생체인식은 개인의 신체에서 얻어지는 고유한 특성을 특징점으로 잡아 인식하는 방법으로서 분실할 위험이 없고 타인에 의한 위 변조의 위험성이 낮아 높은 보안성을 제공한다. 본 논문에서는 빠르고 편리하게 광학적으로 두 손가락 끝에서 정확한 심장박동 신호를 측정하여 '생체인식에 적용할 수 있는 광용적맥파를 이용한 생체인식 보안시스템을 설계 및 구현하였다. 성능평가 결과, 본 논문에서 설계 및 구현된 개인인증을 위한 생체인식 보안시스템은 출입문의 개폐용으로 실험한 결과 평균 90.5%의 인식률을 나타내었다. 제안된 생체인식 보안시스템은 간단하게 손가락을 기계에 접촉하는 원터치 방식으로 원하는 생체 정보를 얻음으로써 시간적 편리성과 누구나 거부감 없이 쉽게 이용할 수 있는 장점이 있다.
생체 면역 시스템은 외부의 물질로부터 생명체를 지켜주는 방어 시스템으로 자기와 구별되는 외부 물질을 인식하여 생명체를 지켜준다. 본 논문에서는 이러한 생체 면역 시스템의 자기와 비자기를 구분하는 특징을 컴퓨터에 적용해서 자기(Self) 파일과 구분되는 비자기(Nonself) 파일을 인식 가능하도록 생체 면역 시스템의 T세포를 모델링하였다. 모델링한 T세포는 자기를 인식하는 MHC인식부와 비자기를 인식하는 항원인식부로 구성되어 있으며, 자기-비자기 검사를 요하는 파일과의 매칭을 통해 자기-비자기를 구분한다. MHC인식부와 항원인식부로 구성된 T세포의 자기-비자기 인식률이 항원인식부만을 사용한 자기-비자기 인식률에 비해 높아짐을 입증하였다.
본 논문에서는 생체의 특징을 이용해 신분을 증명 또는 인증하는 생체인식 기술 중 지문이나 장문, 정맥, 홍채를 이용한 인식과 같이 장비에 접촉해야만 인증이 이루어지는 것과 달리 거부감이 없고, 별도의 전문 장비를 필요로 하지 않아 일반 대중들에 쉽게 접근할 수 있는 얼굴인식을 인터넷에 적용한 원격 신분증명 및 인증 시스템을 제안한다. 얼굴인식 알고리즘은 얼굴 특징을 분석하는 방식에 따라 PCA (Principal Component Analysis), ICA (Independent Component Analysis), FDA (Fisher Discriminant Analysis) 등이 발표되어 있다. 이들 알고리즘을 이용해 얼굴 특징을 분석한 결과를 원격지에 신속하고 정확하게 송수신할 수 있는 시스템이 요구됨에 따라 생체인식 시스템의 비교 평가와 함께 인터넷 상에서 얼굴인식을 이용한 원격 얼굴인식 시스템의 구성을 제안한다.
현재의 지문 인식 시스템은 지문 패턴의 복제와 지문 특징점의 해킹이라는 불안한 요소가 잠재되어 있어, 시스템 오동작의 주요 원인이 되기도 한다. 이에 본 논문에서는 신체의 일부인 지문을 주 핵심 인식기로 사용하고, 여기에 최근 널리 이용 되고 있는 화자 인증을 이용하여 직렬 형태의 다중 생체인식 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 다중생체인식시스템으로 먼저 음성에 대한 인증과정이 성공하면 지문에 대한 인식과정을 수행하는 구조로 되어있다. 또한 효율적인 실시간 인증 처리를 위해 기존의 음성 인식 알고리즘 중에서 화자 종속형인 DTW(Dynamic Time Waning) 알고리즘을 사용하였으며, 지문 인식 알고리즘으로는 계산량을 고려하여 인공지능 기법인 KSOM(Kohonen Self-Organizing feature Map) 알고리즘을 적용하였다. 본 논문에서 구현한 다중생체 인식시스템을 실험한 결과 지문과 음성을 각각 이용한 단일인식시스템보다 본인거부율은 $2\~7\%$정도 떨어졌지만, 인식시스템에서 가장 중요한 요소인 타인수락율은 전혀 발생하지 않음을 확인하였다. 아울러 인식테스트 시간 또한 기존의 단일 생체 인식 시스템과 차이가 거의 없었으며, 인식에 걸린 시간은 평균 1.5초 정도였다. 이에 구현된 다중 생체 인의 시스템은 여러 가지 실험 결과 단일 인식 시스템보다 더 효율적인 보안 시스템임을 증명하였다.
