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.
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.
최근 생체 인식 시스템의 보급과 함께, 생체 인식 시스템의 인증 정확도 외에 생체 데이터와 생체 인식 시스템 자체의 보안성, 그리고 개인의 프라이버시 보호에 대해 요구가 증가되고 있다. 생체 데이터와 생체 인식 시스템의 보안성 증대를 위해서는 다양한 기술이 연구되고 있는데, 본 논문에서는 (과기부지정 ERC) 생체인식센터에서 중점적으로 연구하고 있는 생체 정보 보호 기술에 대하여 소개한다. 이러한 생체 정보 보호 기술에는 생체정보가 도난 되었을 경우 그 피해를 최소화하기 위해 원래의 생체정보를 그대로 저장하는 것이 아니라 이를 바꾸어 변환된 생체정보를 저장하고 사용하는 생체 정보 변환 기술이 있다. 또한, 원래의 생체정보가 유출되고 이를 이용하여 위조 생체 등을 만들어 공격할 경우를 대비할 수 있는 위조 생체 검출 기술이 있으며, 생체정보의 유출된 출처를 찾기 위해 생체정보에 소유 책임기관 등을 표시하는 데이터 은닉 기법이 연구되고 있다. 이 외에 생체정보를 이용하여 일반적인 암호화 알고리즘에 사용되는 키를 은닉하고 생체정보를 통해 인증된 사용자에 한하여 키를 사용하도록 하는 방법도 본 논문에서 소개한다. 끝으로 이러한 생체 정보 보호 기술을 이용하여 생체 인식 시스템의 보안성을 향상시키는 방법에 대하여 논의한다.
본 논문은 생체인식시스템에서 단일시스템의 각각의 특징을 바탕으로 신뢰성을 증가시키는 것에 있다. 간단하면서 높은 인식률을 가지는 지문과 개개인의 음성을 다중생체인식에 활용하여 다중생체인식 시스템을 구현 하였다. 화자인식부에서는 DSP를 이용하여 화자인식을 수행하고, 이후 지문인식부에서 지문 특징점을 추출하여 KSOM신경망 알고리즘을 이용하여 인식을 수행하였다. 그리고 각 인식부의 전체적인 제어는 ATmega16L을 사용하였다. 또한 인증결과를 PC에 MFC로 디스플레이 한다.
생체정보를 이용한 인식 기술의 사회적 요구가 빠르게 증대함에 따라 생체인식 기술에 대한 신뢰성에 대한 요구 역시 급속하게 증대되고 있다. 생체인식 기술에 대한 신뢰성은 생체인식시스템의 인식률에 대한 시험과 생체인식시스템에 대한 보안성 시험을 통해 보장될 수 있다. 보안성 시험은 크게 시스템 내부 및 외부 공격에 대한 안전성 등에 대한 일련의 항목들에 대해 시험을 한다. 이러한 보안성 시험에 대해 국외의 경우 자국기준 또는 공통평가기준에 따라 지문인식시스템을 포함한 생체인식시스템에 대한 보안성 시험을 수행되고 있으나 국내에서는 이에 대한 연구가 아직 미진한 상태이다. 본 연구에서는 제시하는 지문인식시스템의 보안성 평가 방법론은 지문인식시스템을 시험할 때 어떤 면을 고려하여 시험해야 하는지에 대한 지침을 제공하기 위한 것이라 할 수 있다.
본 논문에서 얼굴과 홍채 데이터를 사용하여 다중생체시스템에 기반한 스테가노그라피 구현을 제안한다. 이를 위해, 얼굴과 홍채 인식 기반의 다중생체인식을 구성하였다. 여기서, 홍채의 특징벡터는 디지털 워터마킹 기법을 이용하여 얼굴 이미지 안에 숨기게 된다. 얼굴과 홍채의 인식시스템은 퍼지집합 이론과 LDA 기법이 결합하여 확장한 Fuzzy-LDA(Fuzzy-Based Linear Discriminant Analysis)기법을 제안한다. 최종적으로 디지털 워터마킹 기법을 적용하여 얼굴이미지 안에 홍채 정보를 삽입하고 얼굴 데이터와 홍채 데이터를 통한 다중생체인식을 구성하였으며, 최종적으로 생체데이터 인식율의 ROC 곡선을 통해 제안된 워터마킹 기법의 좋은 성능을 확인하였고, 얼굴 인식율을 통해 워터마킹된 얼굴 영상과 원본 얼굴 영상을 비교하였다. 다양한 실험을 통해 제안된 기법이 다중생체시스템을 보호하고 효과적으로 사용 될 수 있음을 확인 할 수 있다.
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.
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.
임베디드 시스템 환경에서 실시간으로 얼굴, 그리고 홍채, 지문 등의 생체인식을 위한 시스템 구현을 위해서는 전용의 칩셋이 필요하다. 본 연구에서는 생체인식 알고리즘을 소프트웨어로 구현 및 검증한 후 임베디드 시스템에서 성능을 시험하여 실시간 처리를 어렵게 하는 각 생체인식 알고리즘의 많은 계산량을 요구하는 부분을 선별하여 하드웨어로 구현하도록 설계하였다. 따라서 각 생체인식 알고리즘은 소프트웨어와 하드웨어 부분으로 나누어져 구현되며, 이들의 효율적인 연동에 의해 다중 생체인식 시스템의 실시간 처리는 가능하게 된다. 칩셋으로 구현되는 부분은 얼굴인식의 얼굴 검출을 위한 Adaboost 알고리즘이 구현되며, 홍채인식인 경우 홍채의 외부/내부 경계 구하기 및 극좌표 알고리즘이 구현되고, 지문인식의 경우에는 지문 맵 정보 도출 알고리즘 부분이 구현된다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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