• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.893-895
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• 2016

세계적으로 헬스케어 산업의 발전 가능성은 눈에 띄게 증가하고 있다. 그 중에서도 환자 혹은 각종 디바이스 사용자의 생체신호를 다루는 기술은 다양한 중요정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 심전도의 미세한 생체 전위를 측정하기 위해 각종 필터와 증폭기를 이용하여 회로를 설계하고 이를 Cortex-M3 Microprocessor와 MATLAB 프로그램을 이용하여 필터링과 데이터통신을 통해 최종적으로 실시간으로 모니터링 하였다. 일반적으로 임상이나 진단에 이용되는 ECG 신호는 각종 심장질환의 지표로 사용되지만 전문적인 지식을 갖추지 않은 일반 사용자가 사용하기에는 어려운 점이 없지 않아 있다. 따라서 이 연구는 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하여 생체신호를 다루는 다양한 분야에서 용이할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.417-418
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• 2014

본 논문에서는 무선 바이오센서 기반에서 동물 생체측정 정보를 이용한 질병 예방 감시 시스템을 설계하였다. 제안 시스템은 바이오센서를 이용하여 동물의 심박, 호흡수, 운동량을 측정할 수 있는 모듈을 개발하고 생체 신호를 계측하여 신호 처리된 정보를 Zigbee 무선 통신모듈을 이용하여 원격 데이터베이스에 전송하도록 설계하였다. 모니터링 시스템에서는 수집된 생체 정보의 연속적인 변화를 통하여 가축의 이상여부를 판단하고 질병 발생여부를 조기에 발견할 수 있게 가축의 상태정보를 제공한다. 본 연구결과는 향후 축산 농가의 질병 감시를 통하여 질병의 확산을 차단할 수 있는 긴급대처시스템을 구축하는데 활용 될 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11c
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• pp.2005-2008
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• 2003

본 논문에서는 생체의 특징을 이용해 신분을 증명 또는 인증하는 생체인식 기술 중 지문이나 장문, 정맥, 홍채를 이용한 인식과 같이 장비에 접촉해야만 인증이 이루어지는 것과 달리 거부감이 없고, 별도의 전문 장비를 필요로 하지 않아 일반 대중들에 쉽게 접근할 수 있는 얼굴인식을 인터넷에 적용한 원격 신분증명 및 인증 시스템을 제안한다. 얼굴인식 알고리즘은 얼굴 특징을 분석하는 방식에 따라 PCA (Principal Component Analysis), ICA (Independent Component Analysis), FDA (Fisher Discriminant Analysis) 등이 발표되어 있다. 이들 알고리즘을 이용해 얼굴 특징을 분석한 결과를 원격지에 신속하고 정확하게 송수신할 수 있는 시스템이 요구됨에 따라 생체인식 시스템의 비교 평가와 함께 인터넷 상에서 얼굴인식을 이용한 원격 얼굴인식 시스템의 구성을 제안한다.

• Journal of the Korean Vacuum Society
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• v.16 no.1
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• pp.52-57
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• 2007

The interaction force between biomolecules(DNA-DNA, antigen-antibody, ligand-receptor, protein-protein) defines not only biomolecular function, but also their mechanical properties and hence bio-sensor. Atomic force microscopy(AFM) is nowadays frequently applied to determine interaction forces between biological molecules and biomolecular force measurements, obtained for example using AFM can provide valuable molecular-level information on the interactions between biomolecules. A proper modification of an AFM tip and/or a substrate with biomolecules permits the direct measurement of intermolecular interactions, such as DNA-DNA, protein-protein, and ligand-receptor, etc. and a microcantilever-based sensor appeared as a promising approach for ultra sensitive detection of biomolecular interactions.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.3
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• pp.322-327
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• 2007

Researchers in the field of psychology used Electroencephalographic (EEG) to record activities of human brain lot many years. As technology develope, neural basis of functional areas of emotion processing is revealed gradually. So we measure fundamental areas of human brain that controls emotion of human by using EEG. Hands gestures such as shaking and head gesture such as nodding are often used as human body languages for communication with each other, and their recognition is important that it is a useful communication medium between human and computers. Research methods about gesture recognition are used of computer vision. Many researchers study emotion recognition method which uses one of physiological signals and gestures in the existing research. In this paper, we use together physiological signals and gestures for emotion recognition of human. And we select the driver emotion as a specific target. The experimental result shows that using of both physiological signals and gestures gets high recognition rates better than using physiological signals or gestures. Both physiological signals and gestures use Interactive Feature Selection(IFS) for the feature selection whose method is based on a reinforcement learning.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.181-183
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• 2003

최근 대용량의 데이터베이스로부터 유용한 정보를 발견하고 데이터간에 존재하는 연관성을 탐색하고 분석하는 데이터 마이닝에 관한 많은 연구들이 진행되고 있다. 다양한 생체 신호를 분석하기 위하여 데이터 마이닝 기법을 이용할 수 있다. 본 논문에서는 심전도 신호의 패턴을 분류하기 위하여 신경망 기법을 적용하였다. 최근 패턴분류에 있어서 각광을 받고 있는 SVM 모델은 학습과정에서 얻어진 확률분포를 이용하여 의사결정함수를 추정한 후 이 함수에 따라 새로운 데이터를 이원분류 하는 것으로 분류 문제에 있어서 일반화 기능이 매우 높다. 기존에 많이 이용되던 BP 모델과 비교평가 하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.10
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• pp.105-112
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• 2010

