• 제목/요약/키워드: biometric information

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지문 인증을 이용한 보안 토큰 시스템 구현 (Implementation of A Security Token System using Fingerprint Verification)

  • 문대성;길연희;안도성;반성범;정용화;정교일
    • 정보보호학회논문지
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    • 제13권4호
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    • pp.63-70
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    • 2003
  • 급속한 정보화 및 인터넷의 발달로 인해 네트워크를 통한 정보의 교류가 활발해지고 온라인 뱅킹 등 전자상거래와 관련된 산업의 규모가 커지면서 정확한 개인 인증에 대한 요구가 그 어느 때 보다도 커지고 있다. 이러한 환경에서 가장 일반적인 인증수단으로 사용되고 있는 PM(Personal Identification Number) 또는 패스워드 방식은 유출 및 망각의 위험이 상존하므로, 이런 문제를 해결할 수 있는 생체 인증에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 생체 인증 시스템의 보안 수준을 좀더 향상시키기 위해서 생체 정보의 저장뿐만 아니라 인증까지도 사용자가 휴대 할 수 있는 보안 토큰(스마트카드, USB 토큰) 내부에서 수행하는 연구가 진행되고 있다. 그러나, 보안 토큰의 제한된 하드웨어 자원(메모리. CPU)때문에 기존의 생체 인증 알고리즘으로는 동작이 불가능하다. 본 논문에서는 206MHz StrongARM CPU, 16MBytes Flash Memory 및 1MBytes RAM의 하드웨어 자원을 가지는 지문 인증 보안 토큰 시스템 구현에 대하여 기술하고, 이러한 보안 토큰 시스템에서 수행이 경량화시킨 지문 인증 알고리즘의 성능을 분석하였다. 실험결과, 본 논문에서 제안한 지문 인증 알고리즘은 6.8KBytes의 메모리를 사용하여 1.7%의 EER(Equal Error Rate)을 제공할 수 있음을 확인하였다.

딥러닝 및 기계학습 활용 반려견 얼굴 정면판별 방법 (Recognition of dog's front face using deep learning and machine learning)

  • 김종복;장동화;양가영;권경석;김중곤;이준환
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제21권12호
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    • pp.1-9
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    • 2020
  • 반려견을 키우는 가구 수가 급격하게 증가함에 따라 유기, 유실견도 많이 증가하고 있다. 국내에서는 2014년부터 반려동물 등록제를 시행하고 있지만, 안전성과 실효성 문제로 등록률이 높지 않은 실정이다. 이러한 문제를 해결할 방법으로 반려견 생체인식 기술이 주목을 받고 있다. 생체인식률을 높이기 위해서는 최대한 정면에서 같은 형태로 생체정보 이미지를 수집해야 한다. 하지만 반려견은 사람과 달리 비협조적이기 때문에 생체정보 이미지 수집이 어렵다. 본 논문에서는 반려견 생체인식에 적합한 생체정보 이미지 수집을 위해 실시간 영상에서 반려견 얼굴 방향이 정면인지를 판별하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 딥러닝을 활용하여 반려견 눈과 코를 검출하고, 검출된 눈과 코의 상대적 크기와 위치를 통해 5가지의 얼굴 방향 정보를 추출하여 기계학습 분류기로 정면 여부를 판별한다. 2,000개의 반려견 이미지를 분류하여 학습, 검증 및 테스트에 사용하였다. 눈과 코 검출에는 YOLOv3와 YOLOv4를 사용하였고, 분류기는 MLP(Multi-layer Perceptron), RF(Random Forest), SVM(Support Vector Machine)을 사용하였다. YOLOv4와 RF 분류기를 사용하고 제안하는 5가지 얼굴 방향 정보 모두를 적용하였을 때 얼굴 정면 판별 성능이 95.25%로 가장 좋았으며, 실시간 처리도 가능한 것으로 나타났다.

