생체인식 기술은 급속도로 발전하고 있지만 개개의 생체 정보를 이용한 단일 생체인식 기술은 생체 방식에 따라 각각의 문제점이 노출되고 있는 상황이다. 이에 두 가지 이상의 생체 정보를 결합하여 단일 생체인식 기술의 문제점을 극복하고 보다 좋은 인식률을 확보하기 위해 다중 생체인식 시스템(Multi-Modal Bio-metries System)이라는 복합 시스템이 제안 되었다. 이 논문에서는 생체인식 산업의 특성 및 개인 인증 방법으로 사용중인 단일 생체인식 시스템의 문제점을 알아보고 그 해결방안으로 다중 생체인식 시스템의 확률단계(Probability Level)에서 더 좋은 성능을 보여주기 위해 각각의 시스템에 가중치(Weight)를 부여 할 경우, EER(Equal Error Rate)이 단일 생체인식 시스템에 보다 가중치를 부여 했을 때 낮아짐과 동시에 ROC 커브도 (Receiver Operating Characteristic Curve) 좋아짐을 보였다.
홍채인식 기술은 개인의 신체적 특징들 중에서 고유한 특징을 가진 홍채 정보를 이용하여 사람을 인식하는 기술이다. 높은 인식 성능을 가지는 기술이지만 사용자의 적극적 협조를 요구하는 불편함과 같이 해결해야 할 문제점을 가지고 있다. 최근에 이러한 문제점을 해결하기 위해 자연스러운 환경에서 홍채 정보를 획득하고 인식하는 원거리 홍채인식 기술 개발이 활발히 이루어지고 있다. 원거리 홍채인식 기술은 수 미터 이상의 거리에서 비강압적 방식으로 홍채영상을 획득하여 인식하는 기술이다. 본고에서는 이러한 배경을 토대로 원거리 홍채인식 기술의 현황 및 관련 이슈에 관하여 살펴보고자 한다.
개체명 인식은 입력 문장에서 인명, 지명, 기관명, 날짜, 시간과 같이 고유한 의미를 갖는 단어들을 찾아 개체명을 부착하는 기술이다. 최근 개체명 인식기는 형태소 단위나 음절 단위의 입력을 사용하는 연구가 주로 진행되고 있다. 그러나 형태소 단위 개체명 인식은 미등록어를 처리하지 못하는 문제점이 존재하고 음절 단위 개체명 인식은 단어의 의미를 제대로 반영하지 못하는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 이 문제점을 보완하기 위해 품사 정보를 활용한 음절 단위 개체명 인식기를 제안한다. 또한 개체명 인식 성능에 큰 영향을 미치는 개체명 사전 자질을 더 효과적으로 사용할 수 있는 방법을 제안하며 이 방법을 사용했을 때 기존의 방법보다 향상된 개체명 인식 성능(F1-score 0.8576)을 보였다.
범용적으로 쓰여지고 있는 id카드를 이용한 출입방식의 경우 카드 분실, 미소지시 또는 손상시 불편함을 초래하며 실질적인 보안의 효과를 기대하기에는 부족한 부분이 많은 실정이다. 또한 전국에 사업장을 가지고 있는 기업의 경우는 보안업체별 소스코드를 공개하지 않음에 따라 id카드를 통일하기 위하여 최초 설치 업체에 종속되는 문제점도 가지고 있다. 그리고 지문인식, 홍체인식 및 정맥인식 등은 출입통제시스템 자체의 단점과 더불어 이용자들의 불편함 그리고 정보수집에 따른 불쾌감을 발생하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 단점을 극복할수 있는 얼굴인식 시스템의 경우 다양한 상황에서의 얼굴 검출 및 정보 처리등에 대한 문제점이 있어 정지화상이나 신분증에 화상데이타를 입력하여 비교하는 방법등에 대한 실용화가 많이 되어지고 있는 실정이나 이 역시 id카드가 없으면 출입이 허가되지 않는다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 극복하고 자연스러운 상태에서 인증 및 출입이 허가된다면 가장 이상적이고 경제적인 출입통제시스템 구축이 가능하므로 본 논문에서는 위 문제점에 대한 대안을 제시하고 증명을 통하여 현장에서 충분이 적용될 수 있음을 입증하고자 한다.
본 논문에서는 관람객 얼굴 표정 및 제스쳐 인식을 기반으로 인터렉티브 디지털콘텐츠의 문제점 추론 시스템을 제안한다. 관람객이 콘텐츠를 체험하고 다른 장소로 이동하기 전까지의 행동 패턴을 기준으로 삼아 4가지 문제점으로 분류한다. 문제점 분류을 위해 관람객이 콘텐츠 체험과정에서 나타낼 수 있는 얼굴 표정 3가지 종류와 제스쳐 5가지를 구분하였다. 실험에서는 입력된 비디오로부터 얼굴 및 손을 검출하기 위해 Adaboost algorithm을 사용하였고, mobilenet v1을 retraining하여 탐지모델을 생성 후 얼굴 표정 및 제스쳐를 검출했다. 이 연구를 통해 인터렉티브 디지털콘텐츠가 지니고 있는 문제점을 추론하여 향후 콘텐츠 개선과 제작에 사용자 중심 설계가 가능하도록 하고 양질의 콘텐츠 생산을 촉진 시킬 수 있을 것이다.
