최근 들어 개인의 고유한 생체정보인 지문, 음성, 얼굴, 홍채, 손의 형태, 정맥분포 등을 사용자 인증에 이용하려는 이른바 생체 인식 및 인증 기술에 관한 연구에 관심이 모아지고 있다. 생체 인증 기술 중 얼굴 정보를 이용한 시스템은 비접촉식이므로 사용자의 거부감이 없고 컴퓨터에 기본으로 탑재되는 PC 카메라를 이용할 수 있다는 점에서 비용상 장점을 가진다. 그러나 얼굴 인증은 동일한 사람의 얼굴이라도 조명 변화, 표정 변화, 시점 변화, 머리 모양의 변화 등에 따라 다른 사람으로 인식될 수 있기 때문에 이러한 변화에 민감하지 않고 안정적인 성능을 갖는 시스템을 구현하는 것이 얼굴 인증 시스템의 목적이라고 할 수 있다. 이 연구에서는 사용자 정보의 기밀성 및 무결성을 제공하고 얼굴 인증시 발생하는 오 인증율(EER)을 최소화하기 위한 사용자 인증 프로토콜을 제안하였다.
생체인식 시스템은 인간 고유의 물리적인 특성들을 이용하여 인간을 인식하는 기술이다. 그리고 특정한 물리적인 특징들을 얻기 위하여 센서를 사용하고 디지털 패턴으로 변환시켜서 저장된 패턴과 비교한다. 구순문 인식은 지문, 음싶 패턴, 홍태 패턴과 얼굴 인식과 같은 신체적 특징에 비하여 상대적으로 연구가 많이 이루어지지 않았다. 구순문은 CCD 카메라를 이용할 경우 홍채나 얼굴 패턴 같은 다른 특징 요소와 연결하여 인식 시스템을 구축할 수 있는 장점을 가지고 있다. 구순문 인식을 위해 패턴 커널을 이용한 새로운 방법을 제시하였다. 패턴 커널은 여러 개의 국부 구순문 마스크 (local lip print mask)들로 구성된 함수이며, 구순문의 정보를 디지털 데이터로 전환시켜 준다. 복수 해상도를 가지는 인식 시스템은 단일 해상도의 시스템보다 더욱 신뢰적 이며 인식률도 높다. 복수해상도 구조는 오인식률을 현저히 감소시키므로 복수해상도를 갖는 구순문 인식은 생체인식 시스템에 잘 활용될 수 있다.
본 논문에서는 웹 기반의 의료 정보를 제공하기 위한 한방 진단 시스템 중 얼굴형 및 혀 영역 추출, 설색 분석 방법에 대해 제안한다. 이는 초 고령화 사회를 맞아 의료 혜택의 대중화와 보편화가 사회적 요구 사항으로 대두되고 있으며 이를 IT 기술로 구현하기 위해 웹 기반의 망진 및 설진을 이용한 의료 정보를 제공하는 시스템을 구축하고자 한다. 통상 인체의 생체 신호를 반영하여 나타내어 주는 곳은 홍채나 혀, 오관 등이 있다. 이 중 본 논문은 개발하고자 하는 웹 기반의 질병 진단 중 관형과 찰색을 위한 얼굴형의 분류, 오관 영역의 주출과 영양분할 그리고 인간의 생체 신호가 집약적으로 나타나 있는 혀에 대해 설색을 추출하는 방법 등에 대해 제안하고자 한다. 끝으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.
최근 코로나-19의 유행에 따른 전염병 예방 및 차단을 위해 비접촉 생체 정보 취득 및 분석 기술이 주목을 받고 있다. 습식 및 부착형 생체정보 취득 방법은 정확하게 생체정보를 측정 할 수 있는 장점이 있지 만 밀 접촉에 따른 전염이 높아지는 위험성을 내포하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 사람의 지문, 얼굴, 홍채, 정맥, 음성, 서명 등의 생체 정보를 자동화된 장치로 추출하는 비접촉 방식은 빅데이터와 AI 기술 적용으로 데이터 처리 속도가 빨라지고 인식 정확도가 높아지면서 다양한 산업에서 활용이 증가하고 있다. 그러나, 비접촉식 생체 데이터 취득 기술의 정확도가 개선되었지만, 비접촉 방법은 측정 대상 객체를 둘러싸고 있는 외부 온도, 습도, 조도 등의 주위 환경에 많은 영향을 받아 측정정보가 왜곡되는 현상이 발생하고 또한 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 생체정보 분석을 위한 개인화 정보(이미지, 신호 등)의 해석을 위한 맥락기반 생체신호 모델링 기법을 제안 한다. 맥락기반 생체정보 모델링 기법은 성능 개선을 위해 생체정보 측정의 정황 정보와 사용자 정보를 복합적으로 고려하는 모델을 제시한다. 제안 모델은 예측 값 확률을 최대화할 수 있는 맥락기반 신호 해석을 통한 특징 확률분포를 기반으로 신호 정보를 분석한다.
