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영상기반의 바이브라이미지 기술을 이용한 자극 검사에 대한 연구
이재석,이일호,이태현,최진관,정석화,한지수,Lee, Jai-Suk,Lee, Il-ho,Lee, Tae-hyun,Choi, Jin-kwan,Chung, Suk-hwa,Han, Ji-soo 한국융합보안학회 2015 융합보안 논문지 Vol.15 No.3_2
인간의 속임수는 동물과 차원이 다르다 상대방뿐만 아니라 자신도 속일 수 있다. 심리학 용어로 '자기기만'이라고 한다. 일반적으로 거짓말을 할 때는 티가 난다. 말은 어떻게 짜맞춰보더라도 호흡이나 땀, 시선, 표정, 목소리까지 완벽히 통제하는 데는 한계가 있다. 하지만 자신의 거짓말을 스스로 믿는 다면, 비언어적인 표현조차 거짓을 바꿀 수 있다. 호모사이피엔스가 네안데르탈인을 몰아내고 마침내 지구를 차지할 수 있었던 것은 언어인 거짓말의 능력이라고 해도 과언이 아니다. 그래서 인류를 '호모 팔락스'라고 부르기도 한다. 인간의 이러한 거짓말에 대한 발전 못지않게 거짓말탐지에 대한 능력 또한 비약적으로 증대되었다. 20세기 가장 뛰어난 발명품 중의 하나인 폴리그래프 검사기는 진화를 거듭하여 피검사자나 검사자 모두에게 이용하기 편리한 비접촉식으로 검사를 할 수 있는 바이브라이미지 기술이 출현하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 바이브라이미지 기술을 이용한 거짓탐지기법인 영상 계층진술분석기법의 연구개발과정에서 발견된 표준검사인 자극 검사를 소개한다. Human have more complicate and skilled ability for lying even cheat ourself. It is not easy to cheat unconscious things like sweat, eyes, or voice, but if some one cheat own self, he can cheat every of that. Lie is one of the way to spread our gene and our instinct make a lie. Every living organism even bacteria or virus use similar trick to survive. In human body, there are more complicate and profound mechanism for lying like breathe, sweat, eyes, face or voice. We can control some of that and make a fake, but it can't be perfect. Human also called 'Homo Fallax' cause we have a language and skill to lie with it. In present, we can detect lie with polygraph, but it has few weakness. So we try to use Vibraimage technology for resolve it. In this paper, we describe how to use Vibraimage for lie detection and the research history.
황성택(Sung Teac Hwang),박상인(Sang In Park),안상민(Sang Min Ahn),최진관(Jin Kwan Choi),황민철(Mincheol Whang) 한국HCI학회 2013 한국HCI학회 학술대회 Vol.2013 No.1
기존의 졸음 평가 방법은 운전자 센서를 착용해야하는 부담감이나 운전 환경에 따른 제약이 존재함으로 새로운 졸음 평가 방법이 필요한 실정이다. 따라서 본 연구는 진동이미지 기술을 사용하여 EEG 변수와의 상관 분석을 통해 새로운 측정 방법에 가능성을 확인하고자 한다. 본 연구는 6명의 피험자를 대상으로 졸음을 유발하여 EEG 신호와 영상 데이터를 측정하였다. 측정된 EEG 데이터는 스펙트럼 분석을 통해 알파(Alpa), 베타(Beta), 세타(Theta), 델타(Delta)의 변수를 추출하였고 영상 데이터는 진동이미지기술을 통해 미동의 진동과 주파수를 의미하는 9개의 변수를 추출하였다. 추출된 EEG와 진동이미지 데이터의 각 변수는 상관 분석을 통해 비교하였다. 분석 결과 EEG와 영상 변수 간의 높은 상관관계를 나타내는 변수가 확인 되었다. 본 연구의 상관 분석 결과를 통해 추출된 진동이미지의 유효 변수는 기존의 졸음 평가 방법의 한계점을 보완 할 수 있는 새로운 졸음 평가 방법으로 활용 할 수 있을 것으로 예상된다. Previous Drowsiness evaluation methods used driver-dependant sensor, where it burdened dirvers to wear sensors and also distracted or limited drivers to drive freely. Due to this limitation and driver-unfriendly method, new drowsiness evaluation method was required. Therefore, this research was evaluating new method by using vibration image technology with EEG parameters and correlations. Six subjects were forcefully induced with drowsiness, and EEG signals and image data of each subject was measured by using new method. Measured EEG signal was anaylsed by FFT (Fast Fourier Transform) analysis to extract Alpha, Beta, Theta, and Delta parameters. Also, measured image data was extracted by using "vibration image technology" to achieve nine parameters such as A1, and etc. Obtained parameters were compared using correlation analysis. Result of this comparison showed that there was significant relationship between measured parameters and drowsiness. Conclusively, this new method will improve and compensate the limitation of existing method of measuring drowsiness.