• 전자공학회논문지
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• 제51권1호
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• pp.233-240
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• 2014

최근 노인인구의 증가하는 추세에 따라 만성질환자의 수도 증가하고 있으며 건강 관리문제가 중요하게 대두되고 있다. 본 논문에서는 만성질환자의 건강관리를 위한 유헬스케어 시스템을 구현하고자 한다. 제안한 만성 질환자 관리 시스템은 생체 계측 시스템과 모바일 게이트웨이 그리고 의료정보 관리 서버 그리고 클라이언트로 구성되면 생체 신호는 심전도, 혈압, 혈당, 산소포화도 등의 모듈로 구성하였다. 혈당체크는 이동성을 고려하여 생체계측 시스템으로 전송하는 방법과 게이트웨이로 전송하는 방법 중 선택할 수 있도록 구현하였다. 제안한 생체 계측 시스템과 모바일 게이트웨이는 블루투스 통신을 이용하여 전송한다. 전송된 생체 데이터는 모바일 게이트웨이에서 건강상태를 감시하거나 네트워크 서버로 전송하고 클라이언트을 이용하여 검색 할 수 있도록 하였다. 만성질환자의 생체신호 감시 시스템을 구현함으로서 측정되어진 생체 데이터를 모니터링하여 현재의 건강상태를 확인할 수 있었으며 모바일 환경에서 다양한 생체신호를 전송하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권7호
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• pp.667-680
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• 2007

생체데이타 프로세싱이란 인간개체로부터 얻을 수 있는 고유의 생체 신호를 이용하여 다양한 목적으로 사용하는 것으로, 최근 이에 대한 요구가 높아지고 있다. 생체데이타는 도메인의 특성상, 클래스의 수는 많고 해당 클래스 내의 데이타는 상당히 제한적일 수 있어서 그만큼 데이타 내에 포함된 노이즈에 민감하게 된다. 따라서 기존의 패턴 인식과 분류 방법을 그대로 적용하여 개발된 시스템의 경우는 높은 일반화 성능을 기대하기 힘들다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 생체데이타가 가지는 특성을 고려하여 각 클래스 고유의 특성에 영향을 미치는 클래스 요인과 노이즈와 같이 전체 데이타에 영향을 미치는 환경 요인으로 구성된 변형된 팩터 분석 모델로 생체데이타 생성 모델을 정의한다. 이를 바탕으로 분류에 필요한 데이타간 이격(inter-data discrepancy) 정보를 추출하고 새로운 유사도 함수를 정의하여 분류기에 적용한다. 제안하는 방법은 분류 대상이 되는 클래스의 정보 팔용을 극대화 하여 적은 수의 데이터로부터 노이즈에 강인한 결과를 얻을 수 있다. 실제 생체데이타를 적용한 실험에서 제안하는 방법이 기존의 방법 보다 우수한 분류 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권6호
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• pp.1-9
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• 2007

최근 하나의 휴대폰에 여러 가지 미디어들이 복합적으로 장착됨에 따라 휴대폰에서 제공되는 서비스의 사용자 보안에 대한 요구가 증가되고 있다. 현재 이를 위하여 비밀번호와 인증과정을 통한 암호화 카드를 이용하여 본인을 인증한 후에 서비스를 제공할 수 있는 암호화키를 생성하고 있지만 이는 분실의 위험에 언제든지 노출되어 있다. 따라서 상대적으로 분실의 위험이 거의 존재하지 않는 생체정보를 이용하여 키를 생성하는 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 생체정보는 언제나 동일한 키를 생성해내야 하는 암호화키 생성 시스템의 요구사항과 달리 환경의 변화에 따라 본인이라도 특징 추출시마다 약간씩 다른 특징값이 추출되는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 생체 특징으로부터 직접적으로 키를 생성해내는 생체 정보 기반 키 생성 방법(Biometric-based key generation)이 아닌 생체 정보 매칭 기반 키 생성 방법(Biometric matching-based key release)을 이용하여 미리 정의해 놓은 키를 인식과정을 통하여 도출하고 또한 하나의 생체가 갖는 성능의 불안정성을 극복하기 위하여 얼굴과 홍채를 결정 레벨(Decision Level) 에서 결합함으로써 모바일 환경의 특성을 반영하며 안정된 성능 하에 암호화키가 생성될 수 있도록 하였다. 또한 휴대폰에 내장되어 있는 메가 픽셀 카메라를 이용함으로써 한 번의 영상 취득으로 얼굴과 홍채 인식이 동시에 이루어지는 편리함을 제공하였다. 본 논문에서 제안하는 키 생성 방법의 성능을 측정한 결과, 암호화키 생성에 있어 0.5%의 EER(Equal Error Rate) 성능을 얻었으며, FRR(False Rejection Rate : 본인의 생체 정보로 타인의 암호화키가 나올 에러율)을 25%로 설정하였을 때, FAR(False Acceptance Rate : 타인의 생체 정보로 본인의 암호화키가 나을 에러율)은 약 0.002%의 성능을 얻었다. 동시에 본 시스템에서는 임계 치에 따라 암호화키 생성의 FAR과 FRR값을 동적으로 제어할 수 있는 기능을 제공하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.1065-1068
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• 2006

u-Healthcare는 의료 장비 및 센서 등을 이용하여 획득된 생체 신호 및 의료정보를 유 무선의 통신수단을 통해 지식 기반의 의료정보로 구축하고 이를 언제, 어디서, 누구든지 이용 가능한 실시간 u-Healthcare 지원 환경을 구축하여 지능형 의료정보 웹 포털 서비스를 제공하는데 목적을 두고 있는 서비스이다. 하지만 현시점에서의 시스템은 생체 신호 및 의료 정보 제공시에 보안에 대한 고려가 이루어지고 있지 않다. 이러한 자원들은 개인 프라이버시에 직결되는 것으로 보안의 필요성이 대두된다. 따라서 본 논문에서는 IP망에서 생체신호 전송을 위한 전송시스템을 설계하고 전송시 생체신호정보에 대해 사용자 인증과 암호화를 적용하여 u-Healthcare 전송시스템을 설계하고 구현하였다.