In this paper, the bio-signals, such as EEG, ECG were measured with a sensor and their characters were drawn out and analyzed. With results from the analysis, four emotion of rest, concentration, tension and depression were inferred. In order to assess one's emotion, the characteristic vectors were drawn out by applying various ways, including the frequency analysis of the bio-signals like the measured EEG and HRV. RBFN, a neural network of the complex structure of unsupervised and supervised learning, was applied to classify and infer the deducted information. Through experiments, the system suggested in this thesis showed better capability to classify and infer than other systems using a different neural network. As follow-up research tasks, the recognizance rate of the measured bio-signals should be improved. Also, the technology which can be applied to the wired or wireless sensor measuring the bio-signals more easily and to wearable computing should be developed.

• Journal of Digital Convergence
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• v.17 no.12
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• pp.319-327
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• 2019

The muscle activity and balance ability of the acute stroke patient has been checked by the functional electrical stimulation using biofeedback fusion postural control training in this study. Functional electrical stimulation using biofeedback fusion postural control training have been implemented on 15 trainees and general biofeedback fusion postural control training have been implemented on another 15 trainees for 30 minutes at 5 times per week during 8 weeks, and vastus lateralis, vastus medialis, rectus femoris and biceps femoris have been measured using the biceps femoris to evaluate the muscle activity of the lower extremity. The moving surface area, whole path length and limited of stability have been measured using biorecue to measure the balance ability. There was statistically meaningful difference on the vastus lateralis, vastus medialis, rectus femoris and biceps femoris in the muscle activity of the lower extremity and there was statistically meaningful difference on surface area, whole path length and limited of stability in the balancing ability. Based on above, it is realized that the functional electrical stimulation using biofeedback fusion postural control training is more effective than the general biofeedback fusion postural control training on the improvement of the muscle activity of the lower extremity and the balance ability.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.562-567
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• 2007

분산 환경에서 신분 확인을 위한 생체인증기기가 이용되는 경우 그 기기가 생체인증 표준인 BioAPI를 준용하여 제대로 구현된 것인가에 대한 적합성 시험이 필요하게 된다. 이러한 적합성 시험은 분산 환경의 사용자 및 서비스 제공자에게 표준 규격을 준용한 제품이라는 신뢰성을 주게 된다. 기존에 제공되는 있는 BioAPI(Biometric Application Programming Interface) v2.0 기반의 BSP(Biometric Service Provider)는 오프라인 상에서 BioAPI기반의 제품의 준용 여부만을 평가하기 때문에 분산 환경에서 여러 사람이 동시에 준용 여부를 평가 받기 힘들며 이에 따른 동시 서비스 제공도 불가능하다. 본 논문에서는 BioAPI v2.0 기반의 제품들이 분산 환경에서 제공되는 9개 모델의 표준화된 환경으로 구분하고, 원활한 적합성 시험을 위하여 XML기반의 Test Assertion을 설계하여 생체인증 API 표준 적합성을 시험하였다. XML Test Assertion을 이용한 생체인증 적합성 시험을 위한 메시지 플로우를 밝혀 그 타당성을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.05a
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• pp.112-113
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• 2018

스트레스는 스트레스 요인에 반응하는 신체와 정신의 변화과정으로, 외부의 자극을 받으면 혈압, 심박동수, 호흡수가 증가하게 된다. 이러한 생체신호로 인간의 스트레스 요인을 측정할 수 있다. 본 연구에서는 선박조종시뮬레이션을 이용해 예비(견습)도선사가 도선접안 중 체감하는 스트레스의 정도와 특성을 생체신호 변화를 활용하여 실증적으로 분석하였다. 선박조종시뮬레이션에서 추출한 엔진 사용량, 타각 사용량, 속력 및 예선 사용량과 스트레스 분석을 위해 Heart BPM, SDNN, RMSSD의 3가지 심박변이도 파리미터의 상관관계를 분석하였다. 분석결과, 6회 중 4회의 시뮬레이션에서 Heart BPM은 지속적으로 상승하고 SDNN은 하강하여 시간에 따라 스트레스가 상승하는 것으로 분석되었다. 특히 예선 사용시점에서 변화의 폭이 큰 것을 확인하였다. RMSSD는 단기주기(1분간격) 측정 파라메터로 실험자가 느끼는 순간의 위험에 따라 그래프 변화폭이 심한 것으로 분석되었다. 전체적으로 엔진, 타각, 예선의 사용시점에 따라 큰 변화를 보였으며, 실험자들의 선박운용 행위에 따라 생체신호 변화를 보였다고 사료된다. 분석결과를 바탕으로 도선사에게 스트레스를 미치는 요소를 판별하여 도선접안 중 스트레스가 높아지는 순간에 인적사고를 예방할 수 있는 시스템적 보완을 마련하고자 한다.