본 연구는 기존의 생체인식 시스템 중 가장 활발하게 활용되고 있는 지문인식 시스템이 가지고 있는 환경적인 요소나 물리적 요소에 의한 인식률 저하를 보완할 수 있는 시스템을 새롭게 제안한다. 지문인식은 사용의 편리함과 저가의 초기 투자비용, 그리고 소형화의 가능으로 생체인식 중에서 실생활에 사용되기 가장 적합한 기법으로 여겨져 다양한 응용 분야에 널리 사용되고 있다. 그러나, 지문인식 시스템은 다른 생체인식 시스템에 비해 환경적인 요인, 물리적 피부 손상, 가변적 센서 접촉등 인식률 저하 요인이 많은 단점을 가지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존의 지문인식 시스템을 기반으로 하여 간단하고 저렴한 추가 장비로 손가락에서 추가적인 생체정보와 3차원의 손가락 형태 정보를 획득하여 인식률 향상시키고 다양한 분야에서 활용이 가능한 보다 효율적인 시스템을 제안한다.
어떤 조직에서 사용자 접근이나 e-Commerce 또는 다른 보안 응용에서 사용하기 위해 보안이 뛰어난 인증 방법을 찾을 때 생체인식시스템이 최근에 보다 많은 주목을 받고 있다. 생체인식시스템은 개인 인식에서 전통적인 방법보다 뛰어난 보안성과 편리성을 제공한다. 생체인식시스템은 어떤 응용 분야에서는 기존의 기술을 대체하거나 보조하고, 다른 응용 분야에서는 사용할 수 있는 유일한 접근방법이 되고 있다. 본 논문에서는 지문, 손 모양, 얼굴, 귀, 홍채, 서명과 필적을 포함한 여러 생체인식 방법들을 조사하고 비교하였다. 이들 방법들은 특정 응용 분야에서 매우 적합하다. 본 논문에서는 특정 응용 분야에 적합한 생체 인식 방법들을 찾아서 분류하였으며, 어떤 방법은 다른 방법에 비해 침입하기가 어려운 것으로 나타났다.
기존의 생체인식 기술들은 노화에 따른 신체부위의 변형으로 인해 인식률 저하를 초래할 수 있으며 인식단계 시 눈과 같은 신체의 민감한 부분을 빛에 노출시키는 등의 불쾌감을 이용자에게 초래할 수 있다. 본 논문에서는 기존 생체인식 시스템이 갖는 이러한 문제들을 보완하기 위해 손가락 정맥영상을 이용한 생체인식 시스템을 제안한다. 손가락 정맥의 경우 인식 절차가 단순하면서도 개인마다 고유한 특징을 충분히 포함하고 있다. 또한 인체 내부에 존재하는 특징으로 인해 외상이나 노화로 인한 변형의 가능성이 적으며 촬영 시 이용자의 거부감이나 불쾌감을 최소화 할 수 있다.
본 논문에서는 스마트폰 환경의 얼굴 검출, 인식 및 화자 인증 기반 다중생체인식 개인인증 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 Modified Census Transform과 gabor filter 및 k-means 클러스터 분석 알고리즘을 통해 얼굴의 주요 특징을 추출하여 얼굴인식을 위한 데이터 전처리를 수행한다. 이후 Linear Discriminant Analysis기반 본인 인증을 수행하고(얼굴인식), Mel Frequency Cepstral Coefficient기반 실시간성 검증(화자인증)을 수행한다. 화자인증에 사용하는 음성 정보는 실시간으로 변화하므로 본 논문에서는 Dynamic Time Warping을 통해 이를 해결한다. 제안된 다중생체인식 시스템은 얼굴 및 음성 특징 정보를 융합 및 스마트폰 환경에 최적화하여 실시간 얼굴검출, 인식과 화자인증 과정을 수행하며 단일 생체인식에 비해 약간 낮은 95.1%의 인식률을 보이지만 1.8%의 False Acceptance Ratio를 통해 객관적인 실시간 생체인식 성능을 입증하여 보다 신뢰할 수 있는 시스템을 완성한다.
지문은 종생불변성, 만인부동성, 그리고 사용상의 편리함 때문에 신원인증을 위한 생체인식에 많이 사용되고 있다. 최근에는 기하학구조에 기반한 특이점 매칭방식이 제안되어 인식성능이 매우 높고 잡음에 강한 특성이 있으나 매칭 회수가 많아 인식속도가 느린 단점이 있다. 따라서 기존의 방식은 소수의 지문에 대한 1:다 매칭이나 1:1매칭에 주로 사용된다. 본 논문에서는 기존의 문제점들을 개선하기 위하여 생체 면역계의 자기-비자기 인식 능력에 주목하였다. 생체 면역계는 자기-비자기의 구별 능력을 바탕으로 바이러스나병원균 등의 낮선 외부침입자로부터 자신을 보호하고 침입자를 식별, 제거하는 시스템이다. 본 논문에서는 생체 면역계를 이루는 면역세포 중의 하나인 세포독성 T세포의 생성과정에서 자기, 비자기를 구별하기 위한 MHC 인식부를 형성하는 과정에 착안한 빠르고 신뢰성 있는 지문 인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 방식은 지문에 존재하는 특이점(minutiae)인식을 통해 1단계로 global 패턴을 생성하고 2단계로 기하학적인 구조를 만들며, 인식시 global 패턴을 인식한 MHC 인식부에 대해서만 2차 local 매칭을 수행함으로써 매칭 속도가 매우 빠르며 지문의 비틀림이나 회전 등에 대하여 강인하게 인식된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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