본 논문에서는 안드로이드 기반의 모바일 플랫폼을 이용한 통합형 유헬스케어 시스템 설계하여 개인의 건강관리 서비스를 위한 시스템을 제안하였다. 통합형 생체 계측 시스템은 심전도, 산소포화도, 혈압, 호흡, 체온 등 모듈을 통하여 생체 신호를 계측하고 신호처리된 생체 정보를 무선 통신모듈을 이용하여 안드로이드 기반의 모바일 플랫폼 게이트웨이로 전송한다. 전송된 생체 데이터는 모바일 시스템에서 건강상태를 감시하거나 유헬스케어 서버로 전송하도로 설계하였다. 생체신호 감시 시스템을 구현함으로서 측정되어진 생체 데이터를 모니터링하여 현재의 건강상태를 확인할 수 있었으며 보호자의 이동성을 보장할 수 있는 장점을 보였다. 이와 같은 시스템은 개인 건강관리 및 응급환자 감시 시스템을 위한 유헬스케어 시스템 발전에 도움이 되리라 본다.
A multiple classification system based on a new boosting technique has been approached utilizing different biometric traits, that is, color face, iris and eye along with fingerprints of right and left hands, handwriting, palm-print, gait (silhouettes) and wrist-vein for person authentication. The images of different biometric traits were taken from different standard databases such as FEI, UTIRIS, CASIA, IAM and CIE. This system is comprised of three different super-classifiers to individually perform person identification. The individual classifiers corresponding to each super-classifier in their turn identify different biometric features and their conclusions are integrated together in their respective super-classifiers. The decisions from individual super-classifiers are integrated together through a mega-super-classifier to perform the final conclusion using programming based boosting. The mega-super-classifier system using different super-classifiers in a compact form is more reliable than single classifier or even single super-classifier system. The system has been evaluated with accuracy, precision, recall and F-score metrics through holdout method and confusion matrix for each of the single classifiers, super-classifiers and finally the mega-super-classifier. The different performance evaluations are appreciable. Also the learning and the recognition time is fairly reasonable. Thereby making the system is efficient and effective.
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.
생체정보 컴퓨팅은 생체신호 센서와 컴퓨터 정보처리를 융합한 정보시스템에 기초하여 컴퓨팅시스템 뿐만 아니라 빅데이터 시스템에 크게 영향을 미치고 있다. 이러한 생체정보는 지금까지의 텍스트, 이미지, 동영상 등의 전통적인 데이터 형식과는 달리 생체신호의 의미를 부여하는 값은 텍스트 기반으로 표현되고, 중요한 이벤트 순간은 이미지 형식으로 저장하며, 시계열 분석을 통한 데이터 변화 예측 및 분석을 위해서는 동영상 형식 등 비정형데이터를 포함하는 복합적인 데이터 형식을 구성한다. 이러한 복합적인 데이터 구성은 개별 생체정보 응용서비스에서 요구하는 데이터의 특징에 따라 텍스트, 이미지, 영상 형식 등으로 각각 분리되어 요청되거나, 상황에 따라 복잡 데이터 형식을 동시에 요구할 수 있다. 기존 생체정보 컴퓨팅 시스템들은 전통적인 컴퓨팅 구성요소, 컴퓨팅 구조, 데이터 처리 방법 등에 의존하므로 데이터 처리성능, 전송능력, 저장효율성, 시스템안전성 등의 측면에서 많은 비효율성을 내포하고 있다. 본 연구에서는 생체정보 처리 컴퓨팅을 효과적으로 지원하는 생체정보 빅데이터 플랫폼을 구축하기 위해 개선된 바이오센싱 융합 빅데이터 컴퓨팅 아키텍처를 제안한다. 제안 아키텍처는 생체신호관련 데이터의 저장 및 전송 효율성, 컴퓨팅 성능, 시스템 안정성 등을 효과적으로 지원하며, 향후 생체정보 컴퓨팅에 최적화된 시스템 구현 및 생체정보 서비스 구축을 위한 기반을 제공할 수 있다.
This paper proposes a finger crease pattern identification algorithm utilizing a clustering method. The algorithms has been developed for the use of biometric person identification system. Since the finger crease pattern may be well-imaged utilizing low cost imaging devices such as low-end CCD camera with LED lighting, the feasibility of commercialization of the algorithm and the system utilizing the algorithm may be well justified if the finger crease pattern is a reasonable choice for the biometric feature. In this paper, we exploit this possibility and show the potential of using the finger crease pattern as a feature for biometric person identification.
Kim, Chan-Il;Kim, Hyung-Jin;Kim, Seon-Chil;Park, Hee-Jun;Lee, Jong-ha
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권6호
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pp.395-402
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2016
In these days, the wearable devices have been developed for measuring biological data effectively. However, wearable devices have tissue allege and noise problem. Also, it is impossible for a remote center to identify the person whose data are measured by wearable devices, which could trigger a communication problem over treatment. To solve these problems, biometric measurement based on a non-contact method, such as face image sequencing is necessary. This makes it possible to measure biometric data without any operation and side effects. This system can monitor the biological signals of people in real time without allege and noise and simultaneously identify them. In this paper, we propose an authentication process while measuring biometric data, through a non-contact method.