생체 인식 방식 중 하나인 지문 인식과 홍채 인식 등은 태양광과 같은 외부 요소에 쉽게 영향을 받는다. 따라서 최근에는 생체 내부의 특징을 이용하는 방법으로 지정맥 인식을 이용하고 있다. 정확한 정맥 인식을 위해서는 정맥 영역과 배경 영역을 확실하게 분리하는 것이 중요하다. 하지만 입력 영상에 포함 된 불균일한 조명 성분의 영향으로 정맥 영역과 배경 영역을 분리하는 것이 어려웠기 때문에 입력 영상의 조명 성분을 정규화 시킨 후 정맥 영역과 배경 영역을 분리 할 수 있는 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 기존의 조명 정규화 방법을 바탕으로 영상 스트레칭 과정이 포함 된 영상의 전처리 단계와 이진화, 레이블링 방법을 개선하여 기존의 정맥 인식 기법에 비해 더 나은 질적 개선을 이루고 처리 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 전자파의 전파현상의 불연속모델로서 시간영역 유한 차분법의 수치적 성질이 연구된다. 시간 공간의 차원에서 막스웰 방정식을 개구리뜀 근사식으로 나타내므로 수치적인 특성과 의존 영역의 항으로 전자파의 전파현상을 모사한다. 시간영역 유한차분법의 수치적모사과정이 기하학적으로 설명된다. 개구리뜀 근사법의 채용으로 인한 수치적인 분산현상이 예시된다. 개구리뜀 근사법을 기초로 한 시간영역 유한차분법은 원래 계산 결과만을 산출하는 모델이 아니고 묘사적인 모델이므로 전자파 전파현상에 대한 몰리적인 현상을 묘사할 뿐만 아니라 이러한 묘사직언 결과로부터 푸리에 변환을 통하여 주파수 영역에서의 결과를 추출할 수 잇는 매우 유연한 수치해석 방법이다. 그래서 본 수치해석 방법을 이용하여 WR-28과 WR-90 도파관의 E-평면 휠터와 인턱티브 아이리스의 특성성분적 결과를 포함시킨다.
Ismail, Nor Azman;Chai, Cheah Wen;Samma, Hussein;Salam, Md Sah;Hasan, Layla;Wahab, Nur Haliza Abdul;Mohamed, Farhan;Leng, Wong Yee;Rohani, Mohd Foad
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권2호
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pp.503-523
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2022
Nowadays, many attendance applications utilise biometric techniques such as the face, fingerprint, and iris recognition. Biometrics has become ubiquitous in many sectors. Due to the advancement of deep learning algorithms, the accuracy rate of biometric techniques has been improved tremendously. This paper proposes a web-based attendance system that adopts facial recognition using open-source deep learning pre-trained models. Face recognition procedural steps using web technology and database were explained. The methodology used the required pre-trained weight files embedded in the procedure of face recognition. The face recognition method includes two important processes: registration of face datasets and face matching. The extracted feature vectors were implemented and stored in an online database to create a more dynamic face recognition process. Finally, user testing was conducted, whereby users were asked to perform a series of biometric verification. The testing consists of facial scans from the front, right (30 - 45 degrees) and left (30 - 45 degrees). Reported face recognition results showed an accuracy of 92% with a precision of 100% and recall of 90%.
