온라인 서명 검증은 간단하면서도 효율적인 본인 확인 방법의 하나로 다른 생체 인식 기술에 비해 거부감이 적은 장점이 있다. 서명 검증 모델을 학습하기 위해서는 모조서명이 필요하지만 대부분의 실용적인 응용에서는 모조서명을 확보하기가 쉽지 않다. 이 논문에서는 이러한 모조서명 확보 문제를 해결할 수 있는 방법의 하나로 다른 사람의 서명을 활용하는 방법을 제시한다. 검증 과정에서는 서명의 형태적 특징을 추출하고 이를 SVM을 이용하여 검증하였다. SVM은 특징 벡터를 고차원으로 사상하고 사상된 공간에서 선형 분리를 시도하는 방법으로 인식기 중 범용적이면서 높은 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 모델 생성 과정에서 모조서명으로 검증하고자 하는 사람의 서명과 형태적인 유사점을 찾을 수 없는 서명, 즉, 일반 필기 데이터를 사용함으로써, 모조서명의 확보가 어려운 경우에도 검증률을 개선할 수 있음을 실험 결과를 통해 확인할 수 있으며, 이는 모조서명 없이도 서명 검증이 가능함을 보여준다.
이 논문은 Gabor 필터를 이용하여 두 서명 사이의 유사도를 계산하는 온라인 서명 검증 방법을 제안한다. 온라인 서명들의 유사도를 계산하기 위해서는 두 입력 서명의 각 위치 사이의 시간적인 대응 관계를 정확하게 구하는 것이 중요하다. 그러나 DP(dynamic programming) 매칭을 이용하는 기존의 포인트 매칭 방법은 시간이 많이 소요되는 단점이 있었다. 이 논문에서는 Gabor 필터의 위상 출력을 이용하여 두 서명 사이의 시간적인 대응 관계를 빠르게 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 서명의 상이도로서 두 가지 척도를 정의한다. 첫째, 추정된 지역적 시간 변이로부터 두 서명사이의 시간적 상이도를 구하고, 둘째, 두 서명 특징 프로파일의 시간적 대응 관계를 이용하여 시간 정보가 보정된 특징 프로파일 상이도를 구한다. 제안된 방법은 고정된 길이의 코드로 코드화되어 기존의 DP 매칭을 사용하는 시간적 변이 추정 방법보다 30배 이상 빠른 속도로 서명을 비교할 수 있다.
온라인 서명 검증은 간단하면서도 효율적인 본인 확인 방법의 하나로 생체 인식에 따른 거부감이 적은 장점으로 본인 확인 용도로 사용되고 있다. 서명 검증을 분류 문제로 접근하기 위해서는 모조서명이 필요하지만, 대부분의 실용적인 응용에서 모조서명을 확보하기는 쉽지 않으며 진서명 역시 많은 양을 확보하기는 쉽지 않다. 이 논문에서는 모조서명의 확보가 어려운 문제를 해결하기 위해 단일 클래스 SVM을 사용하고, 진서명의 양이 제한되는 문제는 다른 사람의 서명 데이터를 일반 필기 데이터로 사용하여 해결하는 방법을 제시한다. 다른 사람의 서명 데이터는 검증하고자 하는 서명과 형태적인 유사점을 찾을 수 없지만, 서명에서의 일반적인 특징을 반영하고 있으므로 적은 수의 진서명만을 확보할 수 있는 경우에 사용하면 검증률을 높일 수 있으며 이는 실험 결과를 통해서 확인할 수 있다.
온라인 서명검증을 위해서는 서명의 국부적인 형태가 중요한 판단 근거가 된다. 함수적 접근이나 매개변수적 접근과 같은 지금까지의 접근방법은 서명을 시간에 대한 함수로 나타내거나, 특징집합으로 표현함으로써, 서명의 국부적인 모양을 무시한 채로 서명검증에서 유용한 요소로 사용될 수 있는 국부적인 모양에서의 다양한 특징, 국부적인 모양의 변화, 형태의 복잡성 등을 사용하지 않았다. 이 논문에서는 서명을 구성 형태에 근거한 구조적인 표현 방법으로 나타내어 서명의 국부적인 모양의 분석과 중요한 부분에 대한 선택적인 사용이 가능한 새로운 접근방식의 서명 검증 기법을 제시하였다. 즉, 서명의 구조적 표현에 근거하여 국부적 가중치 적용방법과 진위판단을 위한 임계치의 개인별 차등화 방법을 고안하였고, 이에 대한 실험결과를 분석하였다.
본 논문에서는 기존의 분절 단위 비교방법에서 참조서명과 비교서명간에 분할점 개수와 위치에 대한 불일치 문제를 개선하기 위해 구간 분할 매칭 방법을 제안한다. 제안된 분할방법은 시간에 대한 x와 y좌표 상에서 서명마다 변하지 않는 특징점을 구간 분할점으로 선택하여 구간별로 매칭시킴으로서 분절의 안정적인 분할을 통해 인식률을 높이고자 한다. 실험 결과에서 진서명과 위조서명을 포함한 기타서명에 대해 FAR이 0.06%일 때 FRR 1.25%의 오류율을 확인하였으며 FAR이 0%일 때의 평균인식율이 98.7%를 보임으로써 제안한 서명 검증 기법이 우수함을 확인 할 수 있었다.