개인의 identity가 더욱더 중요시되는 현시대에서 ID 도용이나 분실로 인한 피해를 막거나 줄이기 위한 최적의 해법으로 생체 인식이 연구되고 있다. 얼굴인식에 의한 생체인식은 특정 시스템의 입력부위에 신체 일부에 대한 접촉을 강요하지 않으므로 최근 많이 각광받고 있는 분야이다. 그러나 입력된 얼굴 영상은 카메라의 포착 거리에 따라 크기가 달라질 수 있고 또한 얼굴의 기울기 등에 의해 같은 영상이라 할지라도 다른 특징 값을 줄 수밖에 없는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 주어진 입력영상에 대한 이동, 축소, 확대, 그리고 회전의 단순한 기하학적인 처리를 함으로써 정면 얼굴 영상에 대해 정해진 임계값을 초과 하지 않는 범위에서 일정한 특징 값을 얻을 수 있었다. 본 논문에서 구축된 시스템으로 40 세트의 400 영상에 대한 인식 율을 테스트한 결과 92 %의 높은 인식 율을 보였다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제11권4호
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pp.238-246
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2011
A 3-5 GHz UWB radar chip in 0.13 ${\mu}m$ CMOS process is presented in this paper. The UWB radar transceiver for surveillance and biometric applications adopts the equivalent time sampling architecture and 4-channel time interleaved samplers to relax the impractical sampling frequency and enhance the overall scanning time. The RF front end (RFFE) includes the wideband LNA and 4-way RF power splitter, and the analog signal processing part consists of the high speed track & hold (T&H) / sample & hold (S&H) and integrator. The interleaved timing clocks are generated using a delay locked loop. The UWB transmitter employs the digitally synthesized topology. The measured NF of RFFE is 9.5 dB in 3-5 GHz. And DLL timing resolution is 50 ps. The measured spectrum of UWB transmitter shows the center frequency within 3-5 GHz satisfying the FCC spectrum mask. The power consumption of receiver and transmitter are 106.5 mW and 57 mW at 1.5 V supply, respectively.
U-Wellness Healthcare System(U-WHS)이란, 웰빙(wellbeing)과 피트니스(fitness)를 결합한 원격 건강 관리 시스템을 말한다. 이러한 시스템에서는 시간과 공간에 제약 없이 언제 어디서나 환자의 생체정보를 측정 및 관리 할 수 있는 것이다. 본 논문에서는 스마트모바일기기와 HIS(Hospital Information System)간 생체정보 전송시 암호화 모듈이 통신 평가에 끼치는 영향을 알아보기 위해 수행하였다. U-WHS 모델의 경우 클라이언트는 iOS Xcode환경의 Objective-c 개발 언어를 이용하여 SEED, HIGHT 암호화 모듈 적용을 하였다. HIS의 경우 클라이언트와 서버간 통신을 위하여 HTML5의 WebSocket API와 관계형 데이터베이스 관리 시스템인 MySQL를 적용하였다. 그리하여 WIFI 통신 환경에서 Wireshark를 사용, 분석하여 생체 정보의 데이터 전송율, 지연율, 손실율에 대한 평가를 확인하였다.
현재의 지문 인식 시스템은 지문 패턴의 복제와 지문 특징점의 해킹이라는 불안한 요소가 잠재되어 있어, 시스템 오동작의 주요 원인이 되기도 한다. 이에 본 논문에서는 신체의 일부인 지문을 주 핵심 인식기로 사용하고, 여기에 최근 널리 이용 되고 있는 화자 인증을 이용하여 직렬 형태의 다중 생체인식 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 다중생체인식시스템으로 먼저 음성에 대한 인증과정이 성공하면 지문에 대한 인식과정을 수행하는 구조로 되어있다. 또한 효율적인 실시간 인증 처리를 위해 기존의 음성 인식 알고리즘 중에서 화자 종속형인 DTW(Dynamic Time Waning) 알고리즘을 사용하였으며, 지문 인식 알고리즘으로는 계산량을 고려하여 인공지능 기법인 KSOM(Kohonen Self-Organizing feature Map) 알고리즘을 적용하였다. 본 논문에서 구현한 다중생체 인식시스템을 실험한 결과 지문과 음성을 각각 이용한 단일인식시스템보다 본인거부율은 $2\~7\%$정도 떨어졌지만, 인식시스템에서 가장 중요한 요소인 타인수락율은 전혀 발생하지 않음을 확인하였다. 아울러 인식테스트 시간 또한 기존의 단일 생체 인식 시스템과 차이가 거의 없었으며, 인식에 걸린 시간은 평균 1.5초 정도였다. 이에 구현된 다중 생체 인의 시스템은 여러 가지 실험 결과 단일 인식 시스템보다 더 효율적인 보안 시스템임을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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