디지털 도어록 시장이 활성화 되면서 생체인식기술과 스마트폰 등을 인증 수단으로 사용하는 보다 편리한 도어록 시스템이 개발되고 있다. 디지털 도어록의 성능은 보안성과 편리성이라는 두 가지 서로 상충되는 요소에 의해 결정된다. 본 논문에서는 편리성을 유지하면서 보안성을 높일 수 있는 하나의 방법으로 인증 수단을 문고리에 통합하는 원그립 기반 디지털 도어록의 디자인을 제안하고 구현하였다. 제안된 원그립 기반 문고리 통합형 도어록 시스템에서는 사용자가 문을 열기 위해 문고리를 잡는 한 번의 동작만으로 지문인식과 터치 센서를 이용한 그립패턴 인식을 순차적으로 진행하여 보안성을 한 단계 높이면서도 사용상의 편리성은 그대로 유지할 수 있다. 제안된 방법은 디지털 도어록 시스템 자체의 성능 개선 뿐 아니라 앞으로 더욱 활성화 될 것으로 예상되는 스마트 도어록 분야에서 스마트폰을 분실했을 때 발생하는 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권11호
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pp.4662-4679
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2015
Currently, the leakage of internal information has emerged as one of the most significant security concerns in enterprise computing environments. Especially, damage due to internal information leakage by insiders is more serious than that by outsiders because insiders have considerable knowledge of the system's identification and password (ID&P/W), the security system, and the main location of sensitive data. Therefore, many security companies are developing internal data leakage prevention techniques such as data leakage protection (DLP), digital right management (DRM), and system access control, etc. However, these techniques cannot effectively block the leakage of internal information by insiders who have a legitimate access authorization. The security system does not easily detect cases which a legitimate insider changes, deletes, and leaks data stored on the server. Therefore, we focused on the insider as the detection target to address this security weakness. In other words, we switched the detection target from objects (internal information) to subjects (insiders). We concentrated on biometrics signals change when an insider conducts abnormal behavior. When insiders attempt to leak internal information, they appear to display abnormal emotional conditions due to tension, agitation, and anxiety, etc. These conditions can be detected by the changes of biometrics signals such as pulse, temperature, and skin conductivity, etc. We carried out experiments in two ways in order to verify the effectiveness of the emotional recognition technology based on biometrics signals. We analyzed the possibility of internal information leakage detection using an emotional recognition technology based on biometrics signals through experiments.
지문 인식 시스템의 정확도를 향상시키기 위해서는 지문 영상 처리의 각 단계들이 다양한 환경에 있어서도 만족할 만한 성능을 유지해야 한다. 본 논문은 다양한 환경에도 강인하고 보다 향상된 지문 융선 방향 계산 방법을 제안한다. 이는 지문 영상의 정확한 표현을 위한 융선 흐름의 불연속성을 표현할 때 보다 안정한 계산 방법을 제공함으로써, 이 정보를 이용하여 지문 인식을 수행하는 데 보다 안정된 처리 방법을 제공할 것이다. 이를 위해 방향 계산 결과로부터 얻어진 사전 정보(복잡도)를 추출하고 이 정보에 기반 하여 적응적 필터를 설계함으로써 보다 향상된 지문 인식 결과를 얻을 수 있음을 보인다. 이러한 방법은 모든 생체 정보의 인식을 위한 범용 계산 방법으로 활용 가능하다.
In general, conventional user identification systems require users to carry a TAG or badge or to remember ID and password. Though biometric identification systems may relieve these problems, they are susceptible to environmental noise to some degree. We propose a natural user identification system, ubiFloor, exploiting user's walking pattern to identify the user. The system identifies a user, while tracking the user's location, with a set of simple ON/OFF switch sensors or equipments. Experimental results show that the proposed system can recognize the registered users at the rate of 92%. Future improvement in recognition rate may be achieved by combining other sensors such as camera, microphone, etc.
