우리는 1 인 가구가 늘어나고 있고 주거 침입 사고도 많이 발생하고 있는 현재 사회에 맞게 도어락에 보안을 강화하고, 집안에 CCTV 를 설치하여 감시하는 서비스를 제공하여 거주자의 불안감을 덜어내도록 한다. 사용한 H/W 는 아두이노와 지문인식센서로 도어락의 지문인증에, 라즈베리파이와 웹 캠은 도어락의 얼굴인증, CCTV 에 사용하여 구축했다. 또한 도어락 인증에 성공하면 집 모형의 문을 열어주기 위해 서보 모터를 사용했다. 사용한 S/W 는 데이터 저장, 얼굴 인증은 AWS 클라우드 서비스를 활용했고, 스마트폰 알람은 FCM 을 사용하였다. OpenCV 를 사용해 움직임 감지를 하고, Flask, Ngrok 를 활용해 실시간 스트리밍이 가능하도록 했다. 어플에서는 관리자가 데이터를 관리(조회, 추가, 삭제)를 할 수 있다.
스마트폰 4,000만명 시대에 돌입하면서 모바일 보안시장이 급속도로 증가되는 시점에서, 최근에 아이폰5S, 베가폰 등 모바일기기에서 지문 얼굴 홍채 정맥 등 바이오정보를 탑재 하여 스마트폰 기기인증 및 원격의료 모바일 지급결재서비스의 가입자 신원확인기능으로 바이오인식기술의 적용이 확대가 예상됨에 따라 국내외적으로 모바일 바이오인식 신융합기술에 대한 출현이 급부상되는 상황이다. 이에 따라, 본고에서는 국내 스마트폰 바이오정보 탑재 구현기술과 관련표준화 추진현황을 살펴보고, 향후 발전전망에 대해 알아본다.
최근 카드사 정보 유출과 더불어 유출된 개인정보를 악용한 범죄가 빈번하게 일어남에 따라 정보보호에 대한 관심과 중요성이 높아지고 있다. 국내 스마트폰 가입자 수도 4100만 명을 넘어가면서 모바일 보안에 대한 중요성 역시 강조되고 있는 가운데 지문, 홍채, 얼굴, 목소리, 눈동자 등 개개인의 고유 정보를 이용하여 인증하는 바이오 인식 기술이 주목을 받고 있다. 최근 휴대폰 제조업체들도 스마트폰 기기 내에 바이오 인식 기술을 탑재하여 기존의 인증 방식인 잠금 패턴이나 PIN 방식보다 강화된 보안성을 제공하고 있다. 또한 모바일 결제 서비스 이용 증가에 따라 바이오 인식 결제 서비스를 제공.이용할 수 있어 그 활용성은 매우 클 것으로 전망된다. 하지만 바이오 데이터의 안전한 처리 문제, 바이오 인식 서비스의 부족 등과 같은 문제점이 따르는 실정이다. 본고에서는 바이오 인식 기술의 적용 현황 및 국내외 동향을 살펴보고 바이오 인식 시장의 문제점 분석과 이에 따른 개선 방향에 대해서 연구한다.
본 논문에서는 손목 부착형 카메라의 시점불변 특성을 이용하여 조명 변화에 강인한 손 영역 추출 방법을 제안하고, 추출된 손 영역 정보를 이용하여 손 모양을 인식하는 시스템을 다룬다. 손목 부착형 카메라 장치는 물리적으로 시점불변의 영상을 제공하는 장점이 있으며, 본 논문은 이러한 특성을 적극 활용하여 적응형 히스토그램을 기반으로 베이지안 규칙을 사용하여 손 영역을 추출한다. 사전에 구축된 RGB 히스토그램으로부터 HSV 히스토그램을 생성하고, 현재의 영상으로부터 추출된 손 영역 정보를 이용하여 HSV 히스토그램을 갱신한다. 또한, 사용자 독립모델(User independent model)과 사용자 종속모델(User dependent model)의 장점을 고려하여 사용자가 사용함에 따라 사용자 독립모델에서 사용자 종속모델로 수렴하는 사용자 적응 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 인식 성능을 평가하기 위해 16개의 지문자에 대한 인식률을 측정하여 27.91%의 인식률 증가 결과를 얻을 수 있었다.
여권은 외국을 여행하는 사람의 신분이나 국적을 증명하고 상대국에 그 보호를 의뢰하는 문서이다. 해외여행이 자유로워져 출, 입국 인구가 증가하면서 여권의 위, 변조가 증가하고 있다. 위, 변조 여권은 국제범죄조직들이 수사 당국의 감시망을 피하거나 출입국이 규제된 범법자의 신분을 은폐하기 위해 주로 사용한다. 생체측정인증기술이란 각 개인마다 다른 지문, 홍채, 땀샘구조, 혈관, 장문, 정맥 분포, 음성 등 개인의 독특한 생체정보를 추출하여 분석한 후에, 기존에 저장된 데이터와 비교해서 본인임을 확인하고 인증하는 기술을 말한다. 여권에 생체인식기술을 도입하여 여권 없이도 외국여행이 가능한 생체측정 인증기술에 대해 조사하고, 이 기술을 이용한 현황과 여러 종류의 생체인식 중에 어느 것을 이용하는 것이 가장 바람직한지 등에 대해 조사, 분석하였다.
