• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.4
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• pp.319-326
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• 2014

According to the increasing mobile security users who have experienced authentication failure by forgetting passwords, user names, or a response to a knowledge-based question have preference for biological information such as hand geometry, fingerprints, voice in personal identification and authentication. Therefore biometric verification of personal identification and authentication for mobile security provides assurance to both the customer and the seller in the internet. Our study focuses on human hand biometric information recognition system for personal identification and personal Authentication, including its shape, palm features and the lengths and widths of the fingers taken from mobile phone photographs such as iPhone4 and galaxy s2. Our hand biometric information recognition system consists of six steps processing: image acquisition, preprocessing, removing noises, extracting standard hand feature extraction, individual feature pattern extraction, hand biometric information recognition for personal identification and authentication from input images. The validity of the proposed system from mobile phone image is demonstrated through 93.5% of the sucessful recognition rate for 250 experimental data of hand shape images and palm information images from 50 subjects.

• TTA Journal
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• s.162
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• pp.56-57
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• 2015

최근 생체 인증(Biometrics) 기술이 모바일 핀테크(Fin-TECH)와 결합하면서 '화려한 부활'을 꿈꾸고 있다. 출입 통제, 근태 관리 등 일부 특수 보안 용도에 머물던 생체 인증이 모바일 결제의 새로운 본인인증 서비스로 잇따라 채택되면서 대중화의 물꼬를 트기 시작한 것. 생체 인증은 사람마다 고유한 신체적 특징을 '암호'로 사용해 개인을 인증하는 기술이다. '생체 인식'으로 불리기도 한다. 이제 지문을 넘어 홍채, 손 모양, 혈관 구조, 얼굴, 목소리, 심박 수, 뇌파 등 다양해지고 있는 추세다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.1057-1060
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• 2008

생체 암호 시스템에서 키로 사용하는 인간의 생체 특징은 외부 환경이나 인간적 요소를 포함하고 있기 때문에 항상 같은 개수, 같은 값의 데이터를 얻을 수 없는 불확실성을 가지고 있다. 퍼지볼트 체계 (Fuzzy vault scheme) [1]는 이러한 불확실성을 가지고 있는 데이터의 특성을 효과적으로 반영 할 뿐만 아니라, 등록된 생체 데이터의 보안을 보장해 주는 알고리즘으로서 얼굴, 지문이나 홍채와 같은 단일 생체 특징으로의 적용 방법이 소개되어 왔다 [2,4,5]. 본 논문에서는 퍼지볼트 시스템의 인식 성능을 높이기 위해 이러한 단일 생체 데이터의 불확실성을 보완할 수 있는 다중 생체 특징 (얼굴과 지문) 데이터를 퍼지볼트 체계에 적용하는 방법을 제안하고 실효성을 검증한다.

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.19 no.7
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• pp.45-50
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• 2001

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.854-857
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• 2020

최근 사람형(Anthropomorphic)로봇손의 사물조작 지능을 개발하기 위하여 행동복제(Behavior Cloning) Deep Reinforcement Learning(DRL) 연구가 진행중이다. 자유도(Degree of Freedom, DOF)가 높은 사람형 로봇손의 학습 문제점을 개선하기 위하여, 행동 복제를 통한 Human Demonstration Augmented(DA)강화 학습을 통하여 사람처럼 사물을 조작하는 지능을 학습시킬 수 있다. 그러나 사물 조작에 있어, 의미 있는 파지를 위해서는 사물의 특정 부위를 인식하고 파지하는 방법이 필수적이다. 본 연구에서는 딥러닝 YOLO기술을 적용하여 사물의 특정 부위를 인식하고, DA-DRL을 적용하여, 사물의 특정 부분을 파지하는 딥러닝 학습 기술을 제안하고, 2 종 사물(망치 및 칼)의 손잡이 부분을 인식하고 파지하여 검증한다. 본 연구에서 제안하는 학습방법은 사람과 상호작용하거나 도구를 용도에 맞게 사용해야하는 분야에서 유용할 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.858-861
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• 2020

