• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.1075-1078
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• 2004

급속한 정보기술 및 인터넷의 발달로 인해 네트워크를 통한 정보의 교류가 활발해지고 온라인 뱅킹 등 전자상거래와 관련된 산업의 규모가 커지면서 정보보안과 휴대용이 용이한 스마트카드는 여러 활용분야에서 사용되고 있다. 계속적인 하드웨어 기술의 발전으로 스마트카드의 표준으로 자리 잡고 있는 자바카드는 스마트카드 플랫폼에 자바의 기술을 접목시킨 것으로써 객체지향 중심의 기법으로 보안상 매우 좋은 이점을 지니고 있다. 또한 특성이 다른 하드웨어에서 같은 동작을 할 수 있는 개방형 운영체제를 가짐으로써 다양한 다수의 응용 프로그램을 수용할 수 있는 유연성을 가지게 한다. 본 논문에서는 이러한 자바카드의 특성을 이용하여 하나의 회원 카드로 다수의 사용자가 사용할 수 있는 접근통제가 가능한 회원카드를 설계하였다. 사용자에게 발급된 하나의 카드에 들어있는 정보를 개인이 아닌 다수의 사용자가 서로 다른 PIN을 이용하여 카드 내에 있는 사용자 정보를 접근하여 개인 정보의 확인, 관리내용 업데이트, 내용에 따른 청구를 카드 하나로 가능하게 하였다. 이때 사용자 인증수단으로 사용되는 PIN의 보안성을 높이기 위해 개인별로 고유한 생체인식의 한 구성요소인 서명 데이터를 이용하여 패스워드가 가지는 보안상의 취약요소를 없애 보다 안전한 사용자 인증을 하고자 한다. 이러한 자바카드의 이용기술과 생체인식 및 다중PIN을 이용한 사용자 인증, 파일의 보안 등급의 차등적인 접근권한을 설계하고 마지막으로 비주얼한 응용프로그램을 구현함으로써 카드를 보다 안전하고 편리하게 사용할 수 있기를 기대한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• 제16권5호
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• pp.33-39
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• 2011

In modern society, in business decisions of our customers are continually increasing in importance, and owing to the development of information and communication technology effectively on a computer to measure the preferences of key customer techniques are being studied. However, this preference reflects significantly on personal ideas, and therefore, it is difficult to commercialize a measure calculated according to the ambiguous results. In this paper, by using biometric information that has been measure; we have configured the multi-sensitivity models based on customer preferences to evaluate the proposed system. This system consists of multiple biometric information of multi-dimensional vector model for learning through the use of structured emotional to apply the same criteria to evaluate customer preferences. In addition, by studying the specific subject-specific emotion model, it is shown to improve accuracy with further experiments.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 한국해양정보통신학회 1998년도 춘계종합학술대회
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• pp.300-307
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• 1998

인간의 몸에서 발생하는 여러 생체반응을 이해하고 계측한다는 것은 매우 힘든 일이다. 그러나 분명히 존재하고 있는 물리화학적 변수들간의 상호관계를 정성적으로 묘사함으로써 생체반응을 설명한다. 본 논문에서는 인체의 기능을 추론 및 공학적 이론을 토대로 생체변수간의 관계를 수학적으로 표현하고 컴퓨터 시뮬레이션을 수행해 수리적으로 해석함으로써 인체의 각종현상을 정량적으로 예측한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• 제6권2호
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• pp.346-355
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• 2002

This study will offer multimodal recognition instead of an existing monomodal bioinfomatics by using face, lips, to improve the accuracy of recognition. Each bioinfomatics vector can be found by the following ways. For a face, the feature is calculated by principal component analysis with wavelet multiresolution. For a lip, a filter is used to find out an equation to calculate the edges of the lips first. Then by using a thinning image and least square method, an equation factor can be drawn. A voice recognition is found with MFCC by using mel frequency. We＇ve sorted backpropagation neural network and experimented with the inputs used above. Based on the experimental results we discuss the advantage and efficiency.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• 제21권4호
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• pp.345-351
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• 2000

This study is to dvelop a radiotelemetry system to transmit and receive ECG (electrocardiograph) and event signals by using the frequency division multiplexing(FDM) technique. ECG signal sensed by the electrodes is amplified and added to the event signals acting in different frequency range for lead-off, nurse call and low level battery by using FDM. The sub-carrier oscillator using Colpitts circuits and main carrier frequency which is multiplied is frequency modulated by this superhetrodyne technique, and demodulated from the compose IF signal through the quadrature demodulator. A pulse counter demodulator and filtering circuits extract the original ECG and event signals.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• 제8권3호
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• pp.549-555
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• 2007

