최근 생체 인증 기술이 발전함에 따라 생체 인증을 이용한 사용자 인증 기법들이 많아지고 있다. 기존에 존재하는 ID/PW 등 다양한 인증 기법에는 다양한 문제점이 제시되고 있다. 따라서 최근에는 2차 인증을 도입하여 보안성을 높이는 방식을 채택하여 사용하고 있다. 본 논문에서는 근거리 무선 장치(Beacon)와 다양한 생체 인증방식 중 심장의 전기적 생체신호를 이용하여 위·변조가 매우 어려운 특징을 가진 ECG를 이용하여 사용자의 신원 인증과 이상징후를 탐지할 수 있는 사용자 인증 시스템을 제안하고자 한다. 이 시스템은 손목에 장착 가능한 웨어러블 디바이스 형태의 ECG 측정 도구를 통해 기록한 ECG 데이터와 데이터베이스에 블록체인 형태로 저장된 신원 정보 및 생체데이터를 비교하여 일차적으로 신원을 확인하고 비콘(Beacon)을 활용하여 사용자의 위치를 파악함으로써 사용자의 이상징후를 탐지하고자 한다.
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.
급격한 노령화가 의료 시설의 부족과 이로 인한 국민 건강의 질적 하락을 가져올 가능성이 점차 높아지고 있으며 의료비 상승의 부담을 해소하기 위해 선진국에서는 서비스 단가를 낮추기 위한 의료 기관들의 원격의료가 확대되고 있는 추세이다. 유헬스케어는 인체에서 발생하는 물리적, 화학적 현상의 변화를 감지하여 처리 가능한 전기적 신호로 변환하고 측정된 신호 중에서 원하는 정보만을 선택하기 위한 분석과정, 시각화 과정을 통해 결과를 피드백하여 관련정보, 경고, 알람 등을 사용자에게 제공하는 과정을 통해 서비스되고 있다. 하지만 센서를 신체에 직접 부착하는 전통적인 생체계측 방법은 일상생활에 불편을 주고 거부감이 발생할 수 있다. 따라서 일상생활에 불편함을 주지 않고 지속적으로 생체 정보를 측정할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 일상생활에 불편을 주지 않고 지속적으로 생체정보를 모니터링 할 수 있는 IR-UWB 기반의 비접촉. 무구속적인 호흡측정 시스템을 제안한다.
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.
최근 금융과 기술이 결합된 핀테크 기술이 각광받고 있고 모바일 기기에서 바이오 정보를 이용한 간편 결제를 이용하는 사람들이 늘어나고 있다. 본 논문에서는 기존의 지문, 홍채, 정맥 인식과 같은 생체인식 시스템과 달리 별도의 센서 추가 없이 스마트폰의 후면 카메라로 촬영된 엄지손가락 후면 영상을 이용한 새로운 비접촉식 바이오인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 엄지손가락의 길이, 너비, 주름 정보를 특징으로 사용한다. 이를 위해 가이드라인에 맞춘 엄지손가락 영상을 촬영하고, 조명 정규화, 피부색 영역 검출, 크기 정규화 및 정렬 과정을 거친 후 상관계수 계산을 통해 유사도를 측정한다. 인식 정확도 측정을 위해 동일인 매칭 및 타인 매칭을 진행하였으며, 오거부율이 1.55%일 때, 1.68%의 오수락율의 결과를 얻었다. 타인 매칭 결과에 대한 분포가 정규분포에 가깝게 나타나 보안성 측면에서 더욱 중요한 오수락율이 적다는 장점을 가진다. 오거부율이 15% 수준일 때 오수락율을 0%까지 낮출 수 있어 보안성을 우선시 하는 금융시장에서 본인 확인 목적의 바이오인식 방법으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
최근 IT기슬과 금융 시스템의 융합으로 생체인식 기술이 사용되기 시작하였다. 이러한 생체 인식 기술인 FIDO(Fast Identity Online) 기술을 이용하여 삼성과 애플은 삼성페이와 애플페이 서비스를 시작하였다. FIDO 인증 기술은 패스워드와 같은 기존 인증 방법을 대체하고 있다. 생체 인식 기술 중 지문인식 기술은 비교적 저렴한 가격의 디바이스와 사용자 거부 반응을 최소화 할 수 있다는 점 때문에 주목받고 있다. 그러나 지문정보의 경우 사용자가 가지고 있는 수가 제한적이며, 외부 공격자에 의해 지문정보가 유출될 경우 재사용할 수 없다는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 생체인식 기술 중 하나인 EEG 신호를 이용하여 사용자를 인증할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 논문에서는 기존의 다채널 EEG 디바이스를 사용하지 않고 단채널 EEG 디바이스를 사용하여 편리성을 높였으며, EEG 신호 측정값을 FIDO 시스템에 사용할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안 논문에서는 특정 개체 인식 전 후의 EEG 신호를 측정하여 사용자가 특정 개체를 인식하였을 때의 EEG 신호를 사용자 인증 수단을 활용할 수 있는 방법을 제안하였다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제10권2호
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pp.51-59
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2018
