급속한 정보기술 및 인터넷의 발달로 인해 네트워크를 통한 정보의 교류가 활발해지고 온라인 뱅킹 등 전자상거래와 관련된 산업의 규모가 커지면서 정보보안과 휴대용이 용이한 스마트카드는 여러 활용분야에서 사용되고 있다. 계속적인 하드웨어 기술의 발전으로 스마트카드의 표준으로 자리 잡고 있는 자바카드는 스마트카드 플랫폼에 자바의 기술을 접목시킨 것으로써 객체지향 중심의 기법으로 보안상 매우 좋은 이점을 지니고 있다. 또한 특성이 다른 하드웨어에서 같은 동작을 할 수 있는 개방형 운영체제를 가짐으로써 다양한 다수의 응용 프로그램을 수용할 수 있는 유연성을 가지게 한다. 본 논문에서는 이러한 자바카드의 특성을 이용하여 하나의 회원 카드로 다수의 사용자가 사용할 수 있는 접근통제가 가능한 회원카드를 설계하였다. 사용자에게 발급된 하나의 카드에 들어있는 정보를 개인이 아닌 다수의 사용자가 서로 다른 PIN을 이용하여 카드 내에 있는 사용자 정보를 접근하여 개인 정보의 확인, 관리내용 업데이트, 내용에 따른 청구를 카드 하나로 가능하게 하였다. 이때 사용자 인증수단으로 사용되는 PIN의 보안성을 높이기 위해 개인별로 고유한 생체인식의 한 구성요소인 서명 데이터를 이용하여 패스워드가 가지는 보안상의 취약요소를 없애 보다 안전한 사용자 인증을 하고자 한다. 이러한 자바카드의 이용기술과 생체인식 및 다중PIN을 이용한 사용자 인증, 파일의 보안 등급의 차등적인 접근권한을 설계하고 마지막으로 비주얼한 응용프로그램을 구현함으로써 카드를 보다 안전하고 편리하게 사용할 수 있기를 기대한다.
현대 사회에서는 기업의 의사결정에 있어 고객의 중요성이 지속적으로 증가되고 있으며, 정보통신 기술의 발전에 힘입어 컴퓨터상에서 효과적으로 주요 고객의 선호도를 측정하는 기법이 연구되고 있다. 그러나 이러한 선호도는 개인의 성향이 크게 반영되므로 명확하게 수치화하기 어렵고 측정 기준에 따라 모호한 결과가 산출되는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 측정된 생체정보를 이용하여 구성한 다중 감성모델을 기반으로 고객의 선호도를 평가하는 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 여러 생체정보로 이루어진 다차원 벡터의 학습을 통하여 구조화된 감성모델을 이용하므로 동일한 기준을 적용하여 고객 선호도를 평가할 수 있다. 또한 특정 대상에 특화된 감성모델을 학습하여 정확도를 더 향상시키는 것도 가능하며 실험을 통하여 정확도의 향상을 보였다.
인간의 몸에서 발생하는 여러 생체반응을 이해하고 계측한다는 것은 매우 힘든 일이다. 그러나 분명히 존재하고 있는 물리화학적 변수들간의 상호관계를 정성적으로 묘사함으로써 생체반응을 설명한다. 본 논문에서는 인체의 기능을 추론 및 공학적 이론을 토대로 생체변수간의 관계를 수학적으로 표현하고 컴퓨터 시뮬레이션을 수행해 수리적으로 해석함으로써 인체의 각종현상을 정량적으로 예측한다.
이 연구는 인식의 정확성을 향상시키기 위하여 단일생체 인식 대신에 얼굴, 입술, 음성을 이용하는 다중생체 인식방법을 제안한다. 각 생체 특징은 다음과 같은 방법으로 찾는다. 얼굴 특징은 웨이블렛 다중분해와 주성분 분석방법으로 계산하였고, 입술의 경우는 입술의 경계를 구한후 최소 자승법을 이용한 방정식의 계수를 구하였으며, 음성은 멜 주파수에 의한 MFCC를 사용하였으며, 역전파 학습 알고리즘으로 분류하여 실험하였다. 실험을 통해 본 방법의 유효성을 확인하였다.
본 연구는 심전신호와 부가정보 신호의 다중신호를 주파수분할 다중방식과 주파수변조에 의해 무선전송하기 위함이다. 심전신호는 전극으로부터 유도되고 아날로그 증폭기에 의해 증폭된다. 전극 전착부실, 간호사 호출 및 저전압 배터리 신호의 부가정보 신호는 서로 주파수가 중복되지 않도록 발진되고 주파수분할 다중방식에 의해 합성되어 주파수 변조된다. 주파수 변조된 신호는 콜피츠회로에 의해 발진된 기본 반송파로 주파수 변조되고 체배되어 송신 반송주파수로 변환된다. 수신된 신호는 슈퍼헤테로다인 방식에 의해 중간주파수로 변환되고 쿼드래처 복조기에 의해 주파수 변조된 신호는 복조된다. 펄스카운터와 저역통과필터에 의해 심전신호와 부가정보 신호들은 복조된다.
