본 논문에서는 시간 간격을 두고 촬영한 홍채 영상의 차영상을 이용하여 홍채 변화를 분석하여 홍채 변화에 따라 환자의 건강 진단에 활용할 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 시간 간격을 두고 촬영한 홍채 영상의 차영상은 시간에 따른 변화를 명확히 보여줌으로써 질병의 조기진단 및 질병의 전개과정 등을 알아보는데 유용하게 쓰일 수 있다. 홍채 진단 시스템의 경우 홍채 외부 영역은 진단에 도움이 되지 않기에 홍채 영역만을 추출하기 위해 케니 에지 검출기를 이용하여 홍채 영역을 추출하고 이전에 촬영한 영상과 현재 촬영한 영상의 차영상을 이용하여 변화를 비교 분석하였다.
목적: 홍채학에 사용되는 소형 홍채 촬영용 광학계 설계. 방법: 소형 홍채 촬영용 광학계를 설계하기 위해 Sigma 2000 광학 설계 프로그램을 사용하였다. 결과: 마이크로 액츄에이터를 오토 포커싱에 사용하는 CCD에 적합한 홍채 촬영용 광학계를 설계하였는데, TCL이 30 mm이고, 배율이 -0.65배, 첫 번째 렌즈에서 마지막 렌즈까지의 거리가 약 8.0 mm, 경통 최대 구경 11 mm, 스톱의 유효구경이 약 1 mm인 특성을 가지는 광학계가 되었다. 또한 분해선폭은 30% MTF 값 기준으로 92 lps/mm인 특성을 보여준다. 결론: TCL이 30 mm이고, 첫 번째 렌즈에서 마지막 렌즈 까지의 거리가 약 8.0 mm, 경통 최대 구경 11 mm이고, MTF 30% 기준에서 분해능 선폭이 $5.4{\mu}m$에 이르는 광학계를 설계하여 홍채 촬영용 광학계를 소형화 할 수 있었다.
현재 사용되고 있는 홍채 카메라는 고가이며 사용적인 부분에서 제한점을 많이 가지고 있다. 기존 홍채 카메라는 새롭게 개발된 소프트웨어와의 연동에 불편함을 가지고 있고, 홍채 촬영 시 발생하는 빛 반사는 의료용으로 사용하기에 부적합하다는 문제점을 갖는다. 따라서 기존 카메라를 이용해 스스로 이미지 촬영을 위해서는 활용이 불가능한 상태이다. 본 논문에서는 스스로 홍채 촬영이 가능하면서 우리의 관심영역을 잘 볼 수 있도록 홍채카메라를 새롭게 구성한다. IoT 디바이스를 이용해 누구나 손쉽게 안경형 홍채카메라를 착용하고 영상을 획득할 수 있으며 획득된 영상은 홍채 분석 프로그램과 연동되어 유전적 약한 부분을 판독해 주는데 활용하고자 한다. 제안된 홍채 카메라 모듈은 영상 촬영시 빛 반사, 흔들림 및 정확한 초점을 자동으로 제공해주기 때문에 영상분석의 정확도를 91.49%까지 높여주고, 정확한 영상입력으로 인해 하나의 이미지 처리시간이 0.007ms로 빠르게 실행됨을 실험을 통해 증명하였다.
홍채진단은 홍채의 패턴, 색 등 다른 특징들을 조사하여 환자의 병을 진단하는 대체의학이다. 이 논문에서는 촬영한 홍채이미지의 차영상을 이용해 홍채를 분석하고 홍채 변화에 따른 환자의 건강진단에 활용한 질병예측 알고리즘을 제안한다. 그러나 기존의 연구는 홍채영상을 이용하여 홍채 내의 특정 패턴을 검출하는 알고리즘 연구로 홍채의 다양한 정보로부터 건강 상태를 체크하는 진단시스템으로 사용하기에는 부족하다. 따라서 이 논문에서는 촬영된 홍채영상의 차영상을 이용해 질병의 조기 진단 및 질병의 전개과정을 명확히 판단한다. 또한 홍채영상으로부터 8가지 주요 홍채병소징후를 추출하고 검진의 정확도를 실험한 결과 패턴 매칭 기법에 의한 인식률 91%로 홍채진단의 자동화에 적용 가능하다.
본 연구 목적은 홍채 체질에 따른 흑테(피부질환)의 발생에 차이가 있는가를 알아보기 위한 연구이다. 서울시에 거주하는 성인 100명을 대상으로 홍채를 촬영하였다. 홍채는 블루 포커스 개발 제품인 홍채 전용 카메라 DV-2H를 이용하여 촬영하였으며, 색채표를 이용하여 흑테의 유. 무를 판단하였다. 상관분석을 통해 통계적 유의성을 검정하였으며, 홍채 체질별 흑테의 발생은 낮은 부적 상관관계가 있었다(p<0.01). 이상의 결과와 같이 홍채 체질에 따라 흑테의 발생이 다름을 알고, 이를 적극 활용함으로써 피부에 관한 건강증진에 도움이 되리라고 본다. 차후 피부질환의 원인을 분석하는 혈액검사를 연구 도구로 사용함으로써 피부질환 원인별 홍채의 변화를 연구할 필요성이 있다.
