본 논문에서는 기존의 개인 식별 방법의 한계를 해결하는 대안으로 떠오르고 있는 생체인식 기술 중 인식률이 뛰어난 홍채인식 시스템에 대해 연구하고자 한다. 먼저 홍채인식 시스템의 구현을 위해 신호처리 분야에서 많이 사용되고 있는 wavelet 변환 중 Haar wavelet과 고차 국소 자기 상관 특징을 이용하여 홍채의 특징을 추출하여 특징벡터의 크기를 최소화 하였다. 또, 인식률을 높이기 위해 오류 역전파 학습 알고리즘을 이용하여 홍채패턴에 기반한 신원 확인 및 검증을 위한 개선된 방법을 제시하였다. 학습이 완료된 신경망에 대한 학습데이터와 테스트 데이터의 인식률을 실험한 결과 학습된 데이터는 평균 인식률 $97.4\%$, 테스트 데이터는 $95.5\%$의 인식률을 보였다.
본 논문에서는 다양한 생체신호들을 이용하여 심리상태와 생체정보를 판별하고, 외부환경 정보와 함께 이용자의 현재 상황을 인식하여 그에 맞는 적절한 서비스를 제공하는 생체정보기반 상황인식시스템(Bio-Signal Context aware system :BSC)을 설계하고 구현한다. 본 논문에서 구현한 생체정보기반 상황인식시스템은 센서를 통하여 측정된 뇌파(EEG), 심전도(ECG), 피부전도도(GSR) 등의 생체신호들로부터 특징들을 추출하고 분석하였으며, 분석된 결과를 입력받아 평온, 집중, 긴장, 우울의 네 가지 심리상태를 판별하였다. 판별된 심리상태의 결과와 함께 심박변이도(HRV), 피부전도도, 체온 등의 생체신호로부터 분석된 생체 상황정보, 그리고 외부 환경의 상황정보로부터 이용자의 현재 상황을 추론하고 인식하여 현재 생체 상황에 맞는 적절한 서비스를 제공하였다.
생체 정보를 도용하기 어렵다는 장점에도 불구하고 생체 인증시스템이 그 자체로 안전한 것은 아니다. 생체정보를 위조하기는 어렵지만 손상되기는 쉽기 때문이다. 본 논문은 생체 정보로부터 생성된 초기 값을 이용하여 생체정보의 무결성을 보장하는 생체 인증시스템을 제안한다. 실험 결과 카드 소유자를 소유자로 인식한 확률은 최적 파라미터 하에서 약 96%정도였으며, 비소유자를 소유자로 오인한 확률은 0%였다. 학습에 참여한 비소유자 뿐만 아니라, 학습에 참여하지 않은 비소유자도 100% 기각을 하여 소유자 검증에 놓은 신뢰도를 보였다.
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 최근 신원확인 수단으로 각광받고 있는 생체인식 중 가장 신뢰도가 높은 홍채인식에 관한 연구에 대해 기술하고 있다. 비접촉식 홍채인식 시스템의 경우 홍채영상의 획득 시 사람의 머리가 기울어지거나 움직임에 따라 영상이 좌측 혹은 우측으로 조금씩 회전, 혹은 이동하거나 크기가 달라지게 된다. 이런 경우 동일인의 홍채영상도 매번 조금씩 달라지게 되므로, 정확한 인식을 위해서는 획득된 각 영상의 정규화 과정과 함께 회전된 영상에 대한 보완 등의 전처리 과정이 매우 중요하다. 영상 필터를 통한 정확한 외곽 경계의 검출과 정규화, 비교방법을 통해 이를 보완하고, 웨이블렛 변환을 이용하여 특징값을 얻은 후 검증 실험 결과를 보임으로써 회전, 이동, 크기에 무관한 홍채 인식 방법을 제안하고자 한다.
