생체인식 기술은 전통적인 비밀번호 방식 또는 토큰 방식보다 신뢰성 면에서 더 선호되지만, 환경의 영향에 매우 민감하여 성능의 한계가 있다. 이러한 단일 생체인식 기술의 한계를 극복하기 위하여 여러 종류의 생체 정보를 결합한 다중 생체인식 (multimodal biometrics)에 관한 다양한 연구가 진행되고 있다 본 논문에서는 다중 생체인식 기술을 간략히 소개하고, Support Vector Machines(SVM)을 이용하여 얼굴 및 음성 정보를 함께 이용한 다중 생체인식 실험으로 성능이 개선될 수 있음을 확인하였다.
생체인식 기술은 급속도로 발전하고 있지만 각각의 생체 정보를 이용한 단일 생체인식 기술은 생체 방식에 따라 여러 가지 문제점이 노출되고 있다. 따라서 두 가지 이상의 생체 정보를 결합하여 단일 생체인식 기술의 문제점을 극복하고 보다 좋은 인식률을 확보하기 위해 다중 생체 인식 시스템이라는 복합 시스템이 제안되었다. 본 논문에서는 웹 기반의 다중 생체 인식 시스템을 개발하여 이를 인터넷 전자입찰시스템에 적용하였다. 얼굴 및 음성 인식 정보를 이용하여 인증 시스템에 로그인 하도록 구현하여 일반적인 웹사이트에서도 다중 생체 인식 시스템을 적용할 수 있음을 보였다.
생체정보는 저장, 암기, 손실 우려가 없고 도용이 불가능하다는 점에서 패스워드, PKI 등 기존 인증 방법의 대체수단으로 주목받고 있지만, 개인정보 유출로 인한 프라이버시 침해가 발생한다. 이러한 취약점을 극복하고자 FIDO에서는 생체정보를 사용자 디바이스에 보존하여 인증하는 방식을 사용하여 서버에서의 개인정보 유출 문제를 해결하였다. 본 논문에서는 국내 외에서 활발히 연구되고 있는 FIDO 환경에서 사용할 수 있는 다중 생체정보 인증 방법을 제안한다. 다중생체정보를 이용하기 위해 지문과 뇌전도 신호를 뇌지문 정보를 생성하여 이를 FIDO 시스템에서 사용할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 방법은 현재 기존 2-Factor 인증 체계의 한계로 인한 문제점을 다중 생체정보를 이용한 인증으로 해결할 수 있다.
본 논문에서는 얼굴, 홍채 등의 생채정보를 안전하게 은닉하고 효과적으로 은닉정보를 추출할 수 있는 웨이블렛 기반 워터마킹 기법을 제안한다. 얼굴과 홍채의 특징데이터는 Fuzzy-LDA(Fuzzy-Based Linear Discriminant Analysis)를 이용하여 추출하였다. 워터마킹알고리즘은 Wavelet을 이용하여 생체이미지에 생체특징 삽입 이전의 생체 인식율과 워터마킹알고리즘을 거쳐 생체특징을 추출한 후의 인식률 비교를 통해 성능을 평가하였다. 또한 단일생체특징 삽입과 다중생체특징삽입을 통해 단일생체보안과 다중생체보안의 실험을 수행, 평가하였다.
생체인식 기술은 급속도로 발전하고 있지만 개개의 생체 정보를 이용한 단일 생체인식 기술은 생체 방식에 따라 각각의 문제점이 노출되고 있는 상황이다. 이에 두 가지 이상의 생체 정보를 결합하여 단일 생체인식 기술의 문제점을 극복하고 보다 좋은 인식률을 확보하기 위해 다중 생체인식 시스템(Multi-Modal Bio-metries System)이라는 복합 시스템이 제안 되었다. 이 논문에서는 생체인식 산업의 특성 및 개인 인증 방법으로 사용중인 단일 생체인식 시스템의 문제점을 알아보고 그 해결방안으로 다중 생체인식 시스템의 확률단계(Probability Level)에서 더 좋은 성능을 보여주기 위해 각각의 시스템에 가중치(Weight)를 부여 할 경우, EER(Equal Error Rate)이 단일 생체인식 시스템에 보다 가중치를 부여 했을 때 낮아짐과 동시에 ROC 커브도 (Receiver Operating Characteristic Curve) 좋아짐을 보였다.
생체인식은 정보처리시스템에 있어서 네트웍 보안, 시스템 보안, 어플리케이션 보안 등에 사용되는 개인인증 및 확인을 위한 하나의 기법으로 볼 수 있으며, 개인정보를 포함한 데이터의 보호를 위해서 본인이나 승인된 사용자만이 네트웍이나 물리적 접근 등을 통하여 접근하고자 하는 것이다. 본 논문에서는 얼굴인식과 홍채인식 시스템을 융합한 다중생체인식 시스템을 구현하였으며, 다중생체인식 시스템에서 구현된 생체데이터를 안전하게 전송할 수 있는 방법으로 블록 암호 알고리듬 ARIA를 침입에 대한 보안 방법으로 제안하였다. 이에 다중생체 특징벡터를 128비트의 블록 크기를 이용하여 암호화 하였으며, 생체 특징벡터를 이용하여 128비트의 키로 사용하였다.
