생체데이터란 인간개체로부터 얻을 수 있는 고유의 생체신호를 통틀어 일컫는 것이다. 본 연구에서는 생체데이터를 위한 팩터 분석 모델에 텐서 개념을 적용하여, 2차 텐서로 표현된 데이터를 위한 생성모델을 제안한다. 이 모델을 바탕으로 데이터로부터 분류에 핵심이 되는 정보를 안정적으로 추출하여 유사도 함수를 만들고 분류를 수행하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 벡터형태의 데이터에 대한 생성 모델을 사용한 경우보다 우수한 성능을 가짐을 확인할 수 있었다.
최근 생체 인식 시스템의 보급과 함께, 생체 인식 시스템의 인증 정확도 외에 생체 데이터와 생체 인식 시스템 자체의 보안성, 그리고 개인의 프라이버시 보호에 대해 요구가 증가되고 있다. 생체 데이터와 생체 인식 시스템의 보안성 증대를 위해서는 다양한 기술이 연구되고 있는데, 본 논문에서는 (과기부지정 ERC) 생체인식센터에서 중점적으로 연구하고 있는 생체 정보 보호 기술에 대하여 소개한다. 이러한 생체 정보 보호 기술에는 생체정보가 도난 되었을 경우 그 피해를 최소화하기 위해 원래의 생체정보를 그대로 저장하는 것이 아니라 이를 바꾸어 변환된 생체정보를 저장하고 사용하는 생체 정보 변환 기술이 있다. 또한, 원래의 생체정보가 유출되고 이를 이용하여 위조 생체 등을 만들어 공격할 경우를 대비할 수 있는 위조 생체 검출 기술이 있으며, 생체정보의 유출된 출처를 찾기 위해 생체정보에 소유 책임기관 등을 표시하는 데이터 은닉 기법이 연구되고 있다. 이 외에 생체정보를 이용하여 일반적인 암호화 알고리즘에 사용되는 키를 은닉하고 생체정보를 통해 인증된 사용자에 한하여 키를 사용하도록 하는 방법도 본 논문에서 소개한다. 끝으로 이러한 생체 정보 보호 기술을 이용하여 생체 인식 시스템의 보안성을 향상시키는 방법에 대하여 논의한다.
최근 급속한 데이터의 생성으로 인하여 빅데이터 기술이 발전하고 있다. 특히 생체신호를 측정하는 웨어러블 디바이스의 발전으로 인하여 다양한 생체신호가 기하급수적으로 증가하고 있다. 그래서 기하급수적으로 증가한 생체신호의 특징을 파악하여 체계적으로 저장하는 저장소 기술이 필요하다. 본 논문은 생체신호의 특징을 파악하여 생체신호를 저장하는 저장소 설계와 생체신호를 수집하는 기술을 연구하고자 한다.
생체 데이터는 사람에 따라 다르게 나타날 수 있고 사상의학과 밀접한 관계를 가지고 있다. 생체 데이터는 사람의 맥박과 혈압, 심박동 수와 과거의 병력, 노화의 정도, 체질량 지수 등을 의미하며, 이 생체 데이터는 사람의 건강상태를 판별하기 위한 기준 척도로 활용된다. 그렇기 때문에 생체 데이터는 사용하고자 하는 목적에 맞도록 가공되어야 한다. 기존 연구에서는 실시간으로 변화되고 있는 생체 데이터를 현재 시점의 스냅셧으로만 적용하고 있기 때문에 시간의 연속성이 배제되어 있다. 따라서 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 생체 데이터들로 구성되는 Big Data 환경에서 시간의 연속성을 포함하는 생체데이터의 패턴분석 모델을 제안한다. 제안 모델은 치료와 건강증진을 위해 전자침을 사용할 때 침자리의 선정을 신중하게 결정하는데 도움을 줄 수 있다.
유비쿼터스 헬스케어는 생체신호 측정기술과 생체신호 측정기의 소형화 경량화로 인해 의료분야의 획기적인 변화를 가져올 것으로 기대된다. 그러나 생체신호 측정 기술의 발전에 비해서 대부분의 생체신호 데이터는 각 시스템 고유의 데이터 포맷을 사용하기 때문에 사용범위가 제한되고 데이터 공유 및 호환에 어려움이 있어 구조적이며 시스템 독립적인 XML을 사용하여 생체신호 데이터를 표현하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 XML 기반의 HL7 Annotated ECG(HL7 aECG) 표준을 이용해서 생체신호 데이터를 표현하고 저장하는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 ECG, 심음의 두채널 파형 정보를 포함한 바이너리 포맷을 HL7 aECG 문서로 표현하며, HL7 aECG 문서의 특성을 고려하여 비분할 저장 방식을 사용하고 효율적인 검색을 위해 메타데이터를 추출하여 관계형 테이블에 저장하는 분할 저장 방식을 병행하여 사용한다. 또한 저장된 메타데이터를 효율적으로 검색 및 관리하는 메타데이터 시스템을 설계하며 설계된 구조는 향후 다른 시스템과 연계의 가능성을 제공한다.
