지문 인식 기술은 지문 영상의 고유한 특성으로 인하여 생체인식 분야에서 현재 가장 많이 사용되고 있으며 연구도 상당한 진척을 본 것이 사실이다. 하지만 인식 성능 및 일상생활의 활용측면에서는 개발이 완전히 이루어져 있다고는 볼 수 없다. 따라서 본 논문에서는 우리가 흔히 볼 수 있는 무인 정보 단말기의 인증 시스템에 필요한 알고리즘과 환경에 따른 전처리 과정의 다양화 필요성을 인지하고 연구하게 되었다. 이 과정에서 시스템 환경과 지문이미지의 효율적인 획득이 중요한 요소임을 광학식 지문 입력 장치 및 주민등록증에 있는 지문을 스캔하는 방법을 사용하여 증명하고 지문 특징점 검출 및 영상 향상을 위한 기법을 연구하여 정확하고 빠른 계산시간 안에 찾을 수 있는 방법을 제시한다. 또한 전체 시스템의 구성을 위한 효과적인 알고리즘 구현을 목표로 연구한다.
인공지능 시대에 들어서면서 개인 맞춤형 환경을 제공하기 위하여 사람의 감정을 인식하고 교감하는 기술이 많이 발전되고 있다. 사람의 감정을 인식하는 방법으로는 얼굴, 음성, 신체 동작, 생체 신호 등이 있지만 이 중 가장 직관적이면서도 쉽게 접할 수 있는 것은 표정이다. 따라서, 본 논문에서는 정확도 높은 얼굴 감정 식별을 위해서 Convolution Block Attention Module(CBAM)의 각 Gate와 Residual Block, Skip Connection을 이용한 Identity- CBAM Module을 제안한다. CBAM의 각 Gate와 Residual Block을 이용하여 각각의 표정에 대한 핵심 특징 정보들을 강조하여 Context 한 모델로 변화시켜주는 효과를 가지게 하였으며 Skip-Connection을 이용하여 기울기 소실 및 폭발에 강인하게 해주는 모듈을 제안한다. AI-HUB의 한국인 감정 인식을 위한 복합 영상 데이터 세트를 이용하여 총 6개의 클래스로 구분하였으며, F1-Score, Accuracy 기준으로 Identity-CBAM 모듈을 적용하였을 때 Vanilla ResNet50, ResNet101 대비 F1-Score 0.4~2.7%, Accuracy 0.18~2.03%의 성능 향상을 달성하였다. 또한, Guided Backpropagation과 Guided GradCam을 통해 시각화하였을 때 중요 특징점들을 더 세밀하게 표현하는 것을 확인하였다. 결과적으로 이미지 내 표정 분류 Task에서 Vanilla ResNet50, ResNet101을 사용하는 것보다 Identity-CBAM Module을 함께 사용하는 것이 더 적합함을 입증하였다.
오늘날 개인의 정보 보호 및 신분 확인을 위하여 생체 인식 분야 중에서 사람의 얼굴 인식기술이 많이 사용되고 있지만 조명, 자세, 표정 변화로 인하여 얼굴 인식의 성능 저하를 일으키는 문제가 있다. 본 논문에서는 얼굴 인식 결과에 큰 영향을 주는 요소인 조명 변화에 초점을 맞춰 D-LDA(Direct-Linear Disciminant Analysis)가 다른 기법들에 비해 덜 민감하게 수행할 수 있는 성질을 지녔음을 밝히 고자 한다. 측면광과 역광등의 조명 변화와 농도의 변화를 고려하여 조명 변화를 갖는 테스트를 갖는 ORL, Yale, 포항공대 데이타베이스를 여러 특징 추출 알고리즘에 적용함으로써 클래스, 학습 데이타 그리고 테스트 데이타 수가 각기 다른 세 종류의 데이타베이스에서 모두 D-LDA가 적은 학습 데이터에서도 조명 변인에 가장 덜 민감하게 반응하는 좋은 인식 성능을 갖는 성질을 지녔음을 보여준다.
최근 기존에 사용하던 패스워드, PIN의 취약성으로 인해 개인정보 유출, 도난 등 다양한 문제가 발생하고 있다. 이를 대체할 목적으로 사람의 신체를 이용한 바이오 인증 기술이 떠오르고 있으며, 많은 연구를 거치고 있다. 그러나 사람의 바이오 정보는 외부에 노출 될 시, 이를 복구할 방법이 없기 때문에 개인정보 보호가 필수적이다. 본 논문에서는 바이오 인식 기술 중 지문을 기반으로 사용자 매칭 기법과 개인 프라이버시 보호를 위한 템플릿 구성방법에 대한 동향을 살펴본다.
최근 우리나라에도 digital image processing에 대한 연구가 활발이 진행되고 있다. 또한 digital image processing의 생체공학에의 응용도 괄목할 만하다. 이러한 연구와 응용에 도움이 되고자 microcomputer를 이용한 image processor설계의 실례를 기술하고자 한다. 이 설계는 목적 image를 stationary image로 가정하여 TV카메라의 영상신호를 sample하여 computer 기억장치에 저장하므로 가격이 저렴하게 된다. 이러한 장치로서는 DMA연결 (Direct Memory Access interface)을 사용하여 빠른 data transfer를 달성할 수 있다. Digital image processing계는 기본적으로 microcomputer가 TV카메라와 TV모니터에 연결된 구조를 하고 있다. Computer가 기억장치에 저장된 data를 처리하여 필요한 정보를 얻게 된다. 이러한 data 처리를 하므로서 image를 사용자가 해석하기 쉽도록 image질을 향상시키거나 computer가 image를 인식하게 한다. 이와같이 처리된 image는 TV모니터를 통해서 볼 수 있다. 본지에서는 256x256개의 pixel들로 이루어지고, 각개의 pixel은 4개의 bit로 구성된 image processor의 설계를 기술한다.
