최근 지능형 로봇에 대한 관심이 모아지고 있다. 지능형 로봇의 가장 큰 특징은 사용자를 추적, 인식하고 그 결과를 기반으로 상호활동적인 대응을 할 수 있다는 점이다. 얼굴인식이 다른 생채인식과의 비교에서 장점을 가질 수 있는 점은 비 강제성과 비 접촉성을 들 수 있다. 그러나 얼굴인식은 얼굴 취득단계부터 차원의 감소가 발생하고 인식하고자 하는 얼굴 및 주변 환경 변화가 매우 심하기 때문에 다른 생체인식에 비하여 인식률이 낮다. 얼굴인식의 성능을 저하시키는 요인들로는 조명변화, 포즈변화, 표정변화, 카메라와의 거리 등을 들 수 있다. 본 논문에서는 실제 환경에서 얼굴 인식 성능에 가장 많은 영향을 미치는 포즈변화에 대응하기 위하여 새로운 선형이동 능동형 카메라를 개발하여, 정면 얼굴에 근접한 영상을 취득하고 주성분 분석 및 Hidden Markov Model 알고리듬을 이용하여 인식률을 개선하고자 한다. 제한된 방법은 지능형 보안시스템 및 모바일 로봇에 적용하는 것을 목표로 개발 되었지만, 높은 정확도의 얼굴인식을 요구하는 응용분야에 널리 적용할 수가 있다.
최근 몇 년 동안 사람들의 고유한 생리적인 특징을 이용한 생체 인식은 새로운 학문으로서 연구 및 개발이 활발하게 진행되고 있다. 지금까지, 오로지 지문 인식만이 다른 생체 인식에 비해 확인과 식별 시스템들이 더 정교하고, 비싼 취득 인터페이스들과 인식 과정을 필요로 하기 때문에 온라인 보안 검사를 위하여 한정된 성공을 보았다. Hand-Geometry는 생체 인식의 확인 그리고 취득의 편리 때문에 식별 그리고 확인을 위하여 사용되고 있다. 그러므로, 본 논문은 이러한 특징을 가지는 손의 기하학적인 Hand-Geometry 인식 시스템을 제안하고자 한다. 해부학적인 관점에서, 인간의 손은 길이, 폭, 두께, 기하학적인 모양, 손바닥의 모양, 그리고 손가락들의 기하학적인 모양까지 특성으로 나타내어질 수 있다. 본 논문에서 제안한 Hand-Geometry 인식 시스템은 30개의 특징 데이터를 가진다. 그러나 특징 데이터 가운데 사용자의 Hand-Geometry의 특징에 따라 길이 데이터가 변하는 것을 실험적으로 발견하였다. 따라서 이와 같은 가변적인 길이 데이터를 안정화시키기 위하여 본 논문에서는 길이 데이터의 기준점을 손톱 아래 점으로 정하고, GA를 적용하여 보다 안정된 특징점을 추출하였다.
본 연구에서는 일상생활 속에서의 심전도를 측정하여 HRV(Heart Rate Variability)를 모니터링 하며 스트레스를 추정할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 무선 생체 측정기 모듈은 전처리필터와 BFP사용으로 잡음은 감소 시키면서 신호의 크기는 증가시키기는 회로를 설계하였고, ECG를 측정하여 R-wave를 추출하고 이를 통한 HRV로 인간의 감성 중 스트레스를 평가하는 알고리즘을 개발하였다. 또한 무선 생체 측정기 시스템은 활동 모니터링을 위해 휴대하기 편한 사각형의 작은 사이즈로 구성되며 측정방법이 간단하여 언제든지 측정이 가능하다. 실험을 통해서 취득한 사용자의 HRV 정보는 스트레스 평가 지수 도출 알고리즘을 통한 스트레스를 추정할 수 있으며 스트레스 부하 프로토콜을 수행 한 전후를 비교 분석하여 많은 파라미터에서 유의미한 차이가 나타났다. 본 연구에서 수행된 실험은 일상생활 중에 심장의 전기 활동을 모니터링 할 수 있는무선 생체측정기를 개발하였으며 이를 이용하여 시간영역 분석 및 주파수 영역 분석을 통하여 스트레스 지수를 평가 할 수 있는 알고리즘 시스템은 건강 모니터링 시스템으로 활용도가 높을 것으로 기대된다.
