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안전문화연구 제19호.jpg
KCI등재 학술저널

자가 진단을 위한 스마트폰 적용 LED 홍채 렌즈 연구

A Study on LED Iris Lens with Smartphone for Self-Diagnosis

디지털 헬스 서비스는 단순 건강관리 및 보조 수단을 넘어 질병 모니터링 등으로 고도화되는 경향을 보이고 있다. 당뇨, 순환계 등 특정 질병 관련 앱 이용률은 매년 급증하고 있다. 특히 홍채는 뇌와 신경계 조직에 연결되어 홍채 상에 나타난 모든 변화로부터 연관된 조직의 질병 상태를 진단할 수 있다. 선행 연구에서 홍채 안경 카메라 모듈을 개발하였지만 USB 통신방식을 이용하여 영상을 획득하는 방식으로 사용자 편의성에 한계가 있었다. 또한 스마트폰으로 홍채 촬영 시 불투명한 홍채 이미지로 질병을 판독할 경우 질병이 없다는 결과로 환자 질환을 놓칠 수 있어 선명한 홍채 이미지 획득이 중요하다. 이에 따라 본 논문에서는 고화질 홍채 이미지 Capture로 환자의 안전성 확보와 더불어 소형으로 손쉽게 들고 다니며 디자인도 고려한 홍채인식 렌즈 개발을 목표로 한다. 본 연구에서 선명한 홍채 인식을 위해 LED 홍채 렌즈를 설계 구현하였다. 개발된 LED 홍채 렌즈가 선명한 홍채 인식을 할 수 있는지 검증이 필요하다. 측정은 두 가지 방법으로 분류되는데, 스마트폰을 통한 홍채 선명도와 Test Tool을 통한 홍채 선명도 및 선명한 홍채 이미지 확보를 위한 촬영 시도 횟수가 되겠다. Test Tool의 개발언어는 Python이며 홍채의 자율신경환 검출을 위해 Average Square Shrinking 알고리즘을 적용하였다. 홍채 검증 시 CASIA(중국의 생체연구소)에서 제공하는 홍채 데이터 셋을 기준 Data로 활용하였다. 테스트 결과, 기존의 홍채질병 진단 앱은 홍채 선명도가 12% 미만으로 이것만으로는 질병 진단에 필요한 이미지 확보가 어려웠으나, 스마트폰에 LED 홍채 렌즈를 장착 후 홍채를 촬영한 결과 질병 진단에 필요한 홍채 선명도 91%를 보였다. 또한 홍채인식 소요 횟수도 종전의 방법으로는 8번의 시도가 필요했으나 본 렌즈 활용 시 1번으로 선명한 홍채를 촬영할 수 있었다. 본 연구를 통해서 LED 홍채 렌즈를 개발하여 홍채 이미지를 검증한 결과, 질병 진단 수준의 선명한 홍채 이미지를 확보할 수 있었다. 선명한 홍채는 진단 오류를 감소시켜 환자 안전에 충분히 기여할 수 있으리라 본다. 자가 진단을 위한 모바일 건강 앱에 대한 관심은 많이 있다. 그러나 실제로 자가 진단에 실효성이 있는 것은 찾기 힘들다. 본 연구를 통해 개발된 LED 홍채 렌즈 적용 후 주기적으로 정확한 홍채 건강 상태를 확인해 간다면 질병 예방에 실질적인 도움이 될 것으로 판단된다.

Digital health services tend to go beyond simple health management and auxiliary means to advanced disease monitoring. The use of apps related to particular diseases such as diabetes and the circulatory system is a large increasing every year. In particular, there is connected to the brain and nervous system tissues so it is possible to diagnose the disease state of the related tissue from all the changes in the iris image. Although an iris glasses camera module was developed in the previous study, there was a limit in user convenience in the method of acquiring images using the USB communication method. In addition, if the disease is read with an opaque iris image when taking an iris photograph with a smartphone, the patient’s disease may be missed as a result of no disease, so it is important to obtain a clear iris image. This research proposed an iris recognition lens implementation of a small and can be easily carried and designed considering the safety of patients with high-definition iris image capture. In this study, an LED iris lens was designed and manufactured can iris recognition to show the crown of the autonomic nervous system. It is necessary to verify whether the developed LED iris lens can perform to show the crown of the autonomic nervous system. Measurements are classfied in two ways iris clarity through smartphones, iris clarity through Test Tool, and the number of attempts to secure a clear iris image. The development lange of the Test Tool is Python, and the Average Square Shrinking algorithm was applied to detect autonomic neuropathy in the iris. When verifying the iris, the iris data set provided by CASIA(China’s Biological Research Institute)was used as reference data. As a result of the test, The conventional app for iris recognition can obtain at most 12% of clarity which is not enough to diagnosis the diseases while using the LED iris lens on the smartphone gives 91% of the iris brightness. Additionally, the number of trials for iris recognition was only once while the conventional method needs at least 8 times to get a clear iris image. As a result of verifying the iris image by developing an LED iris lens through this study, it was possible to secure a clear iris image at the level of disease diagnosis. A clear iris reduces diagnostic errors and contributes sufficiently to patient safety. There is a lot of interest in mobile health apps for self-diagnosis. However, it is difficult to find useful App. for self-diagnosis. After applying the LED iris lens developed through this study, it is judged that it will be of practical help to disease prevention if the health status of the iris is checked periodically.

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 국내 · 외 홍채 이미지 획득 기술 동향

Ⅲ. 연구 방법

Ⅳ. 실험 및 분석

Ⅴ. 결론 및 향후 과제

참고문헌

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