본 논문에서는 IoT 시스템 또는 개인별 문서 파일 관리 과정의 보안성을 향상시키기 위해 개선된 파일 암복호화 시스템인 Crypft+를 개발했다. Crypft+ 시스템은 Python을 이용하여 핵심 보안 모듈을 개발하였으며, PyQt를 사용하여 사용자 인터페이스를 설계 및 구현하였다. 또한 가장 보안성이 뛰어난 AES 기반 대칭키 암호 알고리즘과 SHA-512 기반 해쉬 알고리즘을 이용하여 컴퓨터 시스템 내부에 저장된 중요 파일에 대한 암호화 및 복호화 과정을 수행할 수 있도록 구현하였다. 또한 Cx-Freezes 모듈을 사용하여 구축된 프로그램을 exe 기반 실행 파일로 변환하는 기능을 구현하였으며, 프로그램 사용에 있어 이해를 돕는 설명서를 프로그램 내부에 포함시켜 직접 다운로드 받을 수 있도록 구현하였다.
본 논문은 모바일 터치스크린을 이용한 필기체 문자 인식 알고리즘을 제안하고, 구현된 내용을 기술한다. 제안된 시스템은 PXA320 프로세서, 정전 용량 터치 패널과 QT4를 이용한 인터페이스로 구성하였다. C++ 언어를 사용하고 제안된 알고리즘은 문자의 특성을 직선, 좌호, 우호 특징을 추출하여 3진 트리 방식으로 입력되는 문자를 결정한다. 영문자에 대한 테스트를 통하여 성능을 검증하였다. 기존 방식보다 간단한 알고리즘으로 구성되므로, 모바일 터치 스크린의 문자인식에 적용이 가능하다.
VVC(Versatile Video Coding) 표준에서는 블록 분할 기술로써 QT+MTT(Quaternary Tree plus Multi-Type Tree) 분할 구조가 채택되었다. QT+MTT 분할 구조는 우수한 부호화 효율을 제공하지만, BT(Binary Tree)와 TT(Ternary Tree) 분할 타입으로 인한 블록 분할의 확장성 때문에, 전반적인 부호화 복잡도가 크게 증가하였다. 본 논문에서는 MAE(Mean of the Absolute Error)에 기한반 예측 정확도 함수를 이용하여, BT와 TT 분할 타입을 위한 화면간 CU(Coding Unit) 분할 알고리즘의 고속화 기법을 제안한다. 제안하는 고속화 기법은 부호화 복잡도 감소율의 일관성과 안정적이고 낮은 부호화 손실을 통해, 저복잡도 VVC 부호화기 설계 시에 실용적인 방법으로 활용될 수 있다. RA(Random Access) 실험 환경에서 휘도 성분의 BD(Bjontegaard Delta) 비트율은 1.0%~2.1% 증가한 반면에 부호화 시간 복잡도는 24.0%~31.7% 감소시킬 수 있었다.
ECG 신호에서 QRS군은 매우 중요한 심실의 탈분극 상태 정보를 제공한다. 자동으로 심전도 신호를 분석하기 위해서는 $QRS_{onset}$ 과 $QRS_{offset}$ 에 대한 정확한 정보가 중요하다. 본 연구에서는 먼저 QRS군의 전위값 변화량 및 $R_{peak}$ 와의 거리를 이용하여 Q파와 R파의 접속 부분 그리고 R파와 S파의 접속 부분을 구하였다. 다음 단계에서는 이를 기준으로 적분연산을 이용하여 $QRS_{onset}$ 과 $QRS_{offset}$ 을 검출하였다. 알고리즘의 성능을 평가하기위해 PhysioNet QT database를 사용하여 심장 전문의가 수작업으로 표시한 결과에 대한 평균과 표준편차를 계산하였다. 실험결과에서 제안한 알고리즘의 표준편차는 전문의사가 수용할 수 있는 허용치 범위 안에 속하며, 다른 알고리즘보다 더 우수함을 나타낸다.
RFID 시스템에서는 단일 무선 채널을 공유하는 통신으로 인하여 다수의 태그 응답에 따른 충돌(collision)이 발생한다. QT(Query Tree)와 같은 기존 프로토콜에서 이러한 충돌은 낭비되는 타임 슬롯으로 간주되어 처리된다. 본 논문에서는 다수의 태그들의 응답에 따라 발생하는 충돌의 패턴을 분석하여 성능향상에 이용할 수 있는 ASP (Adjustable splitting by patterns of collisions) 알고리즘을 제안한다.
