바이오인식 기술은 기존의 PIN이나 패스워드와 달리 분실하거나 도용될 가능성이 적기 때문에 새로운 인증 수단으로 대체되고 있다. 그러나 바이오인식 정보는 PIN이나 패스워드 혹은 개인정보와 달리 노출되어 도용이 된다면 수정할 방법이 없다. 따라서, 기존의 단일 모달리티에 단일 바이오인식 정보처럼 노출이 되면 치명적인 방법이 아닌 다중 모달리티와 다중 바이오인식 정보를 사용하여 사용자와 TTP 혹은 금융기관 간 인증하도록 함으로써 본 논문은 보다 신뢰성있는 방법을 제안하고 기존의 방법과 보안 및 성능을 비교한다.
바이오인식 시스템은 변하지 않는 고유의 특성으로 인하여 범죄를 포함한 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 그러나 바이오인식정보가 불법 사용자에게 누설되었을 때 많은 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 지문과 얼굴 정보를 보호하기 위하여 실수형 오류정보 부호 코드화를 수행하는 실수형 퍼지 볼트를 이용한 다중 바이오 인식 시스템을 개발한다. 제안된 방법은 실수형 퍼지볼트를 이용함으로써 분실시 재생성할 수 없는 지문 및 얼굴 특징값과 달리 개인 킷값을 수시로 변경할 수 있다는 장점과 두 가지 바이오정보를 융합함으로써 보안이 강화된 바이오인식 시스템을 구현할 수 있다는 장점이 있다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 실험한 결과 기존 방법에 비하여 우수한 결과를 나타냈다.
본 논문에서는 지문과 얼굴정보를 이용한 다중 바이오인식 기술(Multi-modal Biometric Technology)을 이용한 운전면허학원 근태관리 시스템 구현에 대해 논한다. 지문인식은 Neurotechnology사의 Free Fingerprint Verification SDK를 사용하였으며, 얼굴인식은 얼굴검출 단계에 Adaboost, 특징추출 단계에 Gabor Wavelet Transform을 이용하였다. 마지막 단계인 인식단계는 두 특징벡터 간의 유클리디언 거리를 이용한다. 두 바이오정보를 통한 인증(Verification)의 결정여부는 AND규칙을 이용하여 두 가지의 바이오정보 인증과정을 모두 통과하여야만 최종 인증확인이 되도록 구현하였다. 성능테스트는 10명의 적은 테스트 집합을 이용하였으며 지문과 얼굴정보를 각각 이용하였을 때보다 두 정보를 결합하였을 때 더 나은 인식률을 보였다.
그리드에서 인증과 위임 서비스를 제공하기 위해서 일반적으로 이용하고 있는 것이 X.509 인증서이다. 인증 서비스는 X.509 사용자 인증서를 이용하여 제공하고, 위임 서비스는 X.509 프록시 인증서를 이용하여 제공한다. 하지만, X.509 프록시 인증서를 이용한 위임 서비스는 제한 위임과 다중 위임과 같은 그리드 보안 요구사항을 충분히 수용할 수 없으며, 검증을 위한 인증서 신뢰 체인의 형성과 같은 오버헤드를 가질 수 있다. 본 논문에서는 기존 X.509 프록시 인증서를 이용한 위임 서비스가 지원하지 못했던 제한 위임 및 다중 위임을 지원하기 위하여 SPKI 인증서를 이용한 경량화 된 위임 방법을 제안하고, 이에 대한 그리드 적용의 이점을 제시하였다.
본 논문에서는 사용자 인증시스템에서 인식결과에 대한 예측이 가능한 품질평가모델을 설계하고 분석한다. 제안하는 품질평가기법은 다중고유얼굴 정보에 T-검정과 같은 소표본 분석법을 적용하여 CIMR(Confidence Interval Matching Ratio)이라는 품질 값이 결과로 나타나도록 설계하였으며, 이 CIMR 기반의 품질평가기법을 이용하여 서로 다른 바이오정보간의 차별성이 잘 나타나는지 향후 보편화될 멀티바이오정보 환경을 고려하여 실험하였다. 또한 획득한 바이오정보의 인증결과에 대한 예측가능성 실험은 T-검정기반의 CIMR에 내포되어있는 평균 $\bar{X}$ 와 분산 $s^2$을 이용하였으며, 사용자인증 결과에 대한 예측은 최대 88%정도의 정확도를 보인다.