KANO-TOPSIS 모델을 이용한 지능형 신제품 개발: 차량용 음성비서 시스템 개발 사례 (KANO-TOPSIS Model for AI Based New Product Development: Focusing on the Case of Developing Voice Assistant System for Vehicles)

  • 양성민;탁준혁;권동환;정두희
    • 지능정보연구
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    • 제28권1호
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    • pp.287-310
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    • 2022
  • 인공지능의 등장으로 과학기술 분야 뿐만 아니라 산업의 고도화가 가속화되고 있다. 기업은 인공지능 기술의 효과적인 도입을 통한 지능형 제품 개발로 고객 경험 혁신 및 가치 창출을 실현하고자 한다. 그러나 지능형 제품은 인공지능과 같은 급진적인 기술을 기반으로 하는 제품의 특성상 기존 제품과 개발 방식에 있어 차이를 나타내며, 기존 제품 개발 방법론을 그대로 적용하기에 명확한 한계가 존재한다. 본 연구에서는 차량용 음성비서를 예시로 기업들의 성공적인 지능형 신제품 개발을 위한 KANO-TOPSIS 기반의 새로운 연구 방법을 제안한다. 먼저 KANO 모델을 통해 고객들이 신제품에 필요하다고 생각하는 기능을 선별 및 평가하고, TOPSIS를 통해 고객들이 필요로 하는 기능의 중요도를 구해 신제품 개발을 위한 새로운 기능의 우선순위를 도출한다. 분석을 위해 차량 상태 확인 및 기능 제어 요소, 주행 관련 요소, 음성비서 자체의 특성, 인포테인먼트 요소, 일상생활 지원 요소 등 주요 카테고리를 선정 및 고객 요구속성을 세분화하였으며, 분석 결과, 높은 인식 정확도가 차량용 음성비서 개발에 있어 최우선으로 고려되어야 할 요소로 나타났다. 운전자의 생체 정보, 사용 습관 등에 맞춤화된 콘텐츠를 제공하는 인포테인먼트 요소는 예상과 달리 낮은 우선순위를 나타낸 반면 차량 상태 알림, 주행 보조 및 보안 등 운전자의 안전과 관련된 기능들은 보다 우선적으로 개발되어야 할 요건으로 밝혀졌다. 본 연구는 KANO와 TOPSIS를 결합한 우수한 모델을 통해 혁신적인 지능형 신제품의 특성에 맞는 새로운 제품 개발 방법론을 제시했다는 점에서 의의가 있다.

지정맥 인식을 위한 고속 지정맥 영역 추출 방법 (Fast Detection of Finger-vein Region for Finger-vein Recognition)

  • 김성민;박강령;박동권;원치선
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제46권1호
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    • pp.23-31
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    • 2009
  • 최근 출입통제, 금융보안 및 전자여권 등 다양한 분야에서 얼굴인식, 지문인식, 홍채인식 등과 같은 생체인식기술의 적용이 활발히 이루어지고 있다. 또한 최근에는 손가락의 지정맥 패턴정보를 이용하여 개인을 인증하는 연구 역시 활발히 진행 중이다. 일반적으로 획득된 지정맥 영상은 손가락의 두께에 따른 적외선 빛의 투과도 및 카메라의 센서 잡음으로 인하여 정맥과 배경 분리에 많은 어려움이 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 고속으로 지정맥 영역을 추출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 본 연구는 기존의 방법에 비해 다음과 같은 2가지 장점을 가지고 있다. 첫째, 획득된 지정맥 영상에 적응적 지역 이진화 방법을 적용하여 지정맥 영역을 분리하였다. 둘째, 분리된 영상의 잡음을 열림 및 닫힘 연산을 이용하여 제거하고 최종적으로 골격화하여 지정맥 영역을 추출하였다. 실험결과, 기존의 방법들에서는 영상 잡음을 제거하기 위해 많은 필터를 사용하였으나 제안한 방법에서는 필터를 많이 사용하지 않으면서도 고속으로 정확하게 지정맥 영역을 추출할 수 있음을 보였다.

휴대폰 환경에서의 근적외선 얼굴 및 홍채 다중 인식 연구 (A Study on Multi-modal Near-IR Face and Iris Recognition on Mobile Phones)