로봇이 사람과 같이 다양하고 복잡한 사물 조작을 하기 위해서 휴먼형 로봇손의 사물 파지 작업이 필수적이다. 자유도 (Degree of Freedom, DoF)가 높은 휴먼형(anthropomorphic) 로봇손을 학습시키기 위하여 사람 데모(human demonstration)가 결합된 강화학습 최적화 방법이 제안되었다. 본 연구에서는 강화학습 최적화 방법에 사람 데모가 결합된 Demonstration Augmented Natural Policy Gradient(DA-NPG)와 NPG 의 성능 비교를 통하여 행동 복제의 효율성을 확인하고, DA-NPG, DA-Trust Region Policy Optimization (DA-TRPO), DA-Proximal Policy Optimization (DA-PPO)의 최적화 방법의 성능 평가를 위하여 6 종의 물체에 대한 휴먼형 로봇손의 사물 조작 작업을 수행한다. 그 결과, DA-NPG 와 NPG를 비교한 결과를 통해 휴먼형 로봇손의 사물 조작 강화학습에 행동 복제가 효율적임을 증명하였다. 또한, DA-NPG 는 DA-TRPO 와 유사한 성능을 보이면서 모든 물체에 대한 사물 파지에 성공하여 가장 안정적이었다. 반면, DA-TRPO 와 DA-PPO 는 사물 조작에 실패한 물체가 존재하여 불안정한 성능을 보였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 향후 실제 휴먼형 로봇에 적용하여 휴먼형 로봇 손의 사물조작 지능 개발에 유용할 것으로 전망된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.551-552
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• 2021

본 논문에서는 촬영한 피부 영상(얼굴, 손 등)을 이용한 생체신호(맥박, 호흡, 혈압, 체온 등) 측정 S/W 기술을 제안한다. 기존의 생체신호 측정 기술은 다양한 센서(PPG, 압력 센서, 혈압계, 체온계 등)가 탑재된 측정 장치를 이용하여 상태를 측정하고 이를 진단하는 연구들이 진행되어 왔다. 각 각의 생체신호를 측정하기 위해서는 별도로 구비된 측정 장치들을 이용하여 개별적으로 생체신호를 측정하고 확인하여야 한다. 제안된 기술은 스마트 디바이스에 생체신호 측정 S/W의 설치만으로 카메라로 촬영한 피부 영상의 피부 관심 영역에서 계산된 색상 데이터를 이용하여 다양한 생체신호를 언제 어디서나 실시간으로 측정할 수 있으며, 생체신호 측정 성능 평가 결과 맥박수 2.63%, 호흡수 5.98%, 이완기 혈압 2.48%, 수축기 혈압 5.23% 및 체온 0.25%의 오차율이 계산되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.195-198
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• 2020

현재 PC 환경에 대한 보안시스템은 PIN 번호 인증 방식과 지문, 홍채와 같은 생체정보 인증방식에 머물러 있다. 하지만 취약한 PIN 번호는 도용이 쉽고, 생체정보는 누출되었을 경우 갱신이 불가능하다는 단점을 가지고 있어 이를 악용한 해킹 사례가 발생하고 있다. 기존 인증방식의 문제점을 개선하기 위해 최근, 개인의 행동습관을 통해 사용자를 인증하는 '행위적 특정 기반 인증기술'이 주목 받고 있다. 본 논문에서는 사용자마다 마우스 사용습관이 다르다는 특성에 기반한 PC 사용자 인증 방식을 제안한다. 인증 성공률을 높이기 위하여 Mouse dynamics 방식에 압력의 분포, 모양과 같은 새로운 특징적 요소를 추가한다. 또한, 마우스 사용 시 손의 모양, 압력의 분포 등을 수집하여 특징점을 추출할 수 있도록 FSR Array로 마우스패드를 구현하여 새로운 PC 인증 시스템의 프로토 타입을 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.1
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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 Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.714-715
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• 2009

DxR 플랫폼은 바이오 공간융합 생체신호들의 데이터 수집 및 분석, DB 구축을 위한 하드웨어 시스템 개발을 위한 목적으로 설계된 제품으로 실시간 생체신호처리 임베디드 운영체제 탑재 및 S/W 적용이 가능한 다기능 Indoor용 바이오/공간 융합형 플랫폼이다. 본 플랫폼의 주요 특징은 기존 미디어 프로세서 성능보다 더욱 향상된 500Mhz MIPS의 프로세서가 적용되어 시스템 전체의 성능향상이 되었다는 점이며, 다양한 입출력 Port 들을 통해, 생체신호처리에 활용할 수 있고, 유.무선 네트워크 기능을 통해, 수집된 정보의 저장 및 전송을 위한 유연한 환경을 제공할 수 있다.