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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조권 (제주대학교) 이동혁 (제주대학교) 박남제 (제주대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.45 No.1
발행연도
2018.1
수록면
45 - 52 (8page)
DOI
10.5626/JOK.2018.45.1.45

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최근 BCI 기술이 등장함에 따라, 다양한 BCI 제품이 출시되고 있다. BCI 기술은 뇌파 정보를 직접 컴퓨터에 전달 가능하게 하는 기술이며, 이러한 기술은 생활에 많은 편의성을 가져다 줄 것이다. 그러나, 이러한 이면에는 정보보호의 문제가 존재한다. 특히, 뇌파정보는 일종의 개인 프라이버시로써 취급될 수 있으며, 뇌파정보를 클라우드 상에서 수집하여 빅데이터 기반으로 수집하고 분석할 시 심각한 개인정보 노출이 우려된다. 본 논문에서는 빅데이터 환경에서의 안전한 Privacy-Preserving BCI 모델을 제안하였다. 제안한 모델은 클라우드 환경에서 개인 식별을 방지하고 뇌파 데이터를 안전하게 보호할 수 있으며, 스니핑 및 내부자 공격 등에 안전하다는 장점이 있다.
#BCI #뇌파 신호 #Privacy-Preserving #BCI 보안 #BCI 클라우드 #EGG Signal #BCI Security #BCI Cloud

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 모바일 클라우드 기반 BCI[9]
4. Privacy-Preserving BCI 모델 설계
5. 안전성 분석
6. 결론
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
Hosseini, Mohammad-Parsa, et al., Cloud-based deep learning of big eeg data for epileptic seizure prediction, 2016 IEEE Global Conference on. IEEE, 2016. Penhaker, Marek, et al., Cloud computing environments for biomedical data services, Intelligent Data Engineering and Automated Learning-IDEAL 2012, pp. 336-343, 2012. Namje Park, Namhi Kang, Mutual Authentication Scheme in Secure Internet of Things Technology for Comfortable Lifestyle, Sensors, Vol. 16, No. 1, pp. 1-16, Dec. 2015. Hosseini, Mohammad-Parsa, Abolfazl Hajisami, and Dario Pompili, Real-time epileptic seizure detection from eeg signals via random subspace ensemble learning, 2016 IEEE International Conference on. IEEE, 2016. Kyung-Won Park, Yee-Jae Shin, Won-Gi Jeon, Design of EEG Signal Processing Platform for Mobile Brain-Computer Interfaces, Proc. of Symposium of the Korean Institute of communications and Information Sciences, pp. 473-474, 2015.

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