  • 박강령;한송이;강병준;박소영
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제45권2호
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    • pp.1-9
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    • 2008
  • 휴대폰에서 보안 필요성이 증가함에 따라 개인 인증을 위하여 홍채, 지문, 얼굴과 같은 단일 생체 정보를 이용한 많은 연구들이 진행되었으나 단일 생체 인식에서는 인식 정확도에 한계가 있었다. 따라서 본 논문에서는 휴대폰 환경에서 고 인식율을 위해 얼굴과 홍채를 결합하는 방법에 대해 제안한다. 본 논문에서는 근적외선 조명과 근적외선 통과 필터를 부착한 휴대폰의 메가 픽셀 카메라를 사용하여 근적외선 얼굴 및 홍채 영상을 동시에 취득한 후, SVM(Support Vector Machine)을 기반으로 스코어 레벨에서 결합하였다. 또한, 저 연산의 로가리듬(Logarithm) 알고리즘을 사용한 얼굴 데이터의 조명 변화에 대한 정규화와 극 좌표계 변환 및 홍채 코드의 비트 이동 매칭에 의한 홍채 영역의 이동, 회전, 확대 및 축소에 대한 정규화를 통해 SVM의 분류 복잡도와 얼굴, 홍채 데이터의 본인 변화도를 최소화함으로써 인식 정확도를 향상시켰으며, 저 연산의 휴대폰 환경에서 정수혈 기반의 얼굴 및 홍채 인식 알고리즘을 사용하여 처리시간을 향상시켰다. 실험 결과, SVM을 사용한 인식의 정확성이 단일 생체(얼굴 또는 홍채), SUM, MAX, MIN 그리고 Weighted SUM을 사용하는 것보다 우수한 것을 알 수 있었다.

DNA 앱타머를 이용한 Streptococcus mutans의 부착 억제 (A novel anti-adhesion agent using DNA aptamers for Streptococcus mutans)

  • 박병주;옥승호
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제19권3호
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    • pp.382-388
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    • 2018
  • 본 연구는 치아우식증의 주 원인균으로 작용하는 S. mutans에 특이적인 앱타머 및 그 작용 기전에 관한 것으로 더욱 상세하게는 SELEX방법을 이용하여 S. mutans에 특이적인 앱타머를 선별하고, 앱타머와 결합하는 단백질 분자를 정제 및 동정함으로써 S. mutans의 부착에 관련된 기전을 보다 더 명확하게 규명하고자 하였다. 표적분자에 높은 친화도와 선택성으로 결합할 수 있는 특성을 가지는 앱타머는 3차원적인 특이적 구조에 의해 표적물질에 대해 수 nM ~ 수 pM 수준의 높은 결합력과 선택성을 지니고 있으며, 항체와 유사한 특성을 가지는 핵산으로 여겨지고 있다. 또한, 항체에 비해 안정성이 매우 높아 실온 보관이나 운반이 가능하고, 장시간이나 반복사용이 요구되는 진단용으로의 응용이 매우 용이하다. 또한 생체 내 면역거부반응이 거의 일어나지 않는 점 등을 바탕으로 보다 저렴한 앱타머로 대체하려는 시도가 이루어지고 있으며, 이는 치료용으로의 개발연구에 매우 중요한 장점이 될 수 있다. 이를 위하여 39개의 random sequence를 갖는 DNA library를 제조하고, S. mutans를 앱타머 선별의 대상물질로 하여, SELEX 방법을 통하여 선별하고 pCR2.1 cloning vector에 cloning하고, 그 염기서열을 분석하였다. 그 결과 6종의 서로 다른 염기서열을 갖는 앱타머를 선별하였으며, 선별된 앱타머 중 SM-2를 이용하여 앱타머와 직접 결합하는 단백질을 분리, 동정하였다. 위의 결과로부터 선별된 앱타머들은 S. mutans에 선택적으로 결합함을 확인하였고, 이 앱타머는 세균의 당 대사 및 단백질 합성 관련 단백질에 결합함으로서 세균의 부착을 억제 할 수 있음을 확인하였다.

제한된 자원을 갖는 장치에서 효과적인 얼굴 인증 방법 (An Effective Face Authentication Method for Resource - Constrained Devices)

