본 논문에서는 개인인증 시스템으로 널리 사유되고 있는 바이오인식 시스템에서의 바이오인식 템플릿 보호에 대해서 다룬다. 먼저 바이오인식 시스템의 구성요소와 동작을 살펴보고 여기에서 사용되는 바이오인식 템플릿과 개인 식별정보(ID)에 대한 정의를 내린다. 이어서 바이오인식 시스템의 동작에 있어서 개인 식별 정보와 바이오식 템플릿이 공격당할 수 있는 위협 요소와 공격의 예를 살펴봄으로서, 암호와 전자서명에 의해서 방지 될 수 있는 보안 위협의 유형을 찾아낸다. 이러한 위협 요인들이 실제의 바이오인식 시스템을 운영하면서 발생될 수 있는 예와 대책을 찾기 위하여, 지역모델, 다운로드, 첨부모델, 센터 모델 등의 4개의 운용유형에 대해서 취약성을 분석하여 각각의 경우에 개인 식별 정보와 바이오인식 템플릿의 보호를 위한 대책을 기술한다. 마지막으로 바이오 인식 시스템을 운영하는데 있어서 프라이버시 관점에서의 바이오인식 템플릿의 보호에 대해서 기술하고자 한다.
무선 주파수를 사용하여 객체를 자동으로 식별하는 전자 태그 기술인 RFID는 최근에 다양한 분야에서 각광을 받고 있다. 논문에서는 RFID의 식별자 기능과 CDMA 기술을 이용한 부재중 방문객 관리 시스템을 개발한다. 시스템은 RFID에 기반하여 부재중 방문객을 식별하고, CDMA를 이용하여 방문객과 피방문객간에 SMS 메시지를 통해서 간접적으로 서로 통신할 수 있게 한다. 시스템은 특징은 방문객과 피방문객이 개인 정보를 노출시키지 않고서 간접적으로 대화를 가능하게 한다는 점이다. 논문에서는 시스템을 설계, 구현하고, 그 실행 예를 보인다.
본 연구에서는 천해환경에서 저주파 음향신호의 신경회로망에 기초한 식별시스템 적용 가능성을 살펴 본다. 220 Hz 주파수에서 도플러 변이와 주파수 확산 효과를 추정한 결과 시간에 따라서 2 Hz 이하의 변화를 보인다. 이러한 주파수의 작은 변화는 신경회로망에 기초한 식별시스템이 단지 토널 주파수 정보만으로도 신호의 식별을 가능하게 한다. 신경회로망은 모두 4개의 층으로 이뤄져 있으며, 입력과 출력 처리요소는 각각 60개와 4개로 구성되어 있다. 주파수 200-250 Hz 대역에서 실측한 토널 신호를 신경회로망에 기초한 식별시스템에 입력시킨 결과 순간적인 프레임의 경우에 대해서는 67% 이상, 그리고 연속되는 5개의 프레임을 평균한 경우에 대해서는 91% 이상의 신호를 식별할 수 있다.
개인 식별 연구는 보안, 감시 시스템에서 중요한 부분이다. 최선의 성능을 가진 시스템을 설계하기 위하여 감지기들로부터 최대 정보를 이용할 수 있도록 설계한다. 다양한 생체 인식 시스템은 등록, 확인, 또는 개인 식별을 위하여 생리 특성이나 행동 특성을 하나이상 활용한다. 발걸음 인식만을 가지고는 아직 개인별 변별적 특징을 안정적으로 나타내지 못하므로, 본 논문에서는 얼굴과 발걸음을 결합한 개인 식별 시스템을 제안한다. 본 논문에서 우리는 한 개의 카메라를 이용한다. 즉, 얼굴과 발걸음 인식 모두 하나의 카메라를 이용하여 획득된 같은 이미지 셋을 사용한다. 본 논문의 중점은 이미지들에서 이용할 수 있는 최대 정보량을 활용하는 것으로 시스템의 성능을 향상시키는 것이다. 결합은 결정 단계에서 고려된다. 제안된 알고리듬은 NLPR 데이터베이스를 사용한다.