Health care has attracted a lot of attention, recently due to an increase in life expectancy and interest in health. Various biometric data of the user are collected by using the air pressure sensor, gyro sensor, acceleration sensor, and heart rate sensor to perform the Smart Health Care Activity Tracker function. Basically, smartphone application is made and tested for biometric data collection, but the Arduino platform and bio-signal measurement sensor are used to confirm the accuracy of the measured value of the smartphone. Use the Google Maps API to set user goals and provide guidance on the location of the user and the points the user wants. Also, the basic configuration of the main UI is composed of the screen of the camera, and it is possible for the user to confirm the forward while using the application, so that accident prevention is possible.
In todays security industry, personal identification is also based on biometric. Biometric identification is performed basing on the measurement and comparison of physiological and behavioral characteristics, Biometric for recognition includes voice dynamics, signature dynamics, hand geometry, fingerprint, iris, etc. Iris can serve as a kind of living passport or living password. Iris recognition system is the one of the most reliable biometrics recognition system. This is applied to client/server system such as the electronic commerce and electronic banking from stand-alone system or networks, ATMs, etc. A new algorithm using nonlinear function in recognition process is proposed in this paper. An algorithm is proposed to determine the localized iris from the iris image received from iris input camera in client. For the first step, the algorithm determines the center of pupil. For the second step, the algorithm determines the outer boundary of the iris and the pupillary boundary. The localized iris area is transform into polar coordinates. After performing three times Wavelet transformation, normalization was done using sigmoid function. The converting binary process performs normalized value of pixel from 0 to 255 to be binary value, and then the converting binary process is compare pairs of two adjacent pixels. The binary code of the iris is transmitted to the by server. the network. In the server, the comparing process compares the binary value of presented iris to the reference value in the University database. Process of recognition or rejection is dependent on the value of Hamming Distance. After matching the binary value of presented iris with the database stored in the server, the result is transmitted to the client.
최근 건강에 대한 관심이 증가함에 따라 사용자의 생체정보를 측정할 수 있는 스마트 워치와 스마트 밴드 등 다양한 웨어러블 디바이스(Wearable Device)들이 연구되고 있다. 그러나 기존의 웨어러블 디바이스들은 측정된 생체정보를 단순 모니터링이나 질병 예방법, 운동량 등을 제공하는 형태로만 서비스하고 있어 실제 사용자가 위험상황이 발생할 경우에 대한 대처는 미흡한 실정이다. 이에 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 위험상황 알림 시스템을 제안한다. 아두이노를 통해 가속도 센서와 심박 센서로 측정된 생체정보를 실시간으로 어플리케이션에 전송하고 센서 우선순위 측정과 위험상황 식별 알고리즘을 통해 위험상황을 식별한 후 위험상황이 발생하면 보호자에게 사용자의 현재 위치를 알림 메시지를 전송한다. 이에 따라 보호가 필요한 사용자에게 위험한 상황이 발생하면 신속하게 대처할 수 있을 것으로 사료된다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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