  • 이경희;변혜란
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제31권9호
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    • pp.1233-1245
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    • 2004
  • 사용자를 인증하는데 생체인식(biometrics)을 사용하는 것은 보안성과 편리성에서 우수함에도 불구하고, 생체 정보를 사용하는 전형적인 인증 알고리즘은 스마트카드(smart cards)와 같은 자원이 한정된 장치에서는 실행되지 못할 수도 있다. 따라서, 제한된 자원을 갖는 장치에서 생체인식 과정이 수행되기 위해서는 적은 메모리와 처리 능력을 요구하는 가벼운 인증 알고리즘의 개발이 필요하다. 또한 생물학적 특징들 중에서 얼굴에 의한 인증은 인간에게 보다 친숙하고 얼굴 영상 획득이 비강제성을 띤다는 점에서 사용하기 가장 편리한 생체인식 기술이다. 본 논문에서는 생체인식 기술 연구의 일환으로 새로운 얼굴 인중 알고리즘을 제안한다. 이 얼굴 인증 알고리즘은 두 가지 면에서 새로운 특성을 갖는다. 그 하나는 유전자 알고리즘(GA: Genetic Algorithms) 에 의해 추출된 특징 집합(feature set)을 입력벡터로 사용하는 Support Vector Machines(SVM)을 얼굴인증에 이용함으로써 메모리 요구량을 감소시킨다는 것이다. 다른 하나는, 필요에 따라 특징 집합의 크기 조절에 대한 시스템 파라미터를 조절함으로써, 인식률은 다소 감소하더라도 인증 과정에 필요한 메모리양을 더욱 더 감소시킬 수 있다는 것이다. 이러한 특성은 메모리양이 한정된 장치에서 얼굴 인중 알고리즘을 수행할 수 있게 하는 데 상당히 효과적이다. 다양한 변화가 있는 얼굴 데이터베이스들에 대하여 실험한 결과, GA에 의해 선택된 식별력이 우수한 특징들을 SVM의 입력벡터로 사용하는 제안한 얼굴 인증 알고리즘이, GA에 의한 특징 선택 과정이 없는 알고리즘보다 정확성과 메모리 요구량에서 우수한 성능을 보임을 알 수 있다. 또한 시스템 파라미터의 변경 실험에 의해 선택될 특징의 개수가 조절될 수 있음을 보인다.

The Korean Gastric Cancer Cohort Study: Study Protocol and Brief Results of a Large-Scale Prospective Cohort Study

  • Eom, Bang Wool;Kim, Young-Woo;Nam, Byung-Ho;Ryu, Keun Won;Jeong, Hyun-Yong;Park, Young-Kyu;Lee, Young-Joon;Yang, Han-Kwang;Yu, Wansik;Yook, Jeong-Hwan;Song, Geun Am;Youn, Sei-Jin;Kim, Heung Up;Noh, Sung-Hoon;Park, Sung Bae;Yang, Doo-Hyun;Kim, Sung
    • Journal of Gastric Cancer
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    • 제16권3호
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    • pp.182-190
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    • 2016
  • Purpose: This study aimed to establish a large-scale database of patients with gastric cancer to facilitate the development of a nationalcancer management system and a comprehensive cancer control policy. Materials and Methods: An observational prospective cohort study on gastric cancer was initiated in 2010. A total of 14 cancer centers throughout the country and 152 researchers were involved in this study. Patient enrollment began in January 2011, and data regarding clinicopathological characteristics, life style-related factors, quality of life, as well as diet diaries were collected. Results: In total, 4,963 patients were enrolled until December 2014, and approximately 5% of all Korean patients with gastric cancer annually were included. The mean age was $58.2{\pm}11.5$ years, and 68.2% were men. The number of patients in each stage was as follows: 3,394 patients (68.4%) were in stage IA/B; 514 patients (10.4%), in stage IIA/B; 469 patients (9.5%), in stage IIIA/B/C; and 127 patients (2.6%), in stage IV. Surgical treatment was performed in 3,958 patients (79.8%), endoscopic resection was performed in 700 patients (14.1%), and 167 patients (3.4%) received palliative chemotherapy. The response rate for the questionnaire on the quality of life was 95%; however, diet diaries were only collected for 27% of patients. Conclusions: To provide comprehensive information on gastric cancer for patients, physicians, and government officials, a large-scale database of Korean patients with gastric cancer was established. Based on the findings of this cohort study, an effective cancer management system and national cancer control policy could be developed.