기존의 아이디와 패스워드를 이용한 사용자 인증방식의 문제점 및 한계를 해결하기 위하여 생체인식 기술 (Biometric technology)이 연구되었다. 하지만 단일 생체인식 기술은 오인식률(False Acceptance Rate), 오거부율(False Rejection Rate)등의 문제점을 가지고있다. 최근에 단일 생체인식 기술의 한계를 극복하고 사용자 인증 성능 향상과 신뢰도를 높이기 위하여 다중 생체 인식(Multi-modal biometrics)에 관한 연구개발이 활발하다. 이 논문은 지문인식과 얼굴인식 기술을 활용하여 사용자 인증을 수행함으로써 단일 시스템에서 발생하는 한계점을 극복함과 동시에 좀더 안정적인 사용자 인증이 가능한 방법을 제시한다.
최근 카드사 정보 유출과 더불어 유출된 개인정보를 악용한 범죄가 빈번하게 일어남에 따라 정보보호에 대한 관심과 중요성이 높아지고 있다. 국내 스마트폰 가입자 수도 4100만 명을 넘어가면서 모바일 보안에 대한 중요성 역시 강조되고 있는 가운데 지문, 홍채, 얼굴, 목소리, 눈동자 등 개개인의 고유 정보를 이용하여 인증하는 바이오 인식 기술이 주목을 받고 있다. 최근 휴대폰 제조업체들도 스마트폰 기기 내에 바이오 인식 기술을 탑재하여 기존의 인증 방식인 잠금 패턴이나 PIN 방식보다 강화된 보안성을 제공하고 있다. 또한 모바일 결제 서비스 이용 증가에 따라 바이오 인식 결제 서비스를 제공.이용할 수 있어 그 활용성은 매우 클 것으로 전망된다. 하지만 바이오 데이터의 안전한 처리 문제, 바이오 인식 서비스의 부족 등과 같은 문제점이 따르는 실정이다. 본고에서는 바이오 인식 기술의 적용 현황 및 국내외 동향을 살펴보고 바이오 인식 시장의 문제점 분석과 이에 따른 개선 방향에 대해서 연구한다.
캐쉬 인식 트리는 주기억장치의 느린 액세스 속도를 캐쉬를 활용함으로써 개선하려는 주기억장치 데이터베이스 인덱스이다. 본 논문에서는 기존의 캐처 인식 트리에서 사용된 기법들을 살펴보고, 이를 통함, 개선하여 새로운 캐쉬 인식 트리를 제안한다. 기존의 캐쉬 인식 트리는 키 압축과 포인터 알축을 따로 고려하였기 때문에 각각 노드의 크기와 키의 길이 변화에 취약한 문제점이 있었다. 이에 반해 제안하는 부분키 캐쉬 인식 $B^{+}$트리는 키와 포인터를 동시에 압축하여 이러한 문제점을 해결하고. 보다 캐쉬 활용도를 높였다. 또한 제안하는 트리의 벌크로드, 삽입, 삭제 알고리즘을 제시하고 이론적인 분석 통길 각 알고리즘이 올바르게 수행되고, 성능에 개선됨을 확인하였다.
한국통신에서는 PC로 된 프로토타입 시스템을 이용하여 음성인식 증권정보 서비스를 1995년 11월부터 1998년 초까지 5채널에 대해 시험운용을 해왔으며, 상용서비스를 위해 120명이 동시에 서비스 받을 수 있는 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템의 전반적인 문제점을 파악하기 위하여 개발된 시스템을 사용하여 1998년 3월 16일부터 30 채널규모로 일반인들에게 시험서비스를 제공하고 있다. 음성인식 전화정보 서비스를 현재보다 훨씬 더 활성화시키기 위해서, 서비스의 이용 형태에 대한 분석을 통해, 어느 부분이 어떻게 개선되어야 할지를 연구하여, 초보 사용자라도 이용하기 쉬운 형태로 서비스를 시나리오를 개선해 나가고 있다. 본 논문에서는 사용자 특히, 처음 사용자의 여러 가지 이용 실태 요인을 분석하였다. 또한, 음성인식 증권 정보 서비스가 정식으로 서비스되기 이전과 그 이후의 일시별 인식률을 통해 조사하고, 이용자가 동일 대상 단어를 연속으로 발음하는 경우, 동일 대상 단어에 대한 인식률을 조사하였다. 조사결과 문제점은 4가지로 분류될 수 있었으며, 드러난 문제점을 해결하기 위하여 노력하고 있다.
Local Feature Analysis(LFA)는 눈, 코, 턱 그리고 볼과 같은 얼굴의 지역적 특징을 잘 추출하는 것으로 알려져 있으나, 얼굴 인식에 이용하기에는 몇 가지 문제점이 있다. 본 논문에서는 LFA의 문제점을 개선하여 인식에 적합한 새로운 얼굴 특징 추출 방법을 제안한다. 제안 방법은 kernel 생성, 선택 그리고 중첩의 3 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계에서 얼굴의 지역적 특징을 검출할 수 있는 kernel물 생성하고, 두 번째 단계에서 인식에 적합한 kernel을 선택한다. 마지막으로 선택된 kernel을 중첩시켜 적은 개수의 조밀한 형태의 kernel로 재 표현한다. 실험을 통하여 제안 방법이 적은 개수의 특징을 이용하여 좋은 인식율을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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