• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 춘계종합학술대회
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• pp.439-442
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• 2003

본 연구에서는 생체인식(Biometric)을 이용하여 Access Control System을 구현하였다. Biometric 는 생체 인식 또는 생체 측정학으로 사람의 생체적, 행동적 특성을 이용하여 개인을 식별하는 학문 또는 기술이다. Access Control System은 개인을 식별 출입과 근태, 개인 관리, 보안 둥에 사용하는 System으로 Biometric System과 접목으로 편리성과 보안성에서 탁월한 효과를 발휘할 수 있다. 본 연구에서 제안한 시스템은 기존의 RF Card System에 Wiegand(Data format) Signal 출력으로 기존 RF Card Reader대신 Access Control (Security) System을 구성할 수 있도록 설계되었고 컴퓨터와 RS-232, RS-422 또는 Tcp/Ip로 구성되어 Software상에서 임베이디드 System을 Control 할 수 있게 되어 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.336-338
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• 2017

지문인식을 통한 생체인증 방식은 스마트 기기의 인증방법들 중 가장 보편화된 인증 방식이다. 하지만 사용자를 구별하는 유일한 인증 방식으로 발전하기에는 완벽한 생체인증 수단이라고 단정 지을 수 없다. 다수의 손가락을 등록함으로 인한 보안성의 하락이나 지문의 손상으로 인한 정확성을 보장할 수 없기 때문이다. 본 논문은 DFS(Display Fingerprint Solution) 기술이 적용된 터치스크린만으로도 지문 인식이 가능한 멀티 핑거 인증 방법 대해 제안한다. 무엇보다 사용자의 복잡한 지문이미지를 획득하고 이를 중첩시킨 후 간섭무늬를 발생시킨 후, 이를 통해 보안 이미지나 무늬를 획득해 사용자를 구별하는 보다 강화된 인증 방식을 제안한다. 본 논문이 제안하고자 하는 방안은 기존의 단순한 지문 이미지 획득보다 고차원적인 데이터를 생성할 수 있는 점을 중심으로 이루어진다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.379-382
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• 2011

인터넷 뱅킹, 전자 상거래 등의 도래에 따라 생체 인식이 중요한 이슈가 되고 있다. 이에 따라 뇌전도(Electro Encephalo Graphy: EEG)로 측정되는 생체 신호를 통하여 기존 생체 인식의 단점을 보완하는 새로운 연구가 시도되고 있다. 본 논문에서는 인간 본인의 얼굴 사진에 특별한 반응을 보인다는 신경 생리학적 지식을 기반으로 한, 새로운 개인 인증 기술을 제안한다. 구체적으로는 뇌 신호 반응 유도를 위한 시각 자극 제시 패러다임의 설계 EEG신호의 특징을 추출을 위한 개인-의존적인 시간 영역 및 채널 선택 및 효율적인 분류기 설계 방법을 제안한다. 제안한 방법을 이용한 실험 결과는 EEG 기반의 개인 인증 및 인식의 가능성을 제시한다.

• 전자통신동향분석
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• 제18권5호통권83호
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• pp.37-51
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• 2003

21세기를 맞이하면서 정보통신 기술의 발전과 인터넷 이용 확산 등으로 사용자 인증이 중요한 문제로 대두되고 있다. 패스워드 또는 PIN을 이용한 사용자 인증 방법이 현재까지 널리 쓰이고 있으나 타인에게 노출되거나 잊어버리는 등의 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 개인의 고유한 생체정보를 이용한 주요 정보 보호 및 사용자 인증 등의 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 이러한 생체인식 기술을 대규모 응용에 적용하기 위해서는 생체정보의 안전한 저장/전송/처리 등 생체정보 보호에 대한 연구가 필수적이다. 본 고에서는 이러한 생체정보 보호와 관련된 연구 동향을 소개한다.

• 정보보호학회지
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• 제28권4호
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• pp.18-24
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• 2018

전통적으로 바이오인식기술은 출입국심사, 출입통제 행정, 사회복지, 의료, 금융 등 다방면에서 폭넓게 보급되어 실생활에서 널리 활용되고 있다. 최근 들어, 모바일 지급결제서비스 ATM 인출기 인터넷전문은행 등과 같은 핀테크 분야에서 비대면 인증기술로 바이오인식기술이 각광을 받기 시작했다. 그러나 지문 얼굴 홍채 정맥 등 기존의 신체적 특징을 이용한 바이오인식기술은 가짜지문 등 신체적 특징을 이용한 바이오인식기술의 위변조 위협에 대한 우려가 존재하여 심전도 등 생체신호, 걸음걸이와 같이 살아있는 사람의 행동학적 특징을 이용한 차세대 바이오인식기술에 박차를 가하고 있는 추세이다. 이에 본 논문에서는 바이오인식 표준화를 위한 ITU-T SG17 Q9 국제표준화기구를 소개하고, X.tab 국제표준화 현황에 대하여 집중적으로 살펴보고자 한다.