생체 암호 시스템에서 키로 사용하는 인간의 생체 특징은 외부 환경이나 인간적 요소를 포함하고 있기 때문에 항상 같은 개수, 같은 값의 데이터를 얻을 수 없는 불확실성을 가지고 있다. 퍼지볼트 체계 (Fuzzy vault scheme) [1]는 이러한 불확실성을 가지고 있는 데이터의 특성을 효과적으로 반영 할 뿐만 아니라, 등록된 생체 데이터의 보안을 보장해 주는 알고리즘으로서 얼굴, 지문이나 홍채와 같은 단일 생체 특징으로의 적용 방법이 소개되어 왔다 [2,4,5]. 본 논문에서는 퍼지볼트 시스템의 인식 성능을 높이기 위해 이러한 단일 생체 데이터의 불확실성을 보완할 수 있는 다중 생체 특징 (얼굴과 지문) 데이터를 퍼지볼트 체계에 적용하는 방법을 제안하고 실효성을 검증한다.
생체정보 컴퓨팅은 생체신호 센서와 컴퓨터 정보처리를 융합한 정보시스템에 기초하여 컴퓨팅시스템 뿐만 아니라 빅데이터 시스템에 크게 영향을 미치고 있다. 이러한 생체정보는 지금까지의 텍스트, 이미지, 동영상 등의 전통적인 데이터 형식과는 달리 생체신호의 의미를 부여하는 값은 텍스트 기반으로 표현되고, 중요한 이벤트 순간은 이미지 형식으로 저장하며, 시계열 분석을 통한 데이터 변화 예측 및 분석을 위해서는 동영상 형식 등 비정형데이터를 포함하는 복합적인 데이터 형식을 구성한다. 이러한 복합적인 데이터 구성은 개별 생체정보 응용서비스에서 요구하는 데이터의 특징에 따라 텍스트, 이미지, 영상 형식 등으로 각각 분리되어 요청되거나, 상황에 따라 복잡 데이터 형식을 동시에 요구할 수 있다. 기존 생체정보 컴퓨팅 시스템들은 전통적인 컴퓨팅 구성요소, 컴퓨팅 구조, 데이터 처리 방법 등에 의존하므로 데이터 처리성능, 전송능력, 저장효율성, 시스템안전성 등의 측면에서 많은 비효율성을 내포하고 있다. 본 연구에서는 생체정보 처리 컴퓨팅을 효과적으로 지원하는 생체정보 빅데이터 플랫폼을 구축하기 위해 개선된 바이오센싱 융합 빅데이터 컴퓨팅 아키텍처를 제안한다. 제안 아키텍처는 생체신호관련 데이터의 저장 및 전송 효율성, 컴퓨팅 성능, 시스템 안정성 등을 효과적으로 지원하며, 향후 생체정보 컴퓨팅에 최적화된 시스템 구현 및 생체정보 서비스 구축을 위한 기반을 제공할 수 있다.
본 논문에서 얼굴과 홍채 데이터를 사용하여 다중생체시스템에 기반한 스테가노그라피 구현을 제안한다. 이를 위해, 얼굴과 홍채 인식 기반의 다중생체인식을 구성하였다. 여기서, 홍채의 특징벡터는 디지털 워터마킹 기법을 이용하여 얼굴 이미지 안에 숨기게 된다. 얼굴과 홍채의 인식시스템은 퍼지집합 이론과 LDA 기법이 결합하여 확장한 Fuzzy-LDA(Fuzzy-Based Linear Discriminant Analysis)기법을 제안한다. 최종적으로 디지털 워터마킹 기법을 적용하여 얼굴이미지 안에 홍채 정보를 삽입하고 얼굴 데이터와 홍채 데이터를 통한 다중생체인식을 구성하였으며, 최종적으로 생체데이터 인식율의 ROC 곡선을 통해 제안된 워터마킹 기법의 좋은 성능을 확인하였고, 얼굴 인식율을 통해 워터마킹된 얼굴 영상과 원본 얼굴 영상을 비교하였다. 다양한 실험을 통해 제안된 기법이 다중생체시스템을 보호하고 효과적으로 사용 될 수 있음을 확인 할 수 있다.
생체인식 기술은 개인의 고유한 특성인 신체적 또는 행동적 특징을 이용해 사용자를인증하는 기술로서, 그 필요성 및 효용성으로 인해 서비스 범위가 확대되고 있는 추세이다. 이에 국제표준화 기구인 ISO에서 생체인식 기술과 관련된 여러 가지 표준안을 개발중이다. 생체인식 기술 표준 중 생체인식 API와 생체인식 데이터 교환포맷 표준이 가장 핵심이 되는 표준이라고 할 수 있다. 본 고에서는 ISO에서 추진중인 생체인식 표준화 동향의 전반을 살펴보고, 생체인식 API 및 생체인식 데이터 교환포맷에 대해 상세히 분석한다.
생체인식은 정보처리시스템에 있어서 네트웍 보안, 시스템 보안, 어플리케이션 보안 등에 사용되는 개인인증 및 확인을 위한 하나의 기법으로 볼 수 있으며, 개인정보를 포함한 데이터의 보호를 위해서 본인이나 승인된 사용자만이 네트웍이나 물리적 접근 등을 통하여 접근하고자 하는 것이다. 본 논문에서는 얼굴인식과 홍채인식 시스템을 융합한 다중생체인식 시스템을 구현하였으며, 다중생체인식 시스템에서 구현된 생체데이터를 안전하게 전송할 수 있는 방법으로 블록 암호 알고리듬 ARIA를 침입에 대한 보안 방법으로 제안하였다. 이에 다중생체 특징벡터를 128비트의 블록 크기를 이용하여 암호화 하였으며, 생체 특징벡터를 이용하여 128비트의 키로 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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