스마트카드를 사용하는 원격 사용자 인증 스킴은 일반적으로 패스워드를 기반으로 하여 연구되었고, 지속적으로 보안성을 강화하는 개선안들이 제시되어 왔다. 최근 생체인식 기술의 발달과 함께, 다양한 인간 생체정보(biometrics)를 비밀키 값으로 사용하는 생체정보 기반 사용자 인증 스킴들이 소개되면서, 전통적인 패스워드 기반 인증 스킴보다 상대적으로 안전성과 편리성이 향상된 접근 방법으로 부상하고 있다. 한편 유비쿼터스 시대의 도래와 함께 핵심 기술이 되는 무선 센서 네트워크에 대한 관심이 증대되고 있다. 센서 노드를 이용하여 정보를 수집 처리하는 무선 센서 네트워크는 사회전반으로 응용분야가 확대됨과 동시에 네트워크의 구조적인 보안을 비롯한 다양한 보안 요구사항을 요구한다. 따라서 무선 센서 네트워크 응용계층에서 요구되는 사용자 인증에 대한 연구 또한 서서히 진행되고 있다. 2010년 Yuan 등은 생체정보를 기반으로 무선 센서 네트워크에 적용 가능한 효과적인 사용자 인증 스킴을 제안하였다. 본 논문은 안전성 분석을 통해 Yuan 등의 스킴이 그들의 주장과 달리 여전히 패스워드 추측 공격, 사용자 가장 공격 및 재전송 공격에 취약함을 입증한다.
최근 모바일 클라우드 서비스가 증가하고 있으며, 특히 하나의 클라우드 컴퓨팅 서비스의 제약을 넘어 멀티 클라우드 방식에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 멀티 클라우드 환경에서 상호 협약된 서비스 제공자들 간의 추가적인 클라우드 서비스를 이용하기 위해 사용자는 다중 인증이 필요하다. 기존 연구에서 SSO를 이용한 방식은 SSO 서버를 통해 모든 인증이 이루어지기 때문에 악의적인 공격에 의해 SSO 서버의 서비스 불가 시 모든 클라우드 서비스 사용이 불가능하다. 또한 브로커를 이용한 방식에서는 사용자가 가입하지 않은 서비스 제공자에게 인증정보를 노출하게 되는 취약점이 존재한다. 본 논문에서는 추가 클라우드 사용 시 노출이 없는 생체인식을 이용한 안전한 사용자 인증 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 멀티 클라우드 환경에서 각각의 클라우드에 인증을 위한 정보를 저장하지 않으며 한 번의 생체인증으로 여러 클라우드를 사용할 수 있다. 키의 안정성 측면에서 키 합의 과정과 키 공간 크기를 통해 안정성을 확보하였으며 중간자 공격, 재생 공격 등의 다양한 공격 방식에 대한 무력화를 통한 안전한 모바일 클라우드 서비스를 제공한다.
본 논문에서는 RFID를 이용하여 사용자를 인식한 후 사용자의 생체신호(혈압, 혈당, 체지방)를 측정하여 자가진단을 할 수 있는 지능형 헬스케어 시스템을 구현하였다. 구현한 헬스케어 자가진단 지능형 시스템은 RFID리더기, 생체신호측정기(혈압계, 혈당계, 체지방측정기), 데이터베이스 서버역할을 하는 컴퓨터, 자가진단 결과를 출력하는 프린터로 구성된 키오스크형태로 이루어졌으며 데이터베이스에서 보유한 사용자 정보 및 측정된 정보 데이터를 비교분석한 후 사용자의 건강상태를 자가진단할 수 있다. 구현된 시스템은 병원에 가지 않더라도 간단히 자가진단을 할 수 있으며, 회사나 학교 등에서 응용할 수 있다.
현대 사회에서의 생체인식 기술의 발전을 통해 홍채, 지분 등의 정보를 사용하여 사용자의 신원확인 등이 가능하게 되었으며, 생체정보의 유출/위조 방지에 대한 중요성이 높아지면서 관련 연구가 활발히 이루어 지고 있다. 본 논문에서는 홍체 전체의 이미지에 삽입하거나 동공의 중심에 가까운 DCT(Discrete Cosine Transform)영역에 삽입방법, 동공 중심과 눈매의 영역을 검출하여 거리 및 DC 계수를 통하여 삽입 위치를 선택하는 방법 등 홍채영상 속 워터마크를 삽입하여 유출/위조된 홍채 영상을 검출하는 방법에서의 워터마크 삽입위치에 관한 방법을 연구하고, CASIA Irisimage Database ver 4.0의 워터마크를 삽입하여 NC(Normalized Correlation)의 값을 비교하여 워터마크 삽입 실험을 검증하였다.
To examine different types of influenza diagnostic test kits automatically, automated rapid influenza diagnostic test method based on image recognition is proposed in this paper. First, the proposed methods classify a variety of the rapid influenza diagnostic test kit based on support vector machine that analyzes the kits' feature point. Then, to improve the accuracy of test, the proposed methods match the histogram of both the target image of influenza kit and the input image of influenza kit for minimizing the effect of environment factors, such as lighting and exposure variations. And, to minimize the effect from composition of the hand-helds devices, the proposed methods extract the feature point and match point-by-point between target image of influenza kit and input image of influenza kit. Experimental results of 124 experimental group show that the proposed methods significantly have effectiveness, which shows 90% accuracy in moderate antigen, for the preliminary examination of influenza, and provides the opportunity for taking action against influenza.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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