Electrocardiogram(ECG) signal is one of the unique bio-signals of individuals and is used for personal authentication. The existing studies on personal authentication method using ECG signals show a high detection rate for a small group of candidates, but a low detection rate and increased execution time for a large group of candidates. In this paper, we propose a hierarchical algorithm that extracts fiducial points based on curvature of ECG signals as feature values for grouping candidates and identifies candidates using waveform-based comparisons. As a result of experiments on 74 ECG signal records of QT-DB provided by Physionet, the detection rate was about 97% at 3-heartbeat input and about 99% at 5-heartbeat input. The average execution time was 22.4 milliseconds. In conclusion, the proposed method improves the detection rate by the hierarchical personal authentication process, and also shows reduced amount of computation which is plausible in real-time personal authentication usage in the future.
RFID 시스템에서 리더와 태그는 단일 무선 공유 채널을 갖기 때문에 RFID 수동형 태그를 위한 태그 충돌 중재가 태그 인식을 위한 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 태그 충돌 방지를 위한 하이브리드 하이퍼 쿼리 트리 알고리즘($H^{2}QT$, Hybrid Hyper Query Tree)을 제안한다. 제안된 알고리즘은 쿼리 트리를 기반으로 태그가 리더에게 ID를 전송하는 시점을 전송ID 상위 3비트 내의 '1'값을 이용하여 결정한다. 또한 전송 받은 Tag의 상위 3비트는 충돌이 발생하더라도 전송 슬롯에 따라 다르므로 제안한 알고리즘에서 예측이 가능하다. 시뮬레이션을 통한 성능 평가에서 다른 트리 기반 프로토콜에 비해 제안한 알고리즘이 쿼리 횟수에서 높은 성능을 갖는다는 것을 보여준다.
RFID(Radio Frequency IDentification) 리더기가 영역내의 다수의 태그를 인식하기 위해선 충돌방지 알고리즘이 반드시 필요하다. 본 논문은 Auto ID Class 0에서 정의한 충돌방지 알고리즘인 Bit-by-Bit(BBB) 이진트리 알고리즘의 충돌 위치를 스택에 저장하고 이를 통해 다음 질의어를 결정함으로써 성능이 크게 개선된 Stack-Bit-by-Bit(SBBB) 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통한 검증결과 대표적인 충돌 방지 기술인 Query Tree(QT)는 물론 기존의 BBB 알고리즘에 비해 질의-응답 횟수, 질의어의 크기, 응답어의 크기의 모든 면에서 성능이 개선된 것을 확인할 수 있었다.
The detection of P-waves and T-wave in the electrocardiogram signal analysis is an important issue. But the accuracy of the boundary detection algorithm is an insufficient level in the change of slow transition in the signal compared to the QRS complex. This study proposes an algorithm to detect P-wave and T-wave sequentially after determining local baseline using QRS complex. First, we detected the peak points based on local baseline and determined the onset and offset through the calculation of the area of the section. After modifying the baseline using detected waveform, we detected the other waveform in the same way and separated the P-wave and the T-wave based on the location. We used the PhysioNet QT database to evaluate the performances of the algorithm, and calculate the mean and the standard deviations. The experiment results show that standard deviations are under the tolerances accepted by expert physicians, and outperform the results obtained by the other algorithms.
홀터 심전계는 심장 이상으로 인한 급사 위험이 있는 환자를 위한 비관혈인 진단 장비이다. 본 연구에서는 일상생활 중에 심전도 데이터를 획득할 수 있도록 원칩 마이크로프로세서와 대용량메모리인 플레쉬 메모리(flash memory) 카드를 이용하여 2채널의 홀터 심전계를 설계하였다. 시스템 하드웨어는 크게 원칩 마이크로프로세서(68HC11E9)의 아날로그 심전도 처리회로, 플레쉬 메모리 카드로 구성하였다. 아날로그 심전도 처리회로는 250,500,1000의 이득을 갖는 증폭기와 0.05-100Hz의 대역폭을 갖는 대역통과 필터, 호흡으로 인한 기저선의 이동을 제거하기 위한 auto-balancing 회로와 포화-보정회로를 사용하였다. 심전도 신호는 240샘플/초 샘플링하여 A/D 변환하였다. 심전도는 필터링 및 전처리 과정을 통하여 특징점인 Q-R-T파를 검출하고, 이를 근거로 템플리트 생성, ST레벨, 심박수, QT간격 측정과 부정맥을 검출하였다. 또한 장시간동안의 심전도 데이터와 측정된 진단파라미터를 저장하기 위해 실시간 압축 알고리즘인 MFan과 delta modulation 방법을 이용하여 데이터를 압축, 저장하였다. 20M 바이트 용량의 플레쉬 메모리 카드에 기록된 데이터는 PC의 DOS나 Windows 환경의 ambulatory monitoring 분석시스템과 쉽게 인터페이스가 가능하도록 FFS(Flash File System)의 호환 가능한 SBF(Symetric Block format)포맷으로 저장하여 분석시스템에서 데이터 처리 및 관리할 수 있게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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