Even though the blood pressure is one of the most widely used index for the healthcare monitoring of hypertensive and normotensive persons, there is no non-intrusive measurement method which is commercialized until now. Pulse Arrival Time (PAT) is known that it has close relation with the systolic blood pressure (SBP) and arterial stiffness. In this study, SBP estimation methods by non-intrusive measurement of PAT are suggested. For the unconstrained measurement of PAT, the first method used the electrically non contact electrocardiogram (ENC-ECG) technique and the reflective type of Photoplethysmography (PPG) sensor on the computer mouse. In the second method, ENC-ECG and the air pressure sensor in the seat cushion on a chair were measured. The third method used ECG electrodes and PPG sensors on the toilet seat cover. The validation and regression analysis of the relationship of PAT and SBP are summarized. These methods have considerable errors to be used for all people. But these can be applied for each subject after the parameter customization within acceptable error. So, it is feasible for suggested methods to be used for monitoring of SBP in daily life in non-intrusive way when there is personal identification system of each subject.
User authentication is the first step to network security. There are lots of authentication types, and more than one authentication method works together for user's authentication in the network. Except for biometric authentication, most authentication methods can be copied, or someone else can adopt and abuse someone else's credential method. Thus, more than one authentication method must be used for user authentication. However, more credential makes system degrade and inefficient as they log on the system. Therefore, without tradeoff performance with efficiency, this research proposed user's behavior based authentication for secure communication, and it will improve to establish a secure and efficient communication.
In this paper, we propose an adaptive face region detection and real-time face identification algorithm using face feature evaluation function. The proposed algorithm can detect exact face region adaptively by using skin color information for races as well as intensity and elliptical masking method. And also, it improves face recognition efficiency using geometrical face feature and geometric evaluation function between features. The proposed algorithm can be used for the development of biometric and security system areas. In the experiment, the superiority of the proposed method has been tested using real image, the proposed algorithm shows more improved recognition efficiency as well as face region detection efficiency than conventional method.
Keystroke dynamics refers to a way of typing a string of characters. Since one has his/her own typing behavior, one's keystroke dynamics can be used as a distinctive biometric feature for user authentication. In this paper, two authentication algorithms based on keystroke dynamics of long and free texts are proposed. The first is the K-S score, which is based on the Kolmogorov-Smirnov test, and the second is the 'R-A' measure, which combines 'R' and 'A' measures proposed by Gunetti and Picardi (2005). In order to verify the authentication performance of the proposed algorithms, we collected more than 3,000 key latencies from 34 subjects in Korean and 35 subjects in English. Compared with three benchmark algorithms, we found that the K-S score was outstanding when the reference and test key latencies were not sufficient, while the 'R-A' measure was the best when enough reference and test key latencies were provided.
KIM, Song-Eun;MUN, Ji-Hui;KIM, Kyoung-Sook;KANG, Min-Soo
Korean Journal of Artificial Intelligence
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제8권1호
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pp.1-6
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2020
The Recently there has been a growing interest in health care due to the COVID-19 situation. In this paper, we intend to develop a healthcare monitoring system to provide users with smart healthcare systems in line with the healthcare 3.0 era. The system consists of a wireless network between various sensors, Android smartphones, and OLEDs using Bluetooth, and through this, a health care monitoring system capable of collecting user's biometric information and managing health by receiving data values of sensors connected to Arduino. In conclusion, the user's BPM value was calculated using the heart rate sensor, and the exercise intensity can be adjusted through this. In addition, a step derivation algorithm is implemented using an acceleration sensor, and calorie consumption can be measured using the step and weight values. As such, the heart rate, step count, calorie consumption data can be transmitted to a smartphone application through a Bluetooth module and output, and can be output to an OLED for users who are not easy to access the smartphone. This healthcare monitoring system can be applied to various groups and technologies.
In this paper, we propose a quality assessment method of biometrics for estimating an authentication result in an user authentication system. The proposed quality assessment method is designed to compute a quality score called CIMR (Confidence Interval Matching Ratio) as a result by small-sample analysis like T-test. We use the C/MR-based quality assessment method for testing how to well draw a distinction between various biometrics in a multimodal biometric system. We also test a predictability for authentication results of obtained biometrics using the mean $\bar{X}$ and the variance $s^2$ in T-test-based CIMR. As a result, we achieved the maximum 88% accuracy for estimation of user authentication results.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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제6권2호
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pp.67-74
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2017
This paper proposes a method of user authentication through the patterns of arm movement with a wrist-type wearable device. Using the accelerometer sensor which is built in the device, the 3-axis accelerometer data are collected. Then, the collected data are integrated and the periodic cycle are extracted. In the cycle, the features of frequency are generated with the accelerometer. With the frequency features, 2D Gaussian mixture are modelled. For authenticating an user, the data(the accelerometer) of the user at some point are tested with confidence interval of the Gaussian distribution. The model showed a valuable results for the user authentication with an example, which is average 92% accuracy with 95% confidence interval.
In these days the patient can be easy to see the treatment results at home without going directly to hospital. Despite the many advantages that the patient is got optimum service timely, the currently used personal healthcare devices have no compatibility because the manufacturer use the proprietary software and hardware protocols. For these issues, standardization is required between the set-top box and the individual healthcare devices. In this paper, we designed the healthcare set-top box possible to biometric data transmission by using a standard IEEE P11073 between the device and the set-top box. Because the set-top box using IEEE P11073 standardization can transfer data independently, we are expected to make it contribute significantly to the healthcare business.
The super computer calls usually as the super computer in case the computing power of the computer is 20 G flops (GFLOPS) or greater. In the past, the computer equipped with the vector processor (the instrument processing the order having the logic operation and maximum value or minimum value besides the common computer instruction) processing the scientific calculation with the super high speed was installed as the super computer. Recently, cyber attack focuses on supercomputer because if it is being infected, then it will affect hundreds of client PC. Therefore, our research paper analyzed super computer security issues and biometric countermeasure to develop the level of security on super computer.
Purpose: The purpose of this study was to investigate the effect of closed kinetic chain exercise using EMG-biofeedback for selective training of the vastus medialis oblique on functional ability and Q-angle in subjects with patellofemoral pain syndrome. Methods: Thirty participants who met the criteria were included in this study. Participants were randomly allocated to the control group (Group I, n=10), closed kinetic chain exercise group (Group II, n=10), and closed kinetic chain exercise using EMG-biofeedback group (Group III, n=10). Intervention was performed in three groups, three times per week, for a period of six weeks. Kujala patellofemoral score and Q-angle were measured before and after the experiment. Results: Some significant differences in kujala patellofemoral score were observed in group II and group III, compared with group I (p<0.01). There was no significant difference on in Q-angle at knee flexion angle $0^{\circ}$. However, some significant differences in Q-angle at knee flexion $60^{\circ}$ were observed in group III, compared with group I (p<0.01). Conclusion: Closed kinetic chain exercise using EMG-biofeedback that provides real-time biometric information on selected muscles in order to increase the efficiency of treatment may be helpful in improvement of functional ability and Q-angle in patellofemoral pain syndrome.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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