A digital signature scheme provides integrity of the document, authentication and non-repudiation of a signer. Usually the key for digital signature is stored in hard disk or removal disk storage. The drawback of this approach is that the signer can let the agent to sign instead of the signer by providing the key information. It can be abused in applications such as electronic election. In this paper, we propose the undeniable biometric digital multi-signature scheme suitable for applications where the signer should not make an agent sign instead of himself/herself. The undeniable multi-signature scheme requires many signers and only the designated user can confirm the authenticity of multi-signature. The proposed scheme satisfies undeniable property and it is secure against active attacks such as modification and denial of the multi-signature by signers. As the key is generated through the signer's fingerprint image, it's also secure against signing by an agent.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.824-827
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• 2005

The need to be able to identify other individual human beings is fundamental to the security and has been true since the beginning of human history. Physical or behavioral characteristics (finger-scan, face-scan, voice, palm, iris, retina, signature, human DNA, keystroke, vain, gait etc.) of a person are used to authenticate the person. The biometric technologies allow for a greater reliability of authentication as compared with password systems for physical access, network security, e-commerce, and so on. In this paper, we describe various technologies, market analysis, multi-modal system, standardization, privacy issue and future prospect of biometrics.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.760-762
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• 2005

Support vector machine(SVM)은 졸은 일반화 능력을 가진 학습시스템으로, 최근 다양한 패턴 인식 분야에서 적용되고 있다. SVM은 기본적으로 이진 분류기이므로 두 개 이상의 클래스를 분류하기 위해서는 다중 클래스 분류가 가능한 형태로의 설계 방법이 필요하다. 이를 위해 각 클래스별로 독립적인 SVM들을 만들어 결과를 병합하는 방식이 주로 사용되어 왔다. 그러나 이러한 방법은 클래스의 수는 않고 한 클래스 내의 데이터의 수가 많지 않은 경우에는 SVM의 일반화 성능을 저하시키고 노이즈에 민감해지는 문제점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 각 클래스내의 데이터간의 유사도 측정을 위한 통계적 정보를 안정적으로 추출하기 위해 두 데이터의 쌍을 입력으로 받는 새로운 SVM 설계 방법을 제시한다. 제안한 방법을 실제 생체인식 데이터에 적용한 실험에서 기존의 방법보다 우수한 분류 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.454-457
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• 2020

생체인증 기술의 발전으로 매년 다양한 인증 기법들이 구현되고 있으며 시장 규모가 급격히 늘어나고 있다. 현재 대부분의 IoT 환경은 생체 인식 등의 사용자 인증 기술을 활용하여 기밀성을 유지하고 있다. 하지만 인증 기술에 사용되는 센서에 인증 우회 기법 등을 통해 오류가 발생하거나 제조사의 실수 등이 포함되는 경우 인증 과정에 대한 보안 위협이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 IoT 장비에서 이뤄지는 생체인증의 종류와 종류에 따른 인증 위협요소들을 살펴보고 다중 생체인증 방식을 접목한 대응 프로세스를 알아본다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• 제21권1호
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• pp.177-186
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• 2018

The mechanism of emotion is complex and influenced by a variety of factors, so that it is crucial to analyze emotion in broad and diversified perspectives. In this study, we classified neutral and negative emotions(sadness, fear, surprise) using arousal evaluation, which is one of the psychological evaluation scales, as well as physiological signals. We have not only revealed the difference between physiological signals coupled to the emotions, but also assessed how accurate these emotions can be classified by our emotional recognizer based on neural network algorithm. A total of 146 participants(mean age $20.1{\pm}4.0$, male 41%) were emotionally stimulated while their physiological signals of the electrocardiogram, blood flow, and dermal activity were recorded. In addition, the participants evaluated their psychological states on the emotional rating scale in response to the emotional stimuli. Heart rate(HR), standard deviation(SDNN), blood flow(BVP), pulse wave transmission time(PTT), skin conduction level(SCL) and skin conduction response(SCR) were calculated before and after the emotional stimulation. As a result, the difference between physiological responses was verified corresponding to the emotions, and the highest emotion classification performance of 86.9% was obtained using the combined analysis of arousal and physiological features. This study suggests that negative emotion can be categorized by psychological and physiological evaluation along with the application of machine learning algorithm, which can contribute to the science and technology of detecting human emotion.