디지털 서명 기법은 디지털 문서에 대한 무결성, 서명자 인증 및 부인봉쇄 기능을 제공한다. 디지털 서명에 필요한 서명키는 일반적으로 하드디스크 또는 이동식 저장 매체에 보관한다. 이 경우의 문제점은 서명자가 대리인에게 키 정보를 알려주어 대리로 서명을 할 수 있다는 것이다. 전자 선거와 같은 응용에 악용될 수 있다. 본 논문에서는 대리 서명이 허용되어서는 안 되는 응용에 적합한 생체정보 기반의 부인봉쇄 디지털 다중 서명 기법을 제안한다. 부인봉쇄 다중 서명 기법은 여러 서명자를 필요로 하며 지정된 사용자에게만 다중 서명을 검증할 수 있도록 한다. 제안한 다중서명 기법은 부인봉쇄 성질을 만족하며 서명자에 의한 다중서명 부정 및 변조 공격에 대해서 안전하다. 또한 지문정보에 기반을 두어 키를 생성함으로써 대리 서명과 같은 위험에 대해서 안전하다.
개인의 정보뿐만 아니라 산업체나 국가기관의 정보보안에 있어서 비밀번호는 매우 중요한 수단이 되어왔다. 그러나 비밀번호는 암기에 대한 부담, 정보 누출의 문제뿐만 아니라 여러 가지 해킹기술에 의하여 거의 무용지물이 되고 있는 실정이다. 인터넷 금융 업무를 위해 정부에서 시행하고 있는 공인인증서(PKI, 공개키기반구조)도 비밀번호 방식에 근간을 두고 있는 것이다. 사람은 손 모양, 지문, 손등의 혈관 패턴, 눈동자의 망막, 홍채, 서명, 음성 등 저마다 다른 생리적(Physiological), 행동적(Behavioral) 특징을 가지고 있다. 이것이 한계에 이른 개인의 비밀번호를 대체하거나 보완할 수 있는 생체인식기술이다. 본 논문에서는 생체인식기술에 대한 종류, 시장 분석, 다중생체인식, 표준화, 개인 프라이버시 보호 및 생체인식산업의 향후 전망 등에 대해 살펴보고자 한다.
Support vector machine(SVM)은 졸은 일반화 능력을 가진 학습시스템으로, 최근 다양한 패턴 인식 분야에서 적용되고 있다. SVM은 기본적으로 이진 분류기이므로 두 개 이상의 클래스를 분류하기 위해서는 다중 클래스 분류가 가능한 형태로의 설계 방법이 필요하다. 이를 위해 각 클래스별로 독립적인 SVM들을 만들어 결과를 병합하는 방식이 주로 사용되어 왔다. 그러나 이러한 방법은 클래스의 수는 않고 한 클래스 내의 데이터의 수가 많지 않은 경우에는 SVM의 일반화 성능을 저하시키고 노이즈에 민감해지는 문제점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 각 클래스내의 데이터간의 유사도 측정을 위한 통계적 정보를 안정적으로 추출하기 위해 두 데이터의 쌍을 입력으로 받는 새로운 SVM 설계 방법을 제시한다. 제안한 방법을 실제 생체인식 데이터에 적용한 실험에서 기존의 방법보다 우수한 분류 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
생체인증 기술의 발전으로 매년 다양한 인증 기법들이 구현되고 있으며 시장 규모가 급격히 늘어나고 있다. 현재 대부분의 IoT 환경은 생체 인식 등의 사용자 인증 기술을 활용하여 기밀성을 유지하고 있다. 하지만 인증 기술에 사용되는 센서에 인증 우회 기법 등을 통해 오류가 발생하거나 제조사의 실수 등이 포함되는 경우 인증 과정에 대한 보안 위협이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 IoT 장비에서 이뤄지는 생체인증의 종류와 종류에 따른 인증 위협요소들을 살펴보고 다중 생체인증 방식을 접목한 대응 프로세스를 알아본다.
감성은 복잡하고 다양한 요인들에 의해 영향을 받기 때문에 다각적인 측면에서 고려되어야 한다. 본 연구에서는 심리 평가 척도의 하나인 각성(arousal) 지표와 다중 생체신호에서 추출된 생체지표 반응을 이용하여 중립 및 부정 감성(슬픔, 공포, 놀람)의 분류하였다. 이를 위하여 감성에 따른 생체지표 반응의 차이를 확인하였고, 다중 신경망 알고리즘 기반의 감성 인식기를 적용하여 이들 감성이 얼마나 정확하게 분류되는가를 확인하였다. 총 146명의 실험 참가자(평균 연령 $20.1{\pm}4.0$, 남성 41%)를 대상으로 감성 유발 자극을 제시하고 동시에 생체신호(심전도, 혈류맥파, 피부전기활동)를 측정하였다. 또한 감성 유발 자극에 대한 심리 반응을 감성 평가 척도로 평가하였다. 측정된 생체신호에서 심박률(HR), NN 간격의 표준편차(SDNN), 혈류량(BVP), 맥파전달시간(PTT), 피부전도수준(SCL), 피부전도반응(SCR)을 추출하였다. 결과 분석을 위하여 감성 자극에 대한 각성도와 안정 상태와 감성 상태의 생체지표 반응을 활용하였다. 또한 감성 분류를 위하여 다중 신경망 기반의 감성 인식기를 활용하였다. 그 결과, 감성에 따른 생체지표 반응의 차이를 확인하였고, 이들 감성의 분류 성능은 각성도와 모든 생체지표 특징들을 조합하였을 때 정확도가 가장 높음(86.9%)을 확인하였다. 본 연구는 심리 및 생체지표 추출과 기계학습 기술의 적용을 통하여 부정 감성을 분류할 수 있음을 제안하며, 이는 인간의 감성을 탐지하는 감성 인식 기술을 확립하는데 기여할 것으로 예상한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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