사람은 각각의 개인마다 전적으로 구분되는 생물학적인 고유한 특징을 가지고 있다. 유전자 형질, 지문, 목소리, 얼굴의 생김새, 눈동자의 홍채 등이 그러한 특징들이며, 이러한 개개인의 생물학적 고유성을 이용하여 자동으로 그 사람의 신원을 인식하는 시스템은 높은 신뢰도와 편리성 때문에 많은 연구가 되어왔고 현재 다양한 곳에서 실제 적용을 하여 사용되고 있다. 본 논문에서는 생체인식 시스템 중에서도 높은 신뢰도를 자랑하고 있는 홍채인식과 웨이블릿 변환을 이용한 홍채 코드 생성과정을 다루어 보았다. 화상처리 알고리즘과 최근 신호처리의 분야에서 많이 사용되고 있는 웨이블릿 변환을 중점으로 서술했으며 웨이블릿 변환을 응용한 여러 가지 인식 알고리즘의 적용을 개발 목표로 삼았다. 실제 홍채인식 시스템은 높은 보안을 필요로 하는 곳에 적용되어 상용화가 되어있고 많은 자료들이 공개가 되어 이미지 처리를 공부하는 사람들에게 좋은 아이템이라 생각한다.
생체인식 기술 중에서 지문-기반 인식은 많은 어플리케이션에 성공적으로 이용되어온 가장 오래된 방법이지만 지문 인식 시스템이 클라이언트/서버 형식으로 운영될 경우 지문 이미지를 획득하여 특징점을 추출하고 이를 서버로 전송하는 경우 보안 취약성이 존재한다. 취약성에는 여러 가지가 있을 수 있지만 본 연구와 관련된 부분은 지문 이미지 획득과 특징점 추출과정 그리고 추출된 특징점의 매칭 과정에 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서는 지문 이미지의 영상 처리를 통한 특징점 추출 및 추출된 특징점을 변조하는 도구를 구현하여 기존의 지문인식 시스템들에 대한 매칭 알고리즘 취약성 평가를 검증할 수 있는 평가 도구를 설계 및 구현하였다. 매칭 알고리즘 취약성 평가는 평가를 위해 구현된 지문 인식 시스템에서 특징점을 추출하고, 추출된 특징점 중 단점을 이용하여 선택된 이미지 영역을 변조한다. 변조된 이미지는 평가 대상 시스템에서 재입력하여 평가를 수행한다.
본 논문은 기존의 OTP(One-Time Password) 시스템의 한계와 약점을 해결하기 위하여 지문인식을 활용한 OTP 시스템에 대하여 연구를 진행하였다. OTP 시스템 자체가 높은 보안성을 가지고 있지만, 은행에서 발급하는 OTP는 생성 버튼만 누르면 비밀번호가 생성되기 때문에, 분실 및 도난 상황에서 2차 인증에 대한 보안이 허술해 질 수 밖에 없다. 본 연구에서는 지문인식 기반 OTP 시스템의 개발 방법을 마련하여 사회적으로 보안에 대한 인식을 높이고, 동시에 사용자의 편의성을 높이기 위한 방법을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 멀티모달 생체인식 시나리오 중에서, 단일 생체 특징에 적용되는 다중 획득 및 매칭이 시스템 성능에 기여하는 효과에 대하여 논의한다. 얼굴이라는 단일 생체 검중 시스템에 본 논문에서 제안한 간단한 다중 획득 및 매칭 결합 방법론들을 적용하였고, 실제적인 평가모델과 데이터베이스를 구축하여 이를 실험하고 결과를 분석하였다 실험결과, 단일 획득 및 매칭 시스템보다 25% 가량 향상된 우수한 성능을 나타냈으며, 이는 얼굴 검증 시스템 구축에 있어 반드시 고려되어야 할 사항 중에 하나임을 보여준다.
웰빙에 대한 사회의 관심이 증가하고, 노령화 사회로 접어들게 됨에 따라, 유비쿼터스 환경에서 웨어러블 시스템을 위한 다양한 응용들이 개발되고 있다. 사용자의 생체정보를 측정하여 서비스를 제공 할 수 있는 U-헬스캐어 서비스를 제공하기 위해서는, 사용자의 생체정보를 측정할 수 있는 센서, 센서데이터를 처리할 수 있는 미들웨어, 유비쿼터스용 헬스캐어 서비스 등이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 생체정보 인식용 웨어러블 시스템을 위한 유비쿼터스 헬스캐어 서비스를 제안하고자 한다. 유비쿼터스 헬스캐어 서비스는 자가진단서비스, 원격모니터링서비스, 응급관리 서비스 등으로 구성될 수 있으며, 본 논문에서 각각 서비스에 대해 논의해보고 더 나아가 유비쿼터스 헬스캐어 인프라를 고려한 시스템 구현을 하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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