현재 대부분의 생체인증 시스템은 단일 생체정보를 이용하여 사용자를 인증하고 있는데, 이러한 방식은 노이즈로 인한 문제, 데이터에 대한 민감성 문제, 스푸핑, 인식률의 한계 등 많은 문제점들을 가지고 있다. 이를 해결하기 위한 방법 중 하나로 다중 생체정보를 이용하는 방법이 제시되고 있다. 다중 생체인증 시스템은 각각의 생체정보에 대해서 information fusion을 수행하여 새로운 정보를 생성한 뒤, 그 정보를 활용하여 사용자를 인증하는 방식이다. Information fusion 방법들 중에서 score-level fusion 방법을 보편적으로 많이 사용한다. 하지만 정규화 작업이 필요하다는 문제점을 갖고 있고, 데이터가 같아도 정규화 방법에 따라 인식률이 달라진다는 문제점을 갖고 있다. 이에 대한 대안으로 정규화 작업이 필요 없는 rank-level fusion 방법이 제시되고 있다. 하지만 기존의 rank-level fusion 방법들은 score-level fusion 방법보다 인식률이 낮다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 상관계수를 이용하여 score-level fusion 방법보다 인식률이 높은 rank-level fusion 방법을 제안한다. 실험은 홍채정보(CASIA V3)와 얼굴정보(FERET V1)를 이용하여 기존의 존재하는 rank-level fusion 방법들의 인식률과 본 논문에서 제안하는 fusion 방법의 인식률을 비교하였다. 또한 score-level fusion 방법들과도 인식률을 비교하였다. 그 결과로 인식률이 약 0.3%에서 3.3%까지 향상되었다.
Public concerns associated with the electromagnetic field (EMF) exposures from mobile phones on human body are increased. Although studies on the effects of the EMF exposures on human have been carried out for a long time, it is not proved yet whether the EMF effect is harmful or not. Based on the scientific results by experts, EMF exposure limits have been regulated as a precautionary approach on the assumption that the EMF effect may be harmful. It is well known that absorbed EMF can be transformed into heat within biological tissues and that thermal effects are related with the specific absorption rate (SAR) distribution. However, the relative magnitude and distribution of the energies are not well defined. Although there is comprehensive information of the thermal effects, most of them come from animal and in vitro studies. Considerable efforts have been made to analyze the EMF absorption model while the actual temperature in the human body has been rarely measured. Temperature changes on the face of a healthy male volunteer were studied. A digital mobile phone of 1.8GHz was used. A digital infrared imaging system (IRIS-5000, Medicore, Seoul, Korea) was applied to take infrared pictures of the face every minute while the volunteer talked over the mobile phone for 20 minutes. The specification of the imaging system was as follows: Temperature resolution = 0.1$^{\circ}C$; Range of temperature measurement = 17~40$^{\circ}C$; Pixel size = 0.9mm ${\times}$ 0.9mm; Frame time = 2.6s; Active temperature of detector = 77$^{\circ}$K. The result showed that temperature of the ear region was increased during the phone call and the region of the temperature increase on the face was expanded as the phone call time increased. Further study is necessary to investigate the temperature rise analytically and quantitatively.
최근 금융과 기술이 결합된 핀테크 기술이 각광받고 있고 모바일 기기에서 바이오 정보를 이용한 간편 결제를 이용하는 사람들이 늘어나고 있다. 본 논문에서는 기존의 지문, 홍채, 정맥 인식과 같은 생체인식 시스템과 달리 별도의 센서 추가 없이 스마트폰의 후면 카메라로 촬영된 엄지손가락 후면 영상을 이용한 새로운 비접촉식 바이오인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 엄지손가락의 길이, 너비, 주름 정보를 특징으로 사용한다. 이를 위해 가이드라인에 맞춘 엄지손가락 영상을 촬영하고, 조명 정규화, 피부색 영역 검출, 크기 정규화 및 정렬 과정을 거친 후 상관계수 계산을 통해 유사도를 측정한다. 인식 정확도 측정을 위해 동일인 매칭 및 타인 매칭을 진행하였으며, 오거부율이 1.55%일 때, 1.68%의 오수락율의 결과를 얻었다. 타인 매칭 결과에 대한 분포가 정규분포에 가깝게 나타나 보안성 측면에서 더욱 중요한 오수락율이 적다는 장점을 가진다. 오거부율이 15% 수준일 때 오수락율을 0%까지 낮출 수 있어 보안성을 우선시 하는 금융시장에서 본인 확인 목적의 바이오인식 방법으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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