• 정보보호학회지
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• 제22권4호
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• pp.21-28
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• 2012

최근 스마트폰을 이용한 모바일 금융 서비스 시장이 증대되고 있으나 개방된 무선인터넷을 사용하며 도난 및 분실의 위험이 큰 모바일 환경의 특성으로 인하여 안전한 인증 기술의 필요성이 대두되고 있다. 최근 모든 플랫폼에서 사용할 수 있는 오픈 뱅킹에 대한 수요와 편의성에 대한 요구로 기존의 공개키 기반의 인증 방식인 공인인증서를 대체할 수 있는 새로운 인식 기술이 요구되고 있다. 사용자의 생체 특성을 이용하는 바이오 인식 기술은 모바일에 탑재되어 있는 기본입력 장치를 이용하여 바이오 정보를 인식하는 것이 가능하며 별도의 소지 없이 간단히 인식이 가능하기 때문에 모바일 지급 결제에 공인인증서를 대체할 수단으호 사용될 수 있다. 아직 모바일 지급결재에 바이오인식 기술을 적용하기에는 인식률의 정확도 향상이 필요한 상태이나 이를 위한 소프트웨어 및 하드웨어적인 개선이 이루어진다면 안전한 모바일 지급결제 환경을 구축할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.521-526
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• 2015

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.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.317-326
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• 2024

생체 인식은 사람의 생체적, 행동적 특징 정보를 특정 장치로 추출하여 본인 여부를 판별하는 기술이다. 생체 인식 분야에서 생체 특성 위조, 복제, 해킹 등 사이버 위협이 증가하고 있다. 이에 대응하여 보안 시스템이 강화되고 복잡해지며, 개인이 사용하기 어려워지고 있다. 이를 위해 다중 생체 인식 모델이 연구되고 있다. 기존 연구들은 특징 융합 방법을 제시하고 있으나, 특징 융합 방법 간의 비교는 부족하다. 이에 본 논문에서는 지문, 얼굴, 홍채 영상을 이용한 다중 생체 인식 모델의 융합 방법을 비교 평가했다. 특징 추출을 위해VGG-16, ResNet-50, EfficientNet-B1, EfficientNet-B4, EfficientNet-B7, Inception-v3를 사용했으며, 특성융합을 위해 'Sensor-Level', 'Feature-Level', 'Score-Level', 'Rank-Level' 융합 방법을 비교 평가했다. 비교평가결과 'Feature-Level' 융합 방법에서 EfficientNet-B7 모델이 98.51%의 정확도를 보이며 높은 안정성을 보였다. 그러나 EfficietnNet-B7모델의 크기가 크기 때문에 생체 특성 융합을 위한 모델 경량화 연구가 필요하다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2531-2533
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• 2004

일반적으로 ECG(electrocardiogram)파형은 정상인의 경우에도 그 형태가 일정하지 않으며, 측정시간 및 측정인의 상태에 따라서도 파형이 변화하기 때문에 표준화된 ECG파형 검사로는 개인의 특성에 따른 정밀 진단이 어려웠다. 따라서 자동화된 개인별 맞춤형 진단을 위해서는 측정대상에 대한 사용자인식 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 세 가지 잡음제거법을 이용하여 파형의 잡음성분을 제거하고, ECG Limb Lead III 파형의 다양한 신호간격(interval) 특성치와 미분변화량을 통한 꼭짓점 분석 등을 통하여 파형으로부터 특정인의 특징을 추출한 후 신경회로망을 이용하여 생체인식을 수행하였다. 실험은 동일한 연령대인 7명의 성인남녀를 대상으로 하였고, 재현성을 평가하기 위해서 인위적인 변화(커피, 담배, 알코올 섭취 및 스트레스)후의 ECG파형을 측정, 특정인 인식률을 실험한 결과 실험에 이용된 제한된 변동 내에서 90.9%의 인식률을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.457-459
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• 2002

멀티미디어의 발전이 가속화 되어가고 실생활에서의 적용범위가 넓어 질 수록 사람의 신체에 의한 개인 식별 기술의 필요성이 높아지고 있다. 이미 상용화되어 널리 사용되는 지문인식이나 홍채인식 등의 생체 인식분야 이외에 사람의 얼굴을 이용한 인식이나 인증분야는 다른 생체 인식에 비해 더 많은 필요성과 발전 가능성을 가지고 있다. 본 연구에서는 CCD로 입력된 얼굴 영상을 특징추출이 가능한 개체단위로 분할한 후 각 개체의 비율적인 특징인 거리와 각도를 계산하고 각 개체단위의 유사도 비교를 통해 유사성을 확인함으로써 사람 얼굴을 인지하는 방법을 제안한다. 실험에 의한 분석결과 성능향상에 대한 가능성을 확인할 수 있었다.