생체기능 이용 및 모방에서 출발
흔히 Bio-IT하면 전혀 새로운 분야를 연상하는데 BT와 IT의 결합은 과거에도 여러 각도에서 시도되어 왔다. 예컨대 생체기능의 특성을 이용하거나 생체기능을 모방한 경우로 생체인식기술이나 의료·진단 기기 등이 대표적이다.
먼저 생체인식기술(Biometrics)은 얼굴,
1. 생명과학의 정의
생명과학은 생명에 관계되는 현상이나 생물의 여러가지 기능을 연구해서, 의료나 환경보존 등 인류복지에 사용하는 종합과학이다. 이러한 생명과학이 적용되는 분야의 기술 분류에는 크게 분자 수준, 세포 수준, 조직개체 수준 그리고 생체네트워크로 분류 된다. 생명과학에서 중
알고리즘은 진화연산의 한 형태이며 진화 알고리즘(evolutionary algorithm) 역시 유전 알고리즘과 유전 프로그래밍처럼 진화연산의 또 다른 형태이다. 진화 알고리즘에는 진화전략 (evolutionary strategies: ESs), 모의진화(simulated evolution: SE) 등이 포함된다. 진화 알고리즘도 자연 진화의 원리를 모방하고 있지만,
1. 프로젝트 목표
본 프로젝트의 목적은 생체인식방법들 중의 하나인 얼굴인식의 알고리즘을 이해하고 PCA와 LDA방법의 이해와 장․단점을 비교함으로써 그 차이를 이해하는데 있다.
2. 생체인식 개요
개개인마다 다른 얼굴, 음성, 지문, DNA등을 이용하여 신분을 확인하는 방법이다. 정보화 사회
사람으로부터 평생 변하지 않는 특징을 찾아 이를 자동화된
수단으로 등록하고 추후에 본인임을 인증 받기 위해 제시한
특징과 비교/판단 하는 것.
MOC(Match-on-Card) - 저장된 생체정보와 인증을 요청할 시에 취득한 생체정보를 스마트 카드에서 인증 알고리즘을 수행하여 정합한 뒤에 보안 토큰에
생체신호는 인체가 복잡하고 이의 측정이 간접적으로, 비관혈적으로 이루어지기 때문에 신호처리를 위한 고유의 독특한 문제점을 갖는다. 이의 처리를 위하여 여러 종류의 처리방법과 알고리즘이 가능하나, 최적의 방법을 적용하기 위하여 신호처리의 최종 목표, 테스트 조건, 측정신호의 특성을 잘
생체인식산업 육성계획을 수립하고, 2001년 2월 생체인식협의회를 구성, 6월 제1회 생체인식기술 워크샵을 개최한 바 있다. 현재 국내 생체인식 시장에 참여하고 있는 업체는 40여개사로 지문인식을 비롯 얼굴, 홍채, 음성인식 등 사업에 주력하고 있으며, 이 가운데 10개 업체 정도가 독자적인 알고리즘
수 있습니다. 예를 들어, 소셜 미디어에서 제품에 대한 긍정적인 의견이 많을 경우 해당 제품을 적극적으로 홍보하거나 관련 광고를 노출시킬 수 있습니다. 이를 통해 소셜 미디어를 효과적인 마케팅 도구로 활용할 수 있습니다.
2. 헬스케어
2.1 생체 센서 데이터를 활용한 건강 상태 모니터링
생명의 기원에 대한 물음에서 중요한 것은 바로 지구상에 최초의 세포 그것은 어디서 어떠한 방법으로 유기물질을 얻었을까? 하는 것이다. 이에 대해 러시아의 생화학자 오파린(A. L. Oparin)은 1992년에 생명의 기원에 대한 학설을 발표했다. 오파린에 의하면 생체는 원시 지구상에서 무생체적으로 형성된
생체조직 대체용 나노 소재’ 분야와 생체 나노 기계와 진단, 영상용 소재로 사용되는 ‘분자수준에서의 생명체 모방 나노 소재’가 둘 다 가장 높은 출원 점유율 23%를 보이고 있다. ‘생체조직 대체용 나노 소재’의 경우 일본 특허가 가장 높은 점유율을 보이고 있으며, 미국과 한국 특허가 거의 동등