디지털 도어록 시장이 활성화 되면서 생체인식기술과 스마트폰 등을 인증 수단으로 사용하는 보다 편리한 도어록 시스템이 개발되고 있다. 디지털 도어록의 성능은 보안성과 편리성이라는 두 가지 서로 상충되는 요소에 의해 결정된다. 본 논문에서는 편리성을 유지하면서 보안성을 높일 수 있는 하나의 방법으로 인증 수단을 문고리에 통합하는 원그립 기반 디지털 도어록의 디자인을 제안하고 구현하였다. 제안된 원그립 기반 문고리 통합형 도어록 시스템에서는 사용자가 문을 열기 위해 문고리를 잡는 한 번의 동작만으로 지문인식과 터치 센서를 이용한 그립패턴 인식을 순차적으로 진행하여 보안성을 한 단계 높이면서도 사용상의 편리성은 그대로 유지할 수 있다. 제안된 방법은 디지털 도어록 시스템 자체의 성능 개선 뿐 아니라 앞으로 더욱 활성화 될 것으로 예상되는 스마트 도어록 분야에서 스마트폰을 분실했을 때 발생하는 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대한다.
근태관리 기록은 인사관리의 기초적인 데이터로서 급여를 계산하기 위한 필수 데이터이다. 그러나 기존의 RFID 또는 생체인식센서를 이용한 근태관리시스템은 구축하고 운용하기 위한 비용이 많이 소요되어 소규모의 기업이나 자영업자들이 사용하기 어려운 문제가 있다. 이 논문에서는 스마트폰의 위치확인 기능을 이용한 근태관리시스템을 설계한다. 위치확인을 위하여 스마트폰의 와이파이 신호와 무선접근점을 이용한다. 기존의 소유하고 있는 스마트폰과 무선접근점을 사용하기 때문에 초기도입 비용이 낮아서 소규모업자들도 적은 비용으로 근태관리 정보를 사용할 수 있도록 한다.
원격 의료 정보 시스템(TMIS; Telecare Medical Information System)은 편리하고 빠른 헬스 케어(health-care) 서비스를 제공한다. 원격 의료 정보 시스템을 위한 안전하고 효율적인 인증 및 키 합의 기법은 전자 환자 기록(EPR; Electronic Patient Record)을 안전하게 보호하고, 헬스케어 종사자와 의료진이 신속하고 정확하게 임상 의사결정(clinical decision)을 할 수 있도록 도와준다. Giri 등은 원격 의료 정보 시스템을 위한 스마트 카드(smart card)를 이용한 RSA기반 원격 사용자 인증 기법을 제안하였으며, 제안한 기법이 다양한 악의적인 공격에 강인하다고 주장하였다. 본 논문에서는 그들의 기법이 여전히 스마트 카드 분실 공격(lost smart card attack)과 재전송 공격(replay attack)에 취약함을 보이고, 그러한 단점을 개선한 기법을 제안한다. 기존의 원격 의료 정보 시스템을 위한 인증 기법들과 안전성을 비교한 결과를 보면, 제안한 기법이 더욱 안전하고 실용적이다.
얼굴인식은 인식과정에서 인식자에게 거부감을 유발하지 않고, 적극적인 행위 없이 자동으로 인식 과정을 거치는 장점이 있다. 그러나 촬영 환경에서의 조명 변화로 인하여 다른 인식 방법인 지문 인식이나 홍채 인식에 비하여 인식률이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 선형판별분석법을 기반으로 가시광선 영상과 적외선 영상의 웨이블릿 대역의 선택적 융합방법을 이용하여 조명 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 첫 번째 단계에서 가시광선 영상과 적외선 영상을 웨이블릿 변환하여 4개의 대역으로 분할한다. 두 번째 단계에서 각 대역에 해당하는 학습영상과 테스트 영상의 유클리디안 거리를 계산한다. 세 번째로 앞서 계산된 유클리디안 거리를 이용하여 각 대역에서의 인식 실험을 수행하고, 4개 대역에서의 인식률을 고려하여 가중치를 설정한다. 마지막으로 부여된 가중치와 해당 대역의 유클리디안 거리를 융합하여 얼굴인식을 수행하여 외부 변화에 강인한 얼굴 인식 결과를 얻었다.
