• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.34 no.7
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• pp.667-680
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• 2007

The bio-data processing is used for a suitable purpose with bio-signals, which are obtained from human individuals. Recently, there is increasing demand that the bio-data has been widely applied to various applications. However, it is often that the number of data within each class is limited and the number of classes is large due to the property of problem domain. Therefore, the conventional pattern recognition systems and classification methods are suffering form low generalization performance because the system using the lack of data is influenced by noises of that. To solve this problem, we propose a modified additive factor model for bio-data generation, with two factors; the class factor which affects properties of each individuals and the environment factor such as noises which affects all classes. We then develop a classification system through defining a new similarity function using the proposed model. The proposed method maximizes to use an information of the class classification. So, we can expect to obtain good generalization performances with robust noises from small number of datas for bio-data. Experimental results show that proposed method outperforms significantly conventional method with real bio-data.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2002.11a
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• pp.434-439
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• 2002

지문 인식 시스템의 정확도를 향상시키기 위해서는 지문 영상 처리의 각 단계들이 다양한 환경에 있어서도 만족할 만한 성능을 유지해야 한다. 본 논문은 다양한 환경에도 강인하고 보다 향상된 지문 융선 방향 계산 방법을 제안한다. 이는 지문 영상의 정확한 표현을 위한 융선 흐름의 불연속성을 표현할 때 보다 안정한 계산 방법을 제공함으로써, 이 정보를 이용하여 지문 인식을 수행하는 데 보다 안정된 처리 방법을 제공할 것이다. 이를 위해 방향 계산 결과로부터 얻어진 사전 정보(복잡도)를 추출하고 이 정보에 기반 하여 적응적 필터를 설계함으로써 보다 향상된 지문 인식 결과를 얻을 수 있음을 보인다. 이러한 방법은 모든 생체 정보의 인식을 위한 범용 계산 방법으로 활용 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.895-898
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• 2004

본 논문에서는 기존의 개인 식별 방법의 한계를 해결하는 대안으로 떠오르고 있는 생체인식 기술 중 인식률이 뛰어난 홍채인식 시스템에 대해 연구하고자 한다. 먼저 홍채인식 시스템의 구현을 위해 신호처리 분야에서 많이 사용되고 있는 wavelet 변환 중 Haar wavelet과 고차 국소 자기 상관 특징을 이용하여 홍채의 특징을 추출하여 특징벡터의 크기를 최소화 하였다. 또, 인식률을 높이기 위해 오류 역전파 학습 알고리즘을 이용하여 홍채패턴에 기반한 신원 확인 및 검증을 위한 개선된 방법을 제시하였다. 학습이 완료된 신경망에 대한 학습데이터와 테스트 데이터의 인식률을 실험한 결과 학습된 데이터는 평균 인식률 $97.4\%$, 테스트 데이터는 $95.5\%$의 인식률을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.645-647
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• 2018

최근 IoT의 기술의 발달로 사용자 인식에 관한 연구가 주목을 받고 있다. 사용자 인식은 각 사용자만의 특징에 근거하여 특정 사용자를 인식하는 기술이다. 사용자 인식과 관련하여 홍채나 지문인식 등과 같은 생체 인식, 얼굴 인식 그리고 걸음걸이 인식 등에 관한 연구들이 진행되고 있다. 다양한 방식은 각각의 인식률을 높이기 위해 노력하고 있지만, 인식하고자 하는 사용자의 상황에 따라 인식률에 영향을 받게 된다. 본 연구에서는 다양한 방식을 여러 단계로 구성하여 다양한 상황에 놓인 사용자를 인식하기 위한 방법을 연구한다. 제안 시스템은 드론에서 촬영된 영상을 수신하는 것을 기반으로 하여 얼굴인식과 걸음걸이 인식을 이용한 방식이다. 1차적으로 사람의 얼굴을 탐지를 하고, 사람의 얼굴이 탐지되었을 때는 얼굴 인식을 수행한다. 탐지하지 못했을 경우 걸음걸이 인식을 수행하여 인식률을 향상시킨다.

