유비쿼터스 헬스케어 환경에서 사용자 식별을 위한 새로운 시스템 개발

Abstract

향후 유비쿼터스 헬스케어 환경하에서 개인식별 기술은 많이 사용 되리라 예상 된다. 미래의 각 과정에는 사용자가 지각 할 수 없는 컴퓨터가 설치 되며 이를 이용한 새로운 개념의 사용자 유비쿼터스 시스템이 제공 될 것이다. 이러한 개념의 생체계측 시스템은 일반적으로 소형화 되어서 가정 내에 설치 및 휴대하여 환자의 생체 정보를 주기적으로 측정하여 의료센터의 서버에 저장되어서 원격 진료서비스가 가능케 할 것이다. 이러한 서비스를 위해서 생체 계측을 위한 다양한 센서, 계측용 임베디드 시스템 및 사용자 인터페이스 소프트웨어 등이 중요하다. 하지만 이러한 시스템에서는 사용자의 개인 정보를 보호 하는 것이 매우 중요하다. 이러한 환경하에서 개인 정보의 유출 및 악용은 많은 문제점을 나타낼 것이다. 이러한 문제점은 유비쿼터스 헬스케어가 주는 장점보다 더 커질 수 있는 가능성이 있기 때문에 이러한 방안을 극복 하고자 현재 많은 노력이 있으며 적용 가능한 시스템으로 개발 중에 있다. 본 연구에서는 유비쿼터스 헬스케어 환경에서 사용자를 식별 가능한 시스템을 zigbee 무선 센서 네트워크에 바로 적용 가능한 능동형 RFID 시스템과 벡터 심전도를 이용하여 구현 하였다.; When the bio-signal information is measured automatically in home healthcare system, a personal identification is also an essential issue. Human identification has potential applications in many different areas where the identity of a person needs to be determined. In present, personal identification is usually performed with passive RFID (radio frequency identification) that does little more than store a unique identification number, or recognize person using features from human. The kind of human features is face identification, voice recognition, palm recognition, and, the most common, finger print identification. But, both passive RFID and existing features of human is not proper to automatically identify a person. In this paper, we suggested a new method for user identification in ubiquitous healthcare system. It organizes active RFID and VCG. Active RFID use radio signal strength indication (RSSI) for user identification. Personal identification is performed by finding the largest RSSI value from aggregated beacon messages periodically transmitted by active RFID tags that users carry. And we will investigate a new approach for human identification using VCG. Features are extracted from the dVCG. And we will perform personal identification using SVM and Relief-F algorithm.