신원(ID) 기반 암호시스템은 인증서 관리의 복잡함이 없는 좋은 장점이 있는 반면, KGC(Key Generator Center)가 사용자의 비일 키를 발행해 주기 때문에 안전하게 개인키를 사용자에게 전송해야 하는 문제와 KGC가 모든 사용자의 비밀 키 값을 얻을 수 있는 키 복구(key escrow) 문제가 나타난다. 이 성질을 제한하기 위해 제안된 여러 기법 중 가장 널리 사용되는 것으로는 다수의 KGC들이 threshold 기법을 이용하여 사용자의 개인키를 발행해 주는 방법이 있으나, 이것은 모든 KGC들이 개인의 신원을 각각 확인해야되는 비효율성이 있다. AISW`04에서 Lee등은, 하나의 KGC에서 요청자의 신원을 확인하며 다른 신뢰기관들은 개인키 보안을 협조해 주는 방식으로 개인키를 발행하고 발행한 개인키는 은닉방법에 의해 안전하게 전송할 수 있는 장정을 가진 키 발급 기법을 제안하였다. 그러나 그들의 방법은 키 복구 권한 제한 부분이 취약하여 또한 서비스 거부 공격에 안전하지 못한 단점을 갖고 있는데 본 논문에서는 이러한 취약성을 분석하며 이를 보완하여 키 복구 권한을 제한하면서 동시에 서비스 거부 공격에도 안전한 개선된 키 발행 기법을 제안한다.
유전자 감식법은 1980년대 후반에 미국에서 처음으로 법의학적으로 적용된 이래, 강력범죄, 친자확인 및 항공기 추락사고, 화재 등의 대형 참사의 신원 확인에 큰 공헌을 하였다. 유전자감식을 위해서는 높은 다형성을 보이는 STR (short tandem repeats) 좌위의 타이핑을 주로 이용한다. 한편, 최근 줄기세포 (stem cell)의 중요성이 인식되면서 폐기되던 제대혈의 보관 사업이 활성화되고 있다. 본 연구에서는 제대혈의 보관시 STR 타이핑의 유전 정보를 표기한 유전자 캐릭터를 동시에 제공하여 불의의 사고시 신원확인이 가능하게 하고, 아울러 이산가족에 대한 DNA정보 데이터베이스 구축 및 검색 프로그램을 개발하였다.
본 논문에서는 지문의 인식을 이용한 신원확인 시스템을 설계 및 구현해 보았다. 최근 새로운 주민등록증이 발급되면서 이를 신분확인에 주로 사용하고 있는데 사람의 유관에 의해 주민등록 증상의 사진과 실물을 비교 판단함에 있어서 주변의 환경(야간, 조명, 혼잡 등)으로 인해서 오판의 소지가 생기고, 주민등록증상의 사진을 위조하여 범죄에 사용되는 경우도 종종 일어나고 있다. 이를 위해 주인등록증상의 지문부분과 실제 센서로 입력된 지문을 서로 비교하여 신원을 정확하고 빠르게 확인할 수 있는 시스템을 설계하였는데 그 중에서 전처리 부분에 해당되는 이미지 처리과정에 대해서 설명하였다.
본 논문은 얼굴인식 시스템 상에서 마스크를 착용한 변장이미지가 입력 감지될 경우 나머지 노출된 부분의 특징만을 가지고 가려진 사람의 신원을 추정하는 방법을 기술한다. 얼굴영역 검출 후에 마스크상단의 눈 주변 이미지만을 가지고 특징점 추출을 실시하여 등록된 얼굴 인증 데이터 베이스와의 특징점 비교를 통해 사람의 신원을 추정한다. 매칭에 쓰일 특징점 추출에는 조명에 강인하고 영상의 크기와 회전에도 변하지 않는 특성을 가진 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 이용한다. 특징점 매칭을 통해 정확한 매칭률은 전체 실험결과를 통해 평가한다.