지문을 기반으로 하는 생체 인식 시스템이 보다 실용적이고 높은 신뢰성을 가지기 위해서는, 입력지문의 회전에 강인해야 할뿐만 아니라 검증이나 인식에 소요되는 응답 시간이 짧아야 한다. 따라서 본 논문에서는 회전에 강인할 뿐만 아니라 처리속도가 빠른 방향성 필터 뱅크 기반의 지문 특징 추출 및 정합 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상을 방향별 대역 영상으로 효과적으로 분해해 주는 방향성 필터 뱅크를 이용하여 지문 패턴의 특징을 빠른 속도로 추출할 뿐만 아니라 특징 벡터 간 유클리드 거리에 기반하여 정합을 수행하기 때문에 전체 응답 속도가 매우 빠르다. 회전에 대해 강인한 특성을 가지도록 하기 위해 방향성 필터 뱅크에 의해 분해된 대역 영상에서 다양한 회전을 고려한 특징 백터 집합을 구성한 다음 등록된 단일템플릿 특징 백터와 정합을 수행한다. 실험 결과 제안한 방법이 기존의 방법 중 선두적인 방법 중의 하나인 Gabor 필터 뱅크 기반 방법에 상응하는 정확도를 가지면서 훨씬 빠른 속도로 검증을 수행할 뿐만 아니라 회전에 강인한 특성을 가짐을 보여 주었다.
의료용 로봇은 크게 네 분야로 나눌 수 있는데, 수술을 보조하는 수술보조 로봇, 수술 로봇, 수술시뮬레이터, 재활 로봇이라 할 수 있다. 이와 같이 의료용 로봇은 주로 고 정밀도 및 신뢰성을 요구하는 작업을 위해 개발되고 있다. 의료용 서비스 로봇의 또 다른 분야로 수술이 아닌 진료를 위한 서비스 로봇이 있다. 진료 서비스 로봇은 병원의 접수 업무 및 진료 시 사용할 수 있는 환자의 생체 데이터 취득, 병원 내 위치 및 콘텐츠 정보 등을 환자에게 제공할 수 있는 로봇이다. 하지만 지금까지의 의료 서비스 로봇은 실제적인 접수 처리과정을 진행하는 역할을 하지는 못하였다. 본 논문에서는 의료 서비스 로봇 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현된 로봇 시스템은 의료정보 교환을 위한 표준 프로토콜을 사용해 직접 병원 정보 시스템과의 연동이 가능하고, 병원의 환자 접수 및 처리, 진료 대기자 수와 같은 정보를 제공할 수 있다.
바이오인식 기술은 패스워드나 IC 카드와 같이 분실의 우려가 없어 다양한 분야에 응용되고 있으나, 변조가 가능하며 측정방식에 따라 측정자에게 거부감을 줄 수 있다는 단점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 심전도(ECG)를 이용한 바이오인식 기술에 대한 연구가 진행되고 있으나, 기존의 심전도 바이오인식기술은 심장질환을 측정하는 정형화된 심전도 리드 II 파형을 이용했기 때문에 바이오인식에는 적합하지 못했다. 따라서 본 논문에서는 심전도 리드 III 파형을 이용한 새로운 바이오인식 기술을 제안한다. 측정된 심전도 리드 III 파형은 잡음을 제거하기 위해 필터링을 한 후 AAV 알고리즘을 이용하여 파형의 정점을 찾고, 그 정점을 기준으로 원신호에서 파형을 분류하였다. 추출된 파형을 4가지 타입으로 정의하고 그를 기반으로 꼭짓점 및 세부파형모양, 파형진폭 및 간격 등 총 22가지의 특징들을 추출하였다. 추출된 특징은 오류역전파 신경회로 망인식기를 통해 분류되었다. 심전도 리드 III 파형을 이용한 바이오인식을 위해 31명의 측정자와 데이터베이스에 없는 5명의 측정자, 총 36명을 대상으로 심전도 바이오인식을 실험한 결과 특이도(specificity) 100%, 민감도(sensitivity) 95.59%, 정확도(accuracy) 99.17%의 특성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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