본 논문에서는 사람의 얼굴과 지문을 이용하여 실시간 다중 생체인식 시스템 구현을 제안하였다. 얼굴인식에서는 이미지의 크기를 축소하기 위해 Wavelet Transform을 이용하였으며, 특징 값을 찾아내기 위한 방법으로는 얼굴인식에서 많이 사용되는 LDA(Linear Discriminant Analysis)를 이용하였다. 또한, 지문인식에서는 지문의 중심점을 찾아 가버 변환을 하고, 이로부터 섹터별 변량을 특징 값으로 사용하였으며, 인식 성능을 향상시킬 수 있는 상관도가 높은 지문 3개를 기준 데이터로 등록하였다. 마지막 단계로 두 가지의 생체정보를 모두 사용할 수 있도록 퍼지를 이용하여 얼굴인식의 결과와 지문인식의 결과를 융합하였으며, 단일 생체정보를 이용했을 때의 단점을 다중 생체인식 시스템을 구현함으로서 우수한 성능을 보이는 시스템을 구현하였다.
다중 생체 인식은 둘 이상의 생체 정보를 획득하여 이를 기반으로 개인 인증 및 신원을 확인하는 방법으로, 패턴 분류 알고리즘을 이용한 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식은 입력된 생체 정보와 데이터베이스 내의 유사도를 나타내는 매칭 값을 각 단일 생체 인식 시스템으로부터 제공받아 이를 이용하여 특징 벡터를 구성하고, 특징 공간상에서 사용자와 위조자를 구분해주는 최적의 판정 경계를 탐색하여 인식을 수행하는 방법이다. 이러한 패턴 분류 알고리즘의 경우 특징 벡터를 구성하는 각 매칭값이 동일한 신뢰도를 가지고 있다는 가정 하에 고정된 판정 경계를 구성하고 분류를 수행하게 된다. 한편, 생체 인식 시스템의 인식 결과는 입력되는 생체 정보의 품질에 영향을 받을 수 있음이 기존의 연구에서 보고되고 있는데, 이는 일반적인 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식 시스템을 구성하고 있는 단일 생체 인식 시스템 중 하나의 시스템에 저품질의 생체 정보가 입력되어 신뢰할 수 없는 매칭값을 출력한 경우에는 이를 기반으로 구성된 특징 벡터의 판정이 오분류 되거나 그 결과의 신뢰도가 감소될 수 있는 문제가 있다. 이에 대한 대안으로 본 논문에서는 각 단일 생체 인식 시스템에 입력되는 생체 정보의 품질을 활용하여 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식 시스템에서 품질에 따라 유동적인 판정 경계를 구성하여 특징 벡터를 구성하는 각 매칭값이 판정에 미치는 영향을 조절하고자 하였다. 이를 통해 각 생체 정보가 그 품질에 따라 판정에 미치는 영향이 달리 적용될 수 있도록 하였으며, 그 결과 단일 생체 인식과 일반적인 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식에 비해 보다 개선된 인식 결과와 신뢰도를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 모발내에 있는 약 30여가지의 생체 미네랄과 8가지의 중금속 정보 분석을 통해 생체내에 양양상태의 과잉, 결핍 및 불균형 상태를 평가하고, 그 결과가 현재 생체에 미치는 영향을 예측하여, 건강을 유지하는 방향을 제시할 수 있는 의료용 지능적 의학진단 시스템을 구축하였다. 이 논문에서는 생체내 미네랄 정보를 다중 퍼지규칙베이스 시스템으로 구축함으로써 환자에게 보다 효율적으로 치료와 예방방법을 제시할 수 있는 의학진단시스템을 구축하였다.
본 연구는 다중 생체 인식 기법을 이용하여 개인 확인 및 인증을 구현한 것으로, 단일생체인식 에서 많이 사용되어 지고 있는 생체 정보 중 얼굴과 지문, 홍채를 이용하여 상호 비교하고 구현하였다. 이를 위한 결합방식으로 단일 생체인식에서 얻은 유사도를 이용하는 방식인 유사도 단계에서의 결합방식을 적용하였으며, 이때의 각 유사도가 동일한 범위가 되도록 하는 여러 가지 균등화 방법에 대하여 연구하였다. 결합방법으로는 가중치 합, Support Vector Machine, Fisher 분류기, 베이시안 분류기를 사용하여 비교하였다. 다양한 실험결과, 사용되는 다중생체인식 조합에 따라 우수한 성능을 보이는 균등화 방법 및 분류기가 다르게 나타남을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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