NFC 기반 FIDO(Fast IDentity Online) 및 2 Factor 기술과 허가형 분산원장 블록체인을 이용한 모바일 갤러리 경매 방안 제안 (A Proposal for Mobile Gallery Auction Method Using NFC-based FIDO and 2 Factor Technology and Permission-type Distributed Director Block-chain)

  • 노순국
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제20권6호
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    • pp.129-135
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    • 2019
  • 최근 NFC 내장 단말기(스마트 폰) 사용자의 증가와 더불어 NFC 기반 모바일 환경에서 모바일 상거래 프로세스를 개선하기 위한 연구가 이루어지고 있다. 모바일 전자결제시 인증이 중요하므로 FIDO(Fast IDentity Online) 및 2 Factor 전자결제 시스템을 적용하는 방안이 연구되었다. 또한 최근 4차산업의 대표적 기술로 분산원장을 이용하는 블록체인이 등장하였다. 본 연구에서는 불특정 소수가 참여하는 소규모의 갤러리 경매에서 NFC 내장 단말기(스마트 폰)를 사용하는 거래자들의 모바일 갤러리 경매를 위해서, 경매 참여자들의 전자 결제시 거래 내역과 소유권 이전 등을 기록하기 위해 2 Factor 인증방식으로 패스워드 기반의 인증과 생체인증 기술(지문)을 적용하였다. 그리고, 갤러리 경매 관련 비용 절감과 데이터 무결성을 위해 허가형 분산원장 블록체인을 구성하여 이용하는 방안을 제안하였다. 또한 경매 분야에서 블록체인을 적용한 국내외 사례를 조사하고 제안 방안과 비교, 평가하였다. 향후 연구에서는 제안 방안을 적용하기 위해 블록체인 네트워크와 스마트 계약의 구현 및 블록체인과 인공지능(Artificlal Intelligence)을 접목하는 방안에 대해 연구하고자 한다.

Software development for the visualization of brain fiber tract by using 24-bit color coding in diffusion tensor image

  • Oh, Jung-Su;Song, In-Chan;Ik hwan Cho;Kim, Jong-Hyo;Chang, Kee-Hyun;Park, Kwang-Suk
    • 대한자기공명의과학회:학술대회논문집
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    • 대한자기공명의과학회 2002년도 제7차 학술대회 초록집
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    • pp.133-133
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    • 2002
  • Purpose: The purpose of paper is to implement software to visualize brain fiber tract using a 24-bit color coding scheme and to test its feasibility. Materials and Methods: MR imaging was performed on GE 1.5 T Signa scanner. For diffusion tensor image, we used a single shot spin-echo EPI sequence with 7 non-colinear pulsed-field gradient directions: (x, y, z):(1,1,0),(-1,1,0),(1,0,1),(-1,0,1),(0,1,1),(0,1,-1) and without diffusion gradient. B-factor was 500 sec/$\textrm{mm}^2$. Acquisition parameters are as follows: TUTE=10000ms/99ms, FOV=240mm, matrix=128${\times}$128, slice thickness/gap=6mm/0mm, total slice number=30. Subjects consisted of 10 normal young volunteers (age:21∼26 yrs, 5 men, 5 women). All DTI images were smoothed with Gaussian kernel with the FWHM of 2 pixels. Color coding schemes for visualization of directional information was as follows. HSV(Hue, Saturation, Value) color system is appropriate for assigning RGB(Red, Green, and Blue) value for every different directions because of its volumetric directional expression. Each of HSV are assigned due to (r,$\theta$,${\Phi}$) in spherical coordinate. HSV calculated by this way can be transformed into RGB color system by general HSV to RGB conversion formula. Symmetry schemes: It is natural to code the antipodal direction to be same color(antipodal symmetry). So even with no symmetry scheme, the antipodal symmetry must be included. With no symmetry scheme, we can assign every different colors for every different orientation.(H =${\Phi}$, S=2$\theta$/$\pi$, V=λw, where λw is anisotropy). But that may assign very discontinuous color even between adjacent yokels. On the other hand, Full symmetry or absolute value scheme includes symmetry for 180$^{\circ}$ rotation about xy-plane of color coordinate (rotational symmetry) and for both hemisphere (mirror symmetry). In absolute value scheme, each of RGB value can be expressed as follows. R=λw|Vx|, G=λw|Vy|, B=λw|Vz|, where (Vx, Vy, Vz) is eigenvector corresponding to the largest eigenvalue of diffusion tensor. With applying full symmetry or absolute value scheme, we can get more continuous color coding at the expense of coding same color for symmetric direction. For better visualization of fiber tract directions, Gamma and brightness correction had done. All of these implementations were done on the IDL 5.4 platform.

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