본 논문에서는 기존의 생체인식에서 사용하지 않았던 방법으로 개인의 치열 영상을 이용하는 생체 인식 방법을 제안한다. 제안한 치열 인식 시스템은 데이터의 중복성 제거와 관측벡터의 차원 감소를 위하여 2D-DCT를 특징 파라미터로 사용하고, 음성인식 및 얼굴인식 분야에서 사용하는 EHMM 기술을 사용한다. EHMM은 3개의 super-state로 구성되며 각각의 super-state는 3개, 5개, 3개의 상태를 갖는 1D-HMM으로 구성된다. 치열인증 시스템의 성능 평가는 모델 훈련에 사용하지 않은 치열 영상으로 인식 실험하여 평가한다. 치열인식 실험에는 남자 10명과 여자 10명에 대하여 각각 10개의 이미지로 구성된 총 200개의 치열 영상을 사용한다. 치열인식 실험에서 제안한 치열인식 시스템의 인식률은 98.5%를 보였고, 참고문헌 [4]의 EHMM을 사용한 얼굴인식 시스템이 갖는 98%와 대등한 성능을 나타내는 것을 확인하였다.
개인정보보호에 대한 관심이 높아지고 있는 현재, 치과종사자의 개인정보보호에 대한 지식, 실천 인식 정도를 파악하기 위하여 치과 종사자 550명을 대상으로 자기기입식 설문조사를 시행하였고, 그 중 총 506부(92.0%)가 자료 분석에 사용되었으며 본 연구의 결과는 다음과 같다. 개인정보보호법에 관한 치과종사자의 정답률은 전체 평균 64.2%로 나타났으며 일반적 특성에 따른 개인정보보호법에 관한 지식의 차이는 연령, 근무경력 문항에서 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 일반적 특성에 따른 환자 개인정보보호행위에 관한 인식도에서는 성별, 학력, 근무경력, 근무기관에서 차이가 있었고, 실천도에서는 연령, 성별, 학력, 근무경력, 근무기관, 직종에서 유의한 차이가 있었다. 직종에 따른 개인정보보호법에 관한 인식의 차이에서는 개인정보처리자 인식, 개인정보보호 책임감 문항에서 직종 간 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 개인정보보호 교육 관련요인은 교육 참여 횟수, 교육방법에서 직종 간에 유의한 차이가 있었다. 개인정보보호법 인식에서 치과의사는 가장 높게 나타났으며 치과위생사는 가장 낮은 인식도를 나타냈고, 개인정보보호 교육경험이 1번 있는 치과의사는 54.5%로 다른 직종보다 높게 나타났으며 반면에 치과위생사의 50.2%는 교육경험이 없는 것으로 나타났다. 개인정보보호에 관한 지식, 인식과 실천과의 상관관계는 인식이 높을수록 실천이 높은 것으로 나타났다. 결론적으로 치과종사자들은 다른 종사자들에 비해 지식, 교육경험, 인식에 비해 실천도가 낮았으며 그 중 치과위생사는 전반적 부분에서 낮은 점수를 나타냈다. 몇 년간 지속되어온 개인정보 유출의 심각성에 대해서 인식은 하고 있으나 진료실에서 체감하는 개인정보보호에 대한 인식이 부족하고 대부분 병원 내에 개인정보보호에 대한 가이드라인이 명확히 규정되어 있지 않으며 원내교육이나 보수교육 등 교육기회와 교육경험의 부족으로 생각된다. 이에 치과종사자들은 접수를 포함한 모든 진료 과정에서의 개인정보보호 필요성을 인식해야 하며 개인정보보호 실천을 위한 체계적이고 효과적인 반복교육과 그에 따른 노력이 필요하다고 생각된다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.267-271
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1998
신경망에 의한 음절과 연속음성 인식시 동특성처리의 한방법으로 회귀신경망을 이용한다. 본 연구는 비회귀형 상위은닉층과 회귀형 하위은닉층을 가진 4층 구조의 다층회귀신경망으로 예측기를 반들어 나성화자 5명이 CV형 음절 14개, CVC형 음절 14개를 각각 5회씩 발음한 총 700개의 음성중 3회분인 420개 음성으로 학습한 후 나머지 2회분인 280개 음성으로 인식을 평가한다. 입력신호의 예측차수와 상, 하위 은닉층으 뉴런수를 변경시키면서 각각의 인식률을 조사해 본 결과 상위 은닉층의 뉴런이 10개이고 하위 은닉층의 뉴런이 10개와 15개 그리고 예측차수가 3,4차일 때 가장 양호한 인식기로 동작한다는 것을 알 수 있었다. 이 때 나타난 인식률은 Elman 망보다 다소 우세하다.