생물정보학 분야에서의 온톨로지는 다양한 생물학적 의미들을 표현하는 구조로 되어 있으며, 생물학 데이터의 의미를 효과적으로 해석할 수 있는 매우 중요한 기술로 인식되고 있다. 특히 바이오 온톨로지는 생물학 데이터베이스로부터 정보에 대한 탐색과 추론 등 의미 전달 과정에서 중심적인 역할을 수행한다. 본 논문에서는 단백질 구조 예측을 지원하는 다중 에이전트시스템인 APSS내에서 각 구성원 에이전트들간에 온톨로지에 기초한 정확한 구조 정보의 전달을 통해 효과적인 단백질 구조 예측 작업을 지원하고자 한다. 이를 위하여 먼저 단백질 구조 관련 바이오 온톨로지의 설계방법을 제시하고, 이것에 기초한 실제 바이오 온톨로지의 설계에 대해 설명한다. 그리고 이렇게 구축된 단백질 구조 온톨로지를 APSS시스템 안에서 어떻게 응용하였는가에 대해서도 설명한다.
본 연구에서는 개인별 손가락의 검지, 중지, 약지의 길이 비율로부터 2개의 특징을 검출하고, 이를 통해 개인을 인증하는 새로운 바이오인식 방법을 제안한다. 손 영상으로부터 피부색 기반으로 손 영역 및 검지, 중지, 약지의 끝 좌표를 차례로 검출하고, 중지의 길이를 기준으로 검지와 약지의 상대적인 거리 비율을 2개의 특징으로 정의한다. 각 특징은 서로 독립적이므로, 매칭 과정에서 별도의 유사도를 측정하고, 본인 및 타인 매칭시 유사도 값의 분포에 근거하여, 분류기(classifier)를 결정한다. 실험결과, FRR이 0%일 때, 약 10%의 FAR을 보였으므로, 1:1 매칭을 통한 개인 확인 방법으로 사용될 수 있음을 확인하였다.
다중 암의 동시 진단 기술에 대한 관심이 전 세계적으로 증가하는 추세이며, 진단 난이도를 낮추기 위해 혈액과 같은 미량의 바이오 유체를 이용하여 질병을 진단하는 미세 유체 소자 기반의 액체 생검 기술이 연구되고 있다. 바이오 유체를 이용하여 형광 영상 등을 통해 분석물질의 농도를 측정하는 광학적 바이오 센싱에 있어 민감도를 향상시키기 위한 기술개발이 필요하다. 본 논문에서는 모세관력에 의한 자가구동 기반의 마이크로 채널의 기하학적 구조와 미세 유체 현상만으로 수동적 자기 혈장 분리 기술과 유체 혼합을 통한 분자 인식 활성화 기능을 구현하는 형광 다중 암 진단 센서 플랫폼 구조를 제안하고 설계하였다. 설계된 센서의 혈장 분리부의 성능에 영향을 미치는 파라미터를 확인하기 위해 채널의 수력학적 직경과 종횡비, 유체의 점도를 변수로 설정하여 딘 와류 형성 여부를 시뮬레이션을 통해 확인하였고 최적의 센서 플랫폼 구조를 제시하였다.
개인의 신원을 확인하기 위해 인간의 생물학적 특성을 사용하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 심전도를 이용한 생체 인식 기술은 피험자에 피부자극을 일으키지 않고 위조가 어렵다. 기존의 생체 인식 시스템인 지문, 얼굴 등의 인식시스템과 쉽게 접목이 가능하여 다중 생체 인식 시스템으로 응용할 수 있다. 본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환 계수를 사용한 심전도의 파형 특성분석법으로 개인을 식별하는 방법을 제안하였다. 심전도 신호의 특징추출은 총 9개의 이산 웨이블릿 변환 계수를 대상으로 상관 계수 분석으로 수행하였다. 식별은 각 클래스의 특징벡터를 입력으로 오류 역전파 신경망을 적용하여 수행하였다. MIT-BIH QT 데이터베이스내 24명의 심전도에 대해 98.88%의 식별율을 나타냈다.
사용자 인증을 위해 저장된 중요한 바이오정보가 타인에게 유출되어 도용된다면 패스워드나 PIN과 달리 변경이 불가능하므로 심각한 문제를 일으킬 수 있다. 따라서 타인에게 유출되더라도 재사용이 불가능하도록 하기 위하여 사용자의 바이오정보에 역변환이 불가능한 함수를 적용하여 저장하고 변환된 상태에서 인증과정을 수행할 수 있는 방법이 필요하다. 최근 바이오정보를 안전하게 보호하기 위해 암호학적 방법으로 연구되어지고 있는 퍼지볼트 이론을 지문정보에 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구들이 지문 특징점의 개수를 고려하지 않고 고정된 차수의 다항식을 선택하기 때문에 지문영상에서 특징점의 개수가 다항식의 차수보다 적을 경우 동작하지 못하는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 지문 퍼지볼트의 보안성과 인식성능을 향상시키기 위해서 다항식의 차수를 특징점의 개수에 따라 가변적으로 선택하는 방법을 제안한다. 특히, 낮은 차수의 다항식을 사용할 경우 두 개 이상의 서로 다른 다항식을 사용하여 보안성을 향상시킬 수 있다. 실험을 통하여 제안한 방법은 보안성과 인식성능이 향상되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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