 측정해 사용자 인증을 할 수 있는 ECG 인증 시스템을 구현하였다. 구현된 ECG 인증 시스템은 PQRST 고유 값 식별을 통해 ECG 특징점을 판별하고 이를 이용한 제안된 인증 프로토콜로 사용자 인증이 가능하였다. 최종적으로 성인 남성 다수를 통한 측정 평가를 통해 안정적인 정지 상태에서는 1.73%의 비교적 낮은 타인수락률과 4.14%의 본인거부율을 보였고 움직임이 있는 상태에서는 13.72%의 타인수락률과 21.68%의 높은 본인거부율을 보였다. 활동으로 인해 심박수가 상승한 정지 상태에서는 10.48%의 타인수락률과 11.21%의 본인거부율을 보였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제26권6호
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• pp.373-381
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• 2005

The respiratory and heart beat signals are the fundamental physiological signals for sleep monitoring in the home. Using the air mattress sensor system, the respiration and heart beat movements can be measured without any harness or sensor on the subject's body which makes long term measurement difficult and troublesome. The differential measurement technique between two air cells is adopted to enhance the sensitivity. The concept of the balancing tube between two air cells is suggested to increase the robustness against postural changes during the measurement period. With this balancing tube, the meaningful frequency range could be selected by the pneumatic filter method. The mathematical model for the air mattress and balancing tube was suggested and the validation experiments were performed for step and sinusoidal input. The results show that the balancing tube can eliminate the low frequency component between two cells effectively. This technique was applied to measure the respiration and heart beat on the bed, which shows the potential applications for sleep monitoring device in home. With the analysis of the waveform, respiration intervals and heart beat intervals were calculated and compared with the signal from conventional methods. The results show that the measurement from air mattress with balancing tube can be used for monitoring respiration and heart beat in various situations.