지문인식을 통한 생체인증 방식은 스마트 기기의 인증방법들 중 가장 보편화된 인증 방식이다. 하지만 사용자를 구별하는 유일한 인증 방식으로 발전하기에는 완벽한 생체인증 수단이라고 단정 지을 수 없다. 다수의 손가락을 등록함으로 인한 보안성의 하락이나 지문의 손상으로 인한 정확성을 보장할 수 없기 때문이다. 본 논문은 DFS(Display Fingerprint Solution) 기술이 적용된 터치스크린만으로도 지문 인식이 가능한 멀티 핑거 인증 방법 대해 제안한다. 무엇보다 사용자의 복잡한 지문이미지를 획득하고 이를 중첩시킨 후 간섭무늬를 발생시킨 후, 이를 통해 보안 이미지나 무늬를 획득해 사용자를 구별하는 보다 강화된 인증 방식을 제안한다. 본 논문이 제안하고자 하는 방안은 기존의 단순한 지문 이미지 획득보다 고차원적인 데이터를 생성할 수 있는 점을 중심으로 이루어진다.
현재 국내에서 국민들을 식별하기 위해 사용되는 주민등록증은 지문정보를 구체적으로 표시하고 있어 도난당할 시 이를 활용한 2차 피해를 초례할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 식별정보에 기밀성을 유지하면서 비용측면의 만족해야하며, 현재 국가가 보유하고 있는 지문 DB를 활용할 수 있는 형태의 신분증이 요구되고 이다. 이러한 시점에서 암호화된 QR코드와 지문정보를 활용한 안전한 신분증 형태를 제안하고자 한다.
Fingerprint-based identification is known to be used for a very long time. Owing to their uniqueness and immutability, fingerprints are today the most widely used biometric features. Therefore, recognition using fingerprints is one of the safest methods as a way of personal identification. But fingerprint identification system has a critical weakness. Since the fingerprint identification time dramatically increase when we compare the unknown fingerprint's minutiae with fingerprint database's minutiae. In this paper, a ridge orientation extraction method using Index table is proposed to solve the problem. The goal of fast direction image extraction is to reduce the identification time and to improve the clarity of ridge and valley structures of input fingerprint image.
Derivation cryptographic keys from human biometrics opens a new promising research area when it can be used efficiently for not only verification or recognition tasks, but also symmetric-key based applications. Among existing biometric traits, face is considered as the most popular biometrics since facial features are informative and discriminative. In this paper, we present a comprehensive survey of Face-based key generation (FKGS). First, we summarize the trend of FKGS researches and sum up the methods which play important roles in the proposed key generation systems. Then we present the evaluation and the general performance analysis; from that, we give a discussion about the advantages and disadvantages of surveyed studies to clarify the fundamental requirements and the main challenges when implementing FKGS in practice. Finally, an outlook on future prospects is given.
Radio Frequency Identification (RFID) is a common term for technologies using micro chips that are able to communicate over short-range radio and that can be used for identifying physical objects. RFID technology already has several application areas and more are being envisioned all the time. While it has the potential of becoming a really ubiquitous part of the information society over time, there are many security and privacy concerns related to RFID that need to be solved. This paper proposes a method which could protect private information and ensure RFID's identification effectively storing face feature information on RFID tag. This method improved linear discriminant analysis has reduced the dimension of feature information which has large size of data. Therefore, face feature information can be stored in small memory field of RFID tag. The proposed algorithm in comparison with other previous methods shows better stability and elevated detection rate and also can be applied to the entrance control management system, digital identification card and others.
In recent years, ear has emerged as a new biometric trait, because it has advantage of higher user acceptance than fingerprint and can be captured at remote distance in an indoor or outdoor environment. This paper proposes an individual identification method using ear region based on SIFT(shift invariant feature transform). Unlike most of the previous studies using rectangle shape for extracting a region of interest(ROI), this study sets an ROI as a flexible expanded region including ear. It also presents an effective extraction and matching method for SIFT keypoints. Experiments for evaluating the performance of the proposed method were performed on IITD public database. It showed correct identification rate of 98.89%, and it showed 98.44% with a deformed dataset of 20% occlusion. These results show that the proposed method is effective in ear recognition and robust to occlusion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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