최근 개인정보가 포함된 비정형 텍스트 문서들이 유출되거나 무분별하게 공개됨으로써 정보의 주체는 물론 기업들까지 피해를 받고 있다. 데이터를 공개 및 활용하기 위해 개인정보 검출 및 비식별화 과정이 필수적이지만 정형 데이터와는 달리 비정형 데이터의 경우 해당 과정을 자동으로 처리하는 데 한계가 있다. 이를 위해 딥러닝 모델들을 사용하여 자동화하려는 연구들이 있었지만 문장 내 단어의 모호성에 대한 고려 없이 단어 개체명 정보에만 의존하여 개인정보를 검출하는 형태로 진행되었다. 따라서 문장 내 단어들 중 식별 대상인 단어들도 비식별화 되어 데이터에 대한 유용성을 저해할 수 있다는 문제점을 남겼다. 본 논문에서는 문장의 의도 정보를 단어의 개체명 학습 과정에 부가적인 정보로 활용하는 개인정보 검출 모델과 개인정보 데이터의 유용성을 고려한 비식별화 기법을 제안한다.
본 논문에서는 RFID 시스템에서 식별영역 내에 있는 태그들을 식별하기 위하여 무기억 특성을 갖는 QT 프로토콜을 개선한 QT_rev 프로토콜을 제안한다. QT_rev 프로토콜에서는 질의 문자열이 식별코드의 처음 비트들과 일치하는 태그는 식별코드 중에서 질의 문자열을 제외한 나머지 비트들로만 응답한다. 또한 리더는 태그들의 응답 문자열 중에서 충돌이 발생한 비트 위치를 알 수 있으므로 충돌이 발생한 위치가 태그 식별코드의 마지막 비트이면 리더는 더 이상의 질의가 없이 두 개의 태그를 동시에 식별할 수 있다.
스마트카드 기반의 전자신분증은 오프라인과 온라인 신분확인을 위한 대표적인 개인 신분확인 수단으로, IC칩에 카드소유자의 신분확인 정보와 암호기법이나 전자인증서 관리를 위한 암호화 모듈을 포함하게 된다. 개인 식별정보에 대한 빠른 접근성과 신뢰성 및 보안성으로 인해 주요자산에 대한 접근통제를 위해 전자신분증을 도입하려는 공공기관이나 기업들이 증가하고 있다. 본 논문에서는 전자신분증을 이용한 접근통제에서 개인 신분확인을 위한 인증시스템의 구현방안에 대해 제안하고, 효과적인 인증시스템의 운영을 위한 기능적 요구사항들에 대해 논의한다. 이를 위해 본 논문에서는 Personal Identity Verification 시스템 모델을 대상으로 하여 연구하였다.
본 연구는 스캐너로 입력한 사진을 법의학을 응용한 안면삼각법(facial triangle)과 사진분석법을 이용하여 수직각, 수평각 등을 측정한 각도에서 CCD 카메라로 두개골 영상을 입력받아 중첩시키기 위한 슈퍼임포즈 개인식별 영상시스템의 성능향상과 다양한 영상처리 응용 프로그램을 활용함으로서 자동식별을 위한 개인식별 능력을 향상하였다.
정보통신 기술의 급격한 발전으로 인해 인터넷이 대중화됨에 따라 인터넷을 이용한 사이버 공간상에 정보의 상호교환, 전자 상거래, 인터넷뱅킹 등의 사회 활동이 활발해지고 있다. 하지만, 인터넷 사용의 편리함을 추구하는 경향에 의해 개인식별용 증명서(주민등록증, 운전면허증, 여권, 학생증 등)들이 전자적인 매체로 표현되어 인터넷상에서 노출되는 경우가 빈번하게 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 인터넷상에 노출된 개인정보가 포함된 이미지들을 효율적으로 검색하기 위한 방안을 제안한다. 제안한 방안은 이미지의 색상과 질감, 그리고 모양 특징정보들 중에서 개인식별정보가 포함된 이미지들에서 고유한 특징정보들을 분석하여 추출한 후 이를 이용하여 개인식별정보가 포함된 이미지들을 검색한다. 제안한 방안을 실험한 결과, 전체 개인 식별정보가 포함된 이미지들 중에서 약 89%이상의 검색 성공률과 이미지 파일 당 수행시간은 약 0.17초가 소모되었다. 이러한 결과를 바탕으로 실제 인터넷상에서 개인식별정보가 포함된 이미지 파일들의 검색과 노출 여부 판단을 위한 시스템에 효과적으로 적용할 수 있다.
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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