최근 인터넷을 이용한 전자거래나 전자정부서비스가 활발히 이용되고 있다. 온라인 서비스를 이용하는 동안 다른 사람의 신원을 도용하는 문제가 빈번히 발생하고 있다. 따라서 이에 대응하기 위해서는 온라인 서비스를 이용할 때에도 높은 수준의 신원확인이 수행되어야 한다. 2006년에 국내에 도입되어 운영되고 있는 아이핀 (i-PIN, Internet-Personal Identification Number)은 인터넷 상의 신원확인번호이다[1]. 아이핀은 온라인상의 본인확인 기능을 제공하며, 아이핀 정보(연계정보, 중복가입정보)를 정보통신서비스제공자에게 제공한다. 이런 이유로 아이핀은 온라인에서 주민등록번호를 대체하는 수단으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 국내 본인확인 수단인 아이핀의 기본 능력을 분석하고, 아이핀의 활용 및 안전성을 제고하기 위한 보증 모델의 기준을 제안한다. 그리고 제안된 아이핀 보증 모델의 안전성과 특성을 분석한다.
본 논문에서는 카메라 센서만을 이용하여 손바닥 사진을 촬영하고 추출된 데이터들을 합성하여 멀티 채널 이미지를 생성 및 분류 모델에 입력하여 신원을 확인하는 딥러닝 모델을 제안한다. 이 모델은 손바닥 사진이 입력되면 손바닥 및 손금 세그멘테이션을 이용하여 마스크 이미지를 추출하고 단일 채널로 구성된 이미지들을 멀티 채널 이미지로 합성/재구성하여 신원을 분류하는 딥러닝 모델이다. 이는 카메라 센서 외 다른 센서가 필요 없다는 장점을 가지고 있으며, 비접촉 신원 인식 시스템에 적용할 수 있다.
최근 분산형 신원확인 서비스에 대한 수요와 공급이 많아지면서, 다양한 산업에서 이를 적용하고자 하는 연구, 개발과 더불어 국제표준화를 기반으로 국가 단위의 프로젝트가 활발히 추진 중이다. 본 논문에서는 블록체인 기반 분산 환경 상에서의 신원인증 기술에 대한 소개와 법, 제도, 기술, 보안 등 다양한 측면에서 이를 분석하고 최근 기술 동향들을 소개한다.
공개키기반구조(Public Key Infrastructure, PKI)는 인터넷 전자상거래를 위한 정보보호 기반구조로써 많이 활용되고 있다. 그러나 공개키 인증서는 사용자의 신원확인 정보만을 제공하기 때문에 사용자의 신원확인 정보뿐만 아니라 사용자의 권한 정보가 필요한 일반 응용 환경에서는 그 사용이 제한적일 수밖에 없다. 따라서 최근에는 사용자의 권한, 지위, 임무 등과 같은 사용자의 속성 정보를 제공하여 공개키 인증서의 제한적인 기능을 확장하려는 연구가 진행되고 있다. 본 고에서는 인증서 구조에 사용자에 대한 속성 정보를 제공하여 권한 관리가 가능하도록 하는 속성 인증서 기술과 속성 인증서를 발급, 저장 유통을 제어하는 기반구조인 권한관리기반구조 (Privilege Management Infrastructure, PMI)에 대하여 설명한다.
본 논문에서는 이동 통신 시스템에서 사용자 신원확인 및 인증을 하기 위해 타원곡선과 지문인식을 적용하는 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 타원곡선 암호 시스템의 계산량, 키 크기, 대역폭의 측면에서의 효율성이 고려되었다. 또한, 타원곡선 이산대수 문제가 어렵다는 점에 초점을 맞추었다. 수학적인 증명과 안전성을 분석하여 제안된 시스템의 성능을 분석하였다.
본 논문은 웨이블렛 변환과 제안된 신경회로망을 이용한 홍채인식에 대한 연구이다. 인간의 생물학적 특징중에 최근 각광받는 특징인 홍채로 신원확인 시스템을 구현함을 목적으로 고신뢰도의 홍채인식 시스템을 개발중이다. 현재 개발되고 있는 신원확인을 위한 여러 가지 인식 시스템 중 홍채인식의 특성과 비교 우위적 장점을 소개하고, 경쟁학습 신경회로망에서의 효과적인 가중치 초기화 방법과 승자결정 방법에 관한 연구에 대한 실험결과를 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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