• 한국항공운항학회:학술대회논문집
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• 2005.11a
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• pp.78-79
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• 2005

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.19 no.7
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• pp.60-70
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• 2001

• The Magazine of the IEIE
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• v.36 no.10
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• pp.30-39
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• 2009

• Review of KIISC
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• v.18 no.4
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• pp.54-60
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• 2008

바이오인식기술을 이용하는 개인인증을 수행하는 바이오인식 시스템으로 구성되어 물리적 접근제어, 인터넷 접근제어, 전자여권 등 다양한 장소에서 신원확인의 수단으로 이용되어지고 있다. 바이오인식 시스템은 다양한 장소에서 사용되므로, 바이오정보획득, 처리, 정합 등을 수행하는 시스템이 분리되어 구축된다. 이때 각 시스템 및 시스템에서 사용/전달되어지는 정보의 변환, 도용, 훼손에 대한 보호 및 시스템에서 비인가자의 불법적인 원격침입 가능성이 발생한다. 이와같은 공격의 취약성을 방지하기 위하여 텔레바이오메트릭 시스템에 대한 보호절차를 구성하였다. 개인인증을 위하여 생체정보를 수집하거나, 이용하는데 있어서 준수하여야 하는 바이오정보보호에 대한 중요사항을 제시하고, 안전한 이용환경을 제공하기 위하여 네트워크상에서 시스템이 수행될 때 발생하는 공격 취약점을 정의하였으며, 이를 보호하기 위한 가이드라인을 구성하였다. 텔레바이오인식 시스템보호 절차에서 제시하는 가이드라인은 바이오정보 보호 정책 개발방법, 위험분석, 바이오인식 시스템 운영 및 기술 개발시에 활용할수 있다. 본고는 현재 ITU-T SG17 Q.8(Telebiometrics)에서 KISA가 추진하여 년내에 X.tpp로 제정이 예상되는 국제표준을 상세히 설명하고 있으며, 이는 곧 바이오인식 시스템을 이용한 작은규모의 물리적 접근 제어 시스템으로부터 국가적 규모의 바이오인증 시스템까지 응용가능한 텔레바이오인식 시스템 전반에 적극 활용할 수 있다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.9
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• pp.1233-1245
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• 2004

Though biometrics to authenticate a person is a good tool in terms of security and convenience, typical authentication algorithms using biometrics may not be executed on resource-constrained devices such as smart cards. Thus, to execute biometric processing on resource-constrained devices, it is desirable to develop lightweight authentication algorithm that requires only small amount of memory and computation. Also, among biological features, face is one of the most acceptable biometrics, because humans use it in their visual interactions and acquiring face images is non-intrusive. We present a new face authentication algorithm in this paper. Our achievement is two-fold. One is to present a face authentication algorithm with low memory requirement, which uses support vector machines (SVM) with the feature set extracted by genetic algorithms (GA). The other contribution is to suggest a method to reduce further, if needed, the amount of memory required in the authentication at the expense of verification rate by changing a controllable system parameter for a feature set size. Given a pre-defined amount of memory, this capability is quite effective to mount our algorithm on memory-constrained devices. The experimental results on various databases show that our face authentication algorithm with SVM whose input vectors consist of discriminating features extracted by GA has much better performance than the algorithm without feature selection process by GA has, in terms of accuracy and memory requirement. Experiment also shows that the number of the feature ttl be selected is controllable by a system parameter.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.293-296
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• 2000

본 논문에서는 최근 신원확인 수단으로 각광받고 있는 생체인식 중 가장 신뢰도가 높은 홍채인식에 관한 연구에 대해 기술하고 있다. 비접촉식 홍채인식 시스템의 경우 홍채영상의 획득 시 사람의 머리가 기울어지거나 움직임에 따라 영상이 좌측 혹은 우측으로 조금씩 회전, 혹은 이동하거나 크기가 달라지게 된다. 이런 경우 동일인의 홍채영상도 매번 조금씩 달라지게 되므로, 정확한 인식을 위해서는 획득된 각 영상의 정규화 과정과 함께 회전된 영상에 대한 보완 등의 전처리 과정이 매우 중요하다. 영상 필터를 통한 정확한 외곽 경계의 검출과 정규화, 비교방법을 통해 이를 보완하고, 웨이블렛 변환을 이용하여 특징값을 얻은 후 검증 실험 결과를 보임으로써 회전, 이동, 크기에 무관한 홍채 인식 방법을 제안하고자 한다.