• 방송과미디어
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• 제25권1호
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• pp.67-74
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• 2020

사용자의 건강 및 인지 상태 모니터링을 위해 다양한 생체신호를 측정 및 분석하여 예측할 수 있다. 특히 최근 상용화되고 있는 웨어러블 센서 시스템을 이용하여 손쉽게 심전도나 액티그래피 움직임 정보를 사용자로부터 일상생활 중 장시간 얻어낼 수 있다. 그러나 사용자 상태 예측을 위한 기존 생체신호 분석 모델들은 생체신호 데이터의 성질을 최대한 반영하지 못하여, 본 논문에서는 최근 급속도로 발전하고 있는 인공지능 딥러닝 기술을 이용한 극복 방안에 대해 소개한다. 상태 모니터링의 구체적인 응용 예로 사용자 스트레스 및 수면 모니터링 분석에 생체신호 데이터 기반 딥러닝 기술을 적용하여 기존 모델보다 높은 성능을 보여주고 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.499-508
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• 2014

본 논문에서는 생체신호인 PPG, GSR 신호의 변화에 따라 구동되는 LED 감성조명 시스템을 구현하였다. 개발된 GSR 및 PPG 센서모듈로부터 인체의 생체신호를 측정하고, 측정된 생체신호를 이용하여 MCU에서 제안된 각성 이완 판별맵에 근거하여 피검자의 각성 또는 이완 상태를 판단한다. 피검자의 상태에 대응하는 LED 조명색상의 변화를 주어, 피검자가 안정 상태의 감정에 도달할 수 있도록 하는 감성조명 시스템을 개발하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.173-180
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• 2000

본 논문에서는 퍼지이론을 적용하여 평형감과 생체신호의 관계를 자동해석하고 평가하였다. 온도자극법을 실시하여 현기증을 유발하였고, 생체신호의 정량화를 통하여 생체신호와 현기증과의 상관관계를 제시하였다. Table-Lookup 방법을 이용한 적응퍼지규칙 설계에 의하여 생체신호의 유기적인 관계를 객관적으로 분석하여 피험자의 평형감 정도를 판단하는데 있어서 좋은 결과를 나타내었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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• pp.238-240
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• 2005

인터넷과 같은 개방된 공간에서 중요한 정보는 상당한 발전을 이룩한 암호화 기술에 의해 보호된다 그러나 컴퓨터의 급속한 발전은 암호화의 근간이 되는 키에 대하여 더욱 길고 안전한 키를 요구한다. 이는 기억해야할 또는 안전하게 소지해야할 정보가 더 많아짐을 의미한다. 이러한 상황에서 개인의 생체정보를 기반으로 하는 키의 이용은 일정 수준의 보안성을 만족하기위한 키의 길이가 증가됨을 억제하고, 외우거나 소지해야하는 불편함도 해소해준다. 그러나 기존의 생체인식 기반의 키 생성 기법 연구는 여러 종류의 생체인식을 동원한 특징점 및 매개변수 정보를 기반으로 하고 있어 실제 활용함에 제한이 있다. 따라서 본 논문에서는 적용할 단 하나의 생체인식으로 얼굴인식을 채택하였고, 이 얼굴인식의 다중 고유얼굴을 이용하여 특징점 및 매개변수 집합을 형성하고, 이 집합으로부터 더욱 안전하고 편리한 키를 생성하는 기법을 연구하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.753-756
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• 2014

파킨슨병은 도파민계 신경이 파괴되는 질병으로 알츠하이머병과 함께 대표적인 퇴행성 뇌 질환으로 병의 진행을 완화시킬 수 있는 치료법이 존재하기 때문에 병의 진단이 굉장히 중요하다. 파킨슨병을 진단하기 위한 과거의 연구는 대부분 단일 생체지표를 이용하는 것이었지만 이러한 방법에는 한계성이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 생화학적 생체지표인 뇌척수액 내의 ${\alpha}-synuclein$ 단백질 수치와 영상학적 생체지표인 확산 텐서 영상의 여러 모수들을 결합한 융합 생체지표를 특징으로 사용하는 파킨슨병 진단 모델을 개발하고 성능을 평가하였다. 10-fold cross validation 에서 모든 성능지표에 대해 최고 100%를 보였으며, cross validation 의 과적합을 감안하더라도 파킨슨병의 조기진단에 유용하게 사용될 수 있는 가능성을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.323-325
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• 2018

본 논문은 몰입도와 생체신호 간의 상관관계를 분석하기 위한 데이터 수집 및 데이터 군집에 대한 연구이다. 스마트기기를 이용해 걸음 수, 심박 수, 수면깊이와 같은 생체 데이터수집과, 수집한 데이터를 토대로 사용자의 행동패턴을 분석한다. 사용자 생체 데이터를 k-means 클러스터링과 계층적 클러스터링을 혼합해 이용해 앞서 나열한 데이터와 사용자의 집중도와 연관관계분석이 최종 목표이다.