최근 인터넷과 네트워크 기술의 발달로 디지털 콘텐츠(이미지, 음성, 동영상 등)의 불법적인 복제나 유통으로 인한 저작권 문제가 크게 대두되고 있다. 이런 저작권의 보호를 위해 콘텐츠 내에 저작권자의 정보를 삽입하여 저작물의 저작권을 보호하는 기술인 디지털 워터마킹 기술은 현재 널리 연구되고 있다. 이러한 디지털 워터마킹 기술을 생체 정보(지문, 홍채)에 적용하여, 저장되어 있던 생체 정보의 도난이나 도용 시에 발생 할 수 있는 문제를 방지하는 것이 본 연구의 목적이다. 이를 위해 본 논문에서는 주파수 영역에서의 워터마크 삽입 방법을 사용하였으며, 워터마크 삽입 전후의 인식률 차이를 비교 분석하였고, 일반적으로 생체 데이터에 대해 많이 가해지는 공격인 흐림 공격에 대한 워터마크의 강인성을 측정하였다. 실험결과 본 논문에서 제안하는 워터마킹 기법이 홍채 및 지문 영상에 대해 효과적으로 사용될 수 있음을 알 수 있었다.
게이트 인식은 원 거리에서 획득한 사람의 걸음걸이 영상 시퀀스를 이용하여 개개인의 특징을 파악하여 해당 시퀀스가 누구인지를 파악하고자 하는 방법이다. 지문 인식이나 홍채 인식과 같은 기존의 생체 인식 방법은 정확도는 매우 높으나 사용자로 하여금 정보 제공을 위해 직접적인 접촉이나 근접 촬영 등 불편한 행위가 수반되는 단점이 있다. 게이트 인식은 원거리 영상으로 인식을 시도할 수 있기 때문에 새로운 생체 인식 방법으로 많은 연구가 진행되고 있다. 게이트 인식을 위해서는 한 장의 영상이 아니라 연속적인 걸음걸이 시퀀스로부터 개개인을 구별할 수 있는 특징을 추출하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 객체의 움직임 시퀀스에 대한 특징을 기술할 수 있는 shape sequence 기술자를 이용한 게이트 인식 방법을 제안하고, 다양한 실험을 통해 사람을 구별할 수 있는 인식 기법으로서의 가능성을 제시한다.
최근 선천적 청각장애 뿐만 아니라 후천적 요인으로 인해 청각장애를 가지게 되는 사람들도 증가하고 있지만, 수어를 익힐 수 있는 환경은 열악한 상황이다. 이에 본 연구에서는 수어를 배우는 수어 학습자를 위한 수어학습 보조도구로써 수어(지숫자/지문자) 평가 시스템을 제시하고자 한다. 이에 본 논문에서는 OpenCV 라이브러와 MediaPipe를 이용하여 손과 손가락을 추적하여 수어 동작을 인식하고 CNN기법을 이용하여 수어의 의미를 텍스트 형태의 데이터로 변환하여 학습자에게 제공하는 시스템을 연구한다. 이를 통해 수어를 배우는 학습자가 스스로 올바른 수형인지를 판단할 수 있도록 자기주도학습을 가능하게 하여 수어를 익히는데 도움이 되는 수어학습보조 시스템을 개발하고, 청각장애인들의 의사소통의 주언어인 수어학습을 지원하기 위한 방안으로 수어학습보조 시스템을 제안하는 데 목적이 있다.
매년 1인 가구를 대상으로 한 범죄가 증가하고 있다. 이에 따라 지문인식, 스마트키와 같은 도어록 제품들이 출시되었지만 오히려 범죄에 악용되는 사례들이 발생하였다. 본 논문에서는 얼굴인식장치(face identifier, FI)를 통해 객체를 인식하고, 원격 도어록 관리자(remote door lock manager, RDM)를 통해 잠금제어부(locking control unit, LCU)를 관리하는 긴급 상황 인식 스마트 도어록을 제안한다. 사용자의 얼굴을 얼마나 빠르고 정확하게 인식하는지 속도와 신뢰도에 대한 테스트를 진행하였고, 긴급 상황 시 사용자가 안전하게 집으로 들어갈 수 있음을 확인하였다. 본 제품을 통해 주거 침입, 스토킹 등 1인 가구 대상 범죄율과 도어록 악용 범죄율이 낮아질 것으로 사료된다.
모바일 보안의 증가에 따라, 지식에 근거한 사용자 이름, 패스워드 방식의 개인 인증에 대한 실패를 경험한 사용자들은 개인 식별과 인증에서 손 형상, 지문 인식, 목소리와 같은 생체 정보를 사용하는 것을 더욱 선호하게 되었다. 그러므로 모바일 보안을 위해 개인 식별과 인증에서 생체 인증을 사용하는 것은 인터넷 상에서 고객과 판매자들 모두에게 신뢰성을 준다. 본 연구는 개인 식별과 인증을 위해 iphone4와 galaxy s2의 모바일 폰 영상으로부터 손형상, 손 바닥 특징, 손가락 길이와 너비 등의 손 생체 정보를 인식하는 시스템을 개발한다. 본 연구의 손 생체 정보인식 시스템은 영상 획득, 전처리, 잡음 제거, 표준 특징패턴 추출, 개별 특징패턴 추출 그리고 손 생체 정보 인식의 6가지 단계로 구성한다. 실험에서 사용한 입력 데이터는 50명의 실험자의 손 형상 영상과 손 바닥 영상으로 구성한 250장의 데이터에 대한 평균 인식률은 93.5%이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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