최근 클라우드, 모바일 등 ICT 기술의 발전으로 소셜 네트워크를 통한 이미지 활용이 급증하고 있다. 이러한 이미지는 개인정보가 포함되어 있어, 개인정보 유출 사고가 발생될 수 있다. 이에 이미지에서 개인정보를 인식하고 마스킹하는 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 이미지에서 개인정보를 인식 하는 방법인 광학 문자 인식은 이미지의 밝기, 명암, 왜곡에 따라 인식률의 변화가 심하여 한글 인식이 미흡한 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 광학 문자 인식 방법을 기반으로 CNN 알고리즘에 딥러닝을 적용하여 이미지 인식 기반 향상된 개인정보 식별 및 마스킹 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 구현된 제안 시스템을 동일한 이미지를 가지고 광학 문자 인식과 개인정보 인식률을 비교평가를 진행하고, 제안 시스템의 얼굴 인식률을 측정하였다. 테스트 결과 제안 시스템의 개인정보 인식률은 광학 문자인식에 비해 32.7% 향상되었으며 얼굴 인식률은 86.6%로 확인되었다.
네트워트를 이용한 비대면 거래의 활성화와 국경을 넘는 다양한 인적 교류로 인해서 개인의 신원을 증명하는 사회적 기술적 수요가 나날이 급증하고 있으며, 더욱이 핀테크의 활성화와 국제적으로 벌어지고 있는 테러 등의 위협 등은 개인의 신체적 특징에 기반을 둔 바이오인식 기술의 발달을 촉진 시키는 계기가 되었다. 바이오인식 기술은 전자여권의 예와 같이 국가간에 바이오인식 정보를 활발하게 주고 받아야 하는 상황이고, 더욱이 개인의 신체적 특징정보를 취득하여 등록하는 국가와 국경통제 등을 위하여 개인의 바이오인식 정보 등을 취득하여 인증하는 국가가 상이한 경우가 대부분이다. 따라서, 바이오인식 정보간의 호환성을 유지하기 위한 표준과 이를 평가하기 위한 표준적합성 평가기술, 일정 수준의 보안강도를 유지하기 위한 표준화된 성능 평가 절차와 보증 수준, 바이오인식 정보를 응용한 개인인증 기술, 프라이버시와 밀접하게 연관 되어 있는 바이오인식 정보의 보호를 위한 표준 등이 다양하게 수행되어 왔다. 본 논문에서는 이러한 바이오인식 표준화를 위한 국외 표준화 기구를 소개하고, 각 기구별 표준화 현황을 살펴본다.
사회구조가 복잡해질수록 보안(Security)의 확보는 점차 중요한 사회문제로 대두되고 있다. 보안의 문제에서 가장 중요한 것이 각 개인의 본인 여부를 정확하고 신속하게 판별할 수 있는 자동화된 인증(Authentication) 기술의 개발 여부라고 할 수 있다. 이를 위해 사용되는 개인식별은 신체의 일부를 이용한 지문인식, 두개골함성, 장문인식, 족적인식, 입술인식, 홍채인식, 골격인식 등 불변하는 신체의 특징을 이용하는 연구가 주도적이었다. 본 연구에서는 개인식별에 관한 총체적인 영상시스템을 위한 영상처리 자료를 정리한다.
