최근 급속도로 발전하고 있는 생체인식 분야는 상업적인 활성화와 이에 따른 사용자의 신뢰성 확보를 위해 서로 다른 생체인식 제품들의 상호호환성과 상호연동성을 고려하여 표준화된 생체인식 데이터 및 API에 대한 기술 개발을 하고 있다. 그리고, 사용자의 신뢰성 확보를 위해 생체인식 제품에 대한 성능 및 보안성 평가기술 개발을 위해 국내외에서 연구가 활발하게 진행되고 있다. 국외의 경우 ANSI, NIST, IBIA, EU, AfB, 등의 기관을 통해 생체인식 제품들에 대한 표준을 연구하고 있으며, BioAPI, BAPI, HA-API 등과 같은 기술표준과 보안기술표준인 X9.84 및 생체인식 데이터 형식에 대한 표준인 CBEFF를 발표하였다. 그리고, 독일의 GISA, 영국의 CESG와 NPL, 그리고 미국의 NIAP와 BFC 등은 생체인식제품에 대하여 성능평가 및 보안성 평가 연구를 추진 중에 있다. 국내의 경우 KSIA, KBA, TTA TC10/SG3, ETRI 등을 통하여 표준화 작업을 진행하고 있으며 KISA에서 국책과제인 'Biometric 인증시스템 보안성 평가기술 개발'을 통해 성능 및 보안성 평가기술을 개발하고 있다.
정보통신의 발전으로 많은 정보들이 디지털화되면서 각종 시설과 개인영역 등에 대한 보안의 필요성이 커지고 있다. 이와 관련해서 보안을 위한 신원확인과 인증 기술들이 소개되고 있으며 그 중 하나의 방법으로 생체인식이 중요한 기술로 자리 잡고 있다. 본 논문에서는 생체인식에 관해 알아보고 생체인식의 단점을 보완한 다중 생체인식의 기술과 어느 보안수단보다도 적극적인 보안수단으로 가치를 평가받고 있는 ‘무형 인프라’위에서 또 하나의 인프라로 잡아가는 PKI 이 두가지 기술을 결합하여 새로운 보안수단으로서의 방향에 관해 연구하였다.
생체인식 분야는 IT 분야의 보안기술과 함께 발전속도가 빠른 분야 중에 하나로 상업적인 활성화와 이에 따른 사용자의 신뢰성을 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 이에 따라 서로 다른 생체인식 제품들의 상호호환성과 상호연동성을 고려한 개술개발을 위해 표준화된 생체인식 데이터와 API를 개발할 필요성이 크게 증가하였다. 국외의 경우 ANSI, NIST, IBIA, EU(European Union), AfB등의 기관을 통해 생체인식 제품들에 대한 표준을 연구하고 있으며 BioAPI, BAPI, HA-API 등과 같은 기술표준과 X9.84, CBEFF 등과 같은 보안기술 표준을 발표하였다. 그러나 2000년까지 국내에서는 인식 알고리즘에 대한 연구만 일부 학계 및 연구기관에 의해 진행되고 있었으며 표준화에 대한 연구는 전무한 상태였다. 2001년부터 2월 KBA(Korea Biometrics Association, 생체인식협의회)의 발족을 기점으로 KBA와 KISDA(Korea Information Security Agency, 한국정보보호진흥원)를 중심으로 생체인식 표준화에 대한 연구가 활기를 띄기 시작했다.
본 논문은 현재 생체인식에서의 큰 문제로 대두되고 있는 개인 정보(Privacy) 보호문제를 해결하기 위한 방법들을 소개하고 있다. 이를 위해서는 여러 가지 기술이 사용되는데, 우선 생체정보가 도난 되었을 경우 그 피해를 최소화하기 위해 원래의 생체정보를 저장하는 것이 아니라 변환된 생체정보를 저장하고 사용하는 생체정보 변환 기술을 소개한다. 또한 원래의 생체정보가 유출되어 이를 이용해 위조 생체 등을 만들어 공격할 경우를 대비할 수 있는 위조 생체 검출 기술을 소개하며, 생체정보의 유출된 출처를 찾기 위해 생체정보에 소유권 등을 표시하는 데이터 은닉 기법도 소개한다. 이 외에 생체정보를 이용하여 일반적인 암호화 알고리즘에 사용되는 키를 은닉하고 생체정보를 통해 인증된 사용자에 한하여 키를 사용하도록 하는 방법도 소개한다. 끝으로 이러한 개인 정보 보호 기술들을 이용하여 생체인식 시스템의 보안성을 향상시키는 방법에 대하여 논의한다.