기존의 참조서명과 입력서명을 비교하는 방법 중 분절 단위 비교 방법은 전역적 비교와 점 단위 비교 방법과 비교하여 우수한 장점을 가지고 있다. 그러나 분절 단위 비교 방법은 인식률과 직접적인 관계가 있는 분절의 불안정 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 분절단위 방법 외에 선형판별분석에 의한 매칭방법을 고려한 서명 검증 기법을 제안한다. 최종 검증단계에서 두 개의 독립모델을 효과적으로 융합할 수 있는 확률기반의 베이지안 분류기를 적용하였다 다양한 서명데이타를 이용하여 실험한 결과 제안된 기법은 분절단위 기반 구간분할매칭 기법에 비해 우수한 성능을 나타냈다.
부인봉쇄 서명 기법은 서명자의 동의 없이는 서명을 검증할 수 없는 기법이다. 일반 서명기법이 적용될 수 없는 많은 사회적 영역의 컴퓨터화에 사용될 수 있다. 본 연구에서는 여러 서명자를 필요로 하며 지정된 검증자에게만 다중 서명을 검증할 수 있도록 하는 부인봉쇄 다중서명 기법을 제안한다. 제안한 다중서명 기법은 부인봉쇄 성질을 만족하며 서명자에 의한 다중서명 부정 및 변조 공격에 대해서 안전하다. 또한 디지털콘텐츠 공동 저작권 보호를 위한 제안한 기법의 적용 방안에 대해서 살펴본다.
본 논문에서는 대표적인 이미지 분류 모델인 CNN(Convolutional Neural Network)과 시간에 따른 이미지의 변화를 학습할 수 있는 LSTM(Long Short-Term Memory) 기반의 온라인 서명인식 모델을 제안한다. 실제로는 위조서명을 미리 구하기 어렵다는 사실을 고려해 서명검증 대상자가 아닌 타인의 진서명과 대상자의 일반 필기 데이터를 음의 데이터로서 학습에 사용하였다. 실험 결과, 전체 이미지 중 서명 부분의 비율에 따라 좋은 성능을 보이는 검증 모델이 다르며 Accuracy 성능지표를 통해 이 비율이 높거나 낮을 경우 CNN-LSTM 이, 중간일 경우 CNN 이 적합하다는 것을 확인하였다.
실생황에서 권한의 위임을 동한 대리 서명 기법들이 최근 많이 연구되고 있다. 대리서명은 원서명자가 그의 서명 권한을 대리서명자에게 위임하여 대리서명자가 원서명자를 대신해서 서명을 생성하는 것을 말한다. 이러한 대리서명을 온라인 상에서 사용하기 위해서는 위임자의 권한 위임장이 위 변조와 오남용의 위험으로부터 안전하게 보호되어야 한다. 또한 대리서명의 수행을 위해서는 원서명자의 위임에 대한 정보가 명확해야 한다. 대리서명의 기본적인 방법은 원서명자가 위임 정보에 대한 서명을 생성하고 이를 위임자에게 전달하여 위임자가 위임키로서 사용하게 하는 것이다. 위임키쌍이 위임 정보에 기반한 원서명자의 서명으로부터 생성되기 때문에 어떠한 검증절차에서도 원서명자의 동의를 확인 할 수 있다. 본 논문에서는 원서명자와 대리서명자가 기존의 인증서를 발급 받은 환경에서 원서명자가 대리서명자에 대하여 검증자에게 위임정보를 등록하는 프로토콜을 제안한다. 위임내용에 대해 원서명자가 전자서명을 하고 검증자는 이에 해당하는 내용을 검증한 후 위임서명자에 대한 권한 기간 등의 제약사항을 설정한다. 이후 위임서명자는 위임내용에 대해 고지를 받고 허가된 범위 내에서 위임 서명을 한다. 마지막으로 본 논문에서는 기존의 방법들과 비교 분석하여 제안하는 위임 등륵 프로토콜에 대한 효율성을 제시한다.
이 논문에서는 온라인 서명 검증에 대한 새로운 접근 방법으로, 서명을 필기의 기본 구성 요소들로 표현하는 구조적인 접근 방법을 제시한다. 속력의 국부 극소점을 분할점으로 하여 얻어지는 부분을 원시 패턴으로 정의하였고, 서브패턴으로서 방향 변화에 의해 얻어지는 단순 회전형 성분, 첨형 성분, 종형 성분의 세 가지 종류를 정의하여 서명을 구조적으로 표현하였다. 그리고 서브패턴을 기본 단위로 한 동적 계획정합 알고리듬을 제시하였다. 또한, 학습 샘플로부터 국부적인 부분에 대한 변화도와 복잡도를 추출하여 참조 패턴의 학습과 진위 판단 임계치를 설정하였다. 실험을 통하여, 함수적 접근과 매개변수적 접근 그리고 제안된 구조적 접근 방법을 동일 조건에서 검증률, 처리시간, 메모리의 측면에서 비교하였다. 제안된 방법에서는, 서명의 국부적인 가중치를 적용하고 복잡도를 판단임계치의 설정에 사용함으로써 평균 오류율이 14.2%에서 4.05%로 검증률이 크게 향상되었다. 또한, 시간과 메모리의 측면에서 함수적 접근 방법에 비해 효과적이면서도 함수적 접근 방법의 최고 성능에 근접한 검증률을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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