홍채 인식은 판별인자가 지문에 비해 매우 높은 정확도를 갖는다. 홍채의 주름을 주파수로 바꾸는 과정을 통해 짧은 시간 내에 인식 가능하며 살아있는 사람의 흥채는 미세한 떨림이 있기 때문에 도용이 거의 불가능하다. 하지만 홍채의 영상은 시간이 지나 인체의 변화에 따라 홍채가 변화될 경우 기존의 흥채를 이용한 신원 확인시스템은 오인식할 수 있다는 문제점이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 신원확인 시스템에서 생체 인식을 위한 RIAA(Renewable Iris Authentication Algorithm) 알고리즘을 제안하고 구현하였다. 이 알고리즘은 신원 확인을 위한 홍채 인식 방법에 관한 것으로서, 홍채를 일정층상의 측면에서 단층 촬영할 때 나타나는 등고선 즉, 돌출 혹은 침강 면의 경계선을 근거로 홍채코드를 생성하여 원본과 비교하게 함으로서 개인의 신원을 확인하도록 하는 홍채 인식방법에 관한 것이다.
본 논문은 생체측정학(Biometrics)중 홍채의 패턴을 이용하는 것으로, 사람의 홍채는 태어날 때 한번 정해지면 평생 변화하지 않으며, 개개인별로 모양이 모두 다른 것으로 알려져 있다. 이에, 본 논문에서는 홍채영상 취득시 조명에 의한 동공의 크기 변화에 민감하지 않은 2차원의 홍채패턴을 취득하고, 2D Gabor 필터와 48개의 분할된 섹터로부터 특징값을 추출한다. 또한, 인식과정에서는 correlation 계수를 이용하여 서로 다른 홍채의 특징값에 대해 유사도를 측정하고 가장 큰 값을 갖는 사람을 찾게 되는데, 이때, 3개의 필터를 거쳐 얻어진 영상에 대해 최고의 값을 인식 대상자로 인정하므로 오인식 될 확률을 최소화 할 수 있다. 제안한 알고리듬의 유용성을 확인하기 위해 남성과 여성 대상자 10명의 왼쪽 눈에 대해 5회 촬영하여 데이터베이스 구축 후, 실험한 결과 90%이상의 높은 인식률을 얻음으로 제안한 알고리듬의 유용성을 확인할 수 있다.
사람의 홍채는 태어날 때 한번 정해지면 평생 변화하지 않는 특성을 가지고 있으며, 개개인별로 모양이 모두 다른 것으로 알려져 있다. 이에, 본 논문에서는 홍채영상 취득시 조명에 의한 동공의 크기 변화에 민감하지 않은 2차원의 홍채패턴을 취득하여, 2D Gabor Wavelet과 Fuzzy LDA를 이용하여 특징 벡터를 추출한다. 인식과정에서는 correlation 계수를 이용하여 서로 다른 홍채의 특징 값에 대해 유사도를 측정하고 유사도가 가장 큰 대상을 찾게 된다. 이때, 4개 방향의 Gabor Wavelet을 거쳐 얻어진 영상에 대해 최고의 값을 인식 대상자로 인정하므로 오 인식 될 확률을 최소화 할 수 있다. 제안한 알고리듬의 유용성을 확인하기 위해 대상자 50명에 대하여 각각 6회씩 촬영한 두 가지 데이터베이스(CASIA, CBNU)를 이용하였으며, 실험 결과 90% 이상의 높은 인식률을 얻었다.
한의학, 진단학에서 사용되는 홍채 촬영용 광학계를 설계 제작해 보았다. 전체 구성은 광원부, 결상광학계, 촬상구동부, 진단 S/W로 되어있다. 결상광학계는 FD60, BACD5의 재질로 색수차를 제거한 0.58X배의 축소광학계로 설계하였다. 결상광학계의 국산화는 제품 전체의 원가절감에 큰 기여를 하게 되었다. 제작되어진 촬영장치는 외국제품과 비교해 볼 때 영상의 입체감에서 우수한 성능을 가직 가지게 되었다.
본 연구의 목적은 G시에 거주하는 성인 남 녀 150명의 홍채 스트레스링과 스트레스의 융합적 상관관계를 규명하기 위해 실시하였다. 연구기간은 2014년 3월부터 10월까지이며 연구대상자들의 홍채 촬영 및 자기기입식 설문조사를 실시하였다. 수집된 자료의 통계처리는 SPSS ver.20.0 프로그램을 이용하여 처리 하였다. 분석결과 대상자들의 연령 및 직업에 따른 스트레스링은 유의한 차이가 있었으며(p<.05), 홍채분석을 통한 스트레스링과 스트레스는 유의한 양의 상관관계가 있는 것으로 나타났다(r=.709, p<.001). 본 연구는 홍채분석을 통해 스트레스에 관련된 질병을 진단 할 수 있는 기초정보를 제공하는데 의의가 있으며 향후 임상에 있어 홍채분석을 통한 스트레스 예견과 조기진단을 통한 예방적 치료에 도움이 될 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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