본 논문에서는 인증되지 않은 불법 사용자로부터 얼굴, 지문 등의 생체정보의 유출을 막기 위한 은닉기법과 더불어 이러한 생체정보가 유출 되었더라도 이진 영상으로 표현되는 취급자 정보를 삽입하여 관리함으로서 책임소재를 파악학 수 있는 기법을 제안한다. 이를 위해, 생체인식 기법으로 널리 사용되고 있는 지문인식과 얼굴인식을 대상으로 각각이 워터마킹의 커버영상으로 사용되었을 경우의 인식론과 추출된 취급자 정보의 비트 에러율을 조사하여 생체인식 기법별로의 특성을 파악하는 실험을 수행하고 그 특성을 비교 분석하였다. 이러한 다양한 실험의 결과로부터 본 연구에서 제안된 방법이 생체정보의 보호를 위한 다양한 응용 분야에 적용될 수 있음을 확인 할 수 있었다.
본 논문은 사회적 상호작용 결여로 감정 기복이 심하고 스트레스로 인해 정서불안 증세를 보이는 자폐 범주성 장애아동의 감정 상태를 인식하기 위한 목적으로 4가지 감정 자극에 대하여 생체신호를 분석하고 K-Means 알고리즘을 적용하여 획득한 정보로부터 감정 상태를 인식하는 방법을 제안한다. 실험구성은 참가자가 주어지는 감정자극 영상을 시청하는 동안 맥파 및 피부전도 센서를 이용하여 생체신호를 측정한 후 자율신경 비율을 나타내는 LF/HF의 심박 정보와 피부 반응 정보를 정량적으로 분석하였고, 추출된 정보로부터 K-Means 알고리즘을 적용하여 감정 상태를 분류하는 과정으로 진행된다. 총 3명의 일반인을 대상으로 실험을 진행하였으며, 4가지 감정 자극에 대한 실험을 수행한 결과, 생체신호 측정을 이용한 감정인식 방법이 제시되는 감정 자극을 충분히 분류할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 원격 생체인식 시스템에서 생체데이터의 안전한 전송을 위한 워터마킹 기법을 제안하며, 워터마크의 삽입으로 인한 인식 성능의 상관관계를 비교한다. 특히, 원격 생체인식 시스템은 사용자의 얼굴과 지문 정보를 동시에 사용하는 다중 생체인식 시스템으로 가정한다. 다중 생체인식 시스템에 워터마킹 기법을 적용하기 위하여 우선 두 가지 가능한 시나리오를 고려한다. 첫 번째 시나리오는 얼굴의 특징 정보를 지문 영상에 워터마크로 삽입하며, 반대로 두 번째 시나리오는 지문의 특징 정보를 얼굴 영상에 삽입한다. 실험에 의해 얼굴 영상에 지문 특징정보를 워터마크로 삽입하는 것이 얼굴 및 지문인식 성능의 저하가 거의 발생하지 않음을 확인하였다.
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.
오늘날 생체인식 소프트웨어의 품질은 각종 보안장치의 성능과 신뢰성을 좌우하는 중요한 요소로 자리잡고 있다. 국내의 경우, 아직 생체인식 소프트웨어에 대한 품질특성, 특히 신뢰성에 관한 품질평가와 인증이 자리잡지 못한 실정이며 평가와 인증을 위한 시험 인증체계가 구축되어 있지 않은 실정이다. 이로 인해, 생체인식 소프트웨어의 품질저하로 인한 생체인식 분야의 보안성 및 신뢰성 저하를 유발할 수 있는 문제점이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 ISO/IEC 12119와 ISO/IEC 9126을 기반으로 생체인식 소프트웨어의 품질 요구를 체계화하고 생체인식 소프트웨어의 품질평가를 위한 시험모듈과 시험모듈 적용을 위한 시험표를 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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