본 논문은 치아의 전치 교합과 후치 교합 상태에서 획득된 영상들에 대해 BMME와 LDA에 기반한 개인 인증 방법을 제안한다. 이 방법은 두 치아 교합 상태의 영상들로부터 치아 영역 추출, BMME, 패턴인식 과정으로 구성된다. 두 상태의 치아 교합을 사용하면 영상에서 일정한 치아 모양이 유지되며, BMME는 패턴인식에서 정합 오차를 줄일 수 있도록 해 준다. 강체인 치아는 영상 획득시 왜곡되지 않으므로 치아 영상을 이용하는 방법은 생체 인식에 장점으로 작용한다. 실험에서, 제안한 방법은 20명에 대해 개인 인증을 위한 인식에 성공하여 다중 인증 시스템에 사용될 수 있음을 보였다.
본 논문은 연속 밀도 함수를 갖는 HMM별 한국어 연속 음성 인식에 관한 연구이다. 여기서 우리는 밀도 함수가 2개에서 44개까지 갖는 연속 HMM모델에서 가장 효율적인 연속 음성 인식을 위한 방법을 제시한다. 음성 모델은 36개로 구성한 기본음소를 사용한 CI-Model과 3,000개로 구성한 확장음소를 사용한 CD-Model을 사용하였고, 언어 모델은 N-gram을 이용하여 처리하였다. 이 방법을 사용하여 500개의 문장과 6,486 개의 단어에 대하여 화자 독립으로 CI Model에서 최고 $94.4\%$의 단어 인식률과 $64.6\%$의 문장 인식률을 얻었고, CD Model에서는 $98.2\%$의 단어 인식률과 $73.6\%$의 문장인식률을 안정적으로 얻었다.
본 논문에서는 전자 개인 비서 시스템(PEAS)의 일부인 일정관리 시스템을 화자인식 기술을 적용하여 구현하였다. 본 시스템은 음성을 패스워드로 개인을 확인하여 각 개인의 일정을 관리해 주는 것으로 보안성과 함께 사용자에게 편의성을 제공한다. 사용자 등록을 자유롭게 하였으며 인식에서는 계산 시간 등을 고려하여 DTW 알고리즘에서 얻을 수 있는 경로정보를 이용해 하나의 참조패턴을 구성하도록 하였다. 또한 시간 흐름에 따라 인식율 저하를 방지하기 위해 실험결과에 따라 일정기간 뒤에 자동으로 참조패턴이 갱신되도록 하였다.
본 논문에서는 개인인증 시스템으로 널리 사유되고 있는 바이오인식 시스템에서의 바이오인식 템플릿 보호에 대해서 다룬다. 먼저 바이오인식 시스템의 구성요소와 동작을 살펴보고 여기에서 사용되는 바이오인식 템플릿과 개인 식별정보(ID)에 대한 정의를 내린다. 이어서 바이오인식 시스템의 동작에 있어서 개인 식별 정보와 바이오식 템플릿이 공격당할 수 있는 위협 요소와 공격의 예를 살펴봄으로서, 암호와 전자서명에 의해서 방지 될 수 있는 보안 위협의 유형을 찾아낸다. 이러한 위협 요인들이 실제의 바이오인식 시스템을 운영하면서 발생될 수 있는 예와 대책을 찾기 위하여, 지역모델, 다운로드, 첨부모델, 센터 모델 등의 4개의 운용유형에 대해서 취약성을 분석하여 각각의 경우에 개인 식별 정보와 바이오인식 템플릿의 보호를 위한 대책을 기술한다. 마지막으로 바이오 인식 시스템을 운영하는데 있어서 프라이버시 관점에서의 바이오인식 템플릿의 보호에 대해서 기술하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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