본 논문에서는 스마트기기의 영상, 음성, 이미지 등의 다양한 멀티미디어 데이터 수집 기능을 활용하여 응급상황 발생 시 현장상황의 정확한 정보를 유관기관에 제공함으로써 효율적인 응급상황 대처가 가능하고, 신고자 인증 모듈을 활용하여 허위신고 문제를 개선한 응급상황 대처를 위한 스마트 세이프티 시스템을 설계하였다.
최근 스마트폰과 어플리케이션의 기술 발전으로 일상생활에서 은행의 주거래 혹은 보안인증으로 생체정보를 이용하는 것이 급격히 확대되고 있다. 이러한 생체정보 보호를 위해 디지털 콘텐츠 내에 저작권자의 정보를 삽입하여 정보를 보호하는 기술인 워터마킹 기술을 도입하여 생체정보의 복제 혹은 도용 시에 발생할 수 있는 문제를 예방하는 것이 본 연구의 목적이다. 본 논문에서는 홍채 이미지에 DWT를 적용한후 QIM 방식을 이용해 임의의 QR코드로 워터마크를 삽입하여 홍채 코드를 추출한후 워터마크를 삽입하기 전의 홍채코드와 삽입 후의 홍채코드를 PSNR 통해 비교 분석하고 Stirmark 에서 제공하는 강인성 테스트를 이용해 강인성의 정도를 알아본다.
최근 각종 온라인 상거래 및 개인 신분카드 이용이 늘어나면서 개인 인증의 중요성이 부각되고 있다. RFID(Radio Frequency Identification) tag가 내장된 개인 신분 카드가 점차 증가하고 있지만, 본인의 인증을 할 수 있는 방법이 미비하기 때문에, 자동화 할 수 있는 대책이 시급하다. RFID tag는 현재 메모리 용량이 매우 작기 때문에, 개인의 생체정보를 저장하기 위해서는 효율적인 특징추출 방법이 필요하며, 저장된 특징들을 비교하기 위해서는 새로운 인식방법이 필요하다. 본 논문에서는 인간의 인지학적인 두뇌 원리인 해마 신경망을 공학적으로 모델링하여 얼굴 영상의 특징 벡터들을 고속 학습하고, 각 영상의 최적의 특정을 구성할 수 있는 해마 신경망 모델링 알고리즘을 이용한 개인생체 인증 시스템에 관한 연구를 수행하였다. 시스템은 크게 NMF(Non-negative Matrix Factorization)와 LDA(Linear Discriminants Analysis) 혼합 알고리즘을 이용한 특징 추출 부분과 해마신경망을 모델링하고 인식 성능을 실험하는 것으로 구성 되어 있다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 실험은 표정변화와 포즈변화가 포함된 이미지를 각각 구분하여 인식률을 확인하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 특정 추출 방법과 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.
최근 협력업체의 기술유출로 인하여 고객사인 대기업의 경영에 위험을 초래하고 나아가 이미지와 신뢰도가 추락하는 등 보안사고 피해가 지속적으로 증가하고 있다. 그러나 현대 산업구조는 대기업의 독자적인 기업형태는 현실적으로 불가능하고 협력업체와의 전략적 제휴가 필수적이라 할 수 있는데 이에 따른 정보의 교환이 증가되고 정보시스템의 사무의존도가 극대화됨은 물론 업무프로세스의 복잡화와 보안관련 법률의 강화에 따른 법적 요구와 이해관계자의 요구사항이 증대되고 있는 산업구조 형태로 변화되고 있다. 중소기업의 기술보호 실태를 보면 대기업에 비하여 상대적으로 열악한 환경과 재정적 어려움으로 인하여 보안체계를 갖추지 못하고 있는 실정인데 반하여 대기업과 중소 협력 업체간의 산업구조가 IT시스템 공유가 필수 불가결하여 중소협력업체의 보안수준 향상없이는 고객사인 대기업의 보안관리는 불가능한 현실을 감안하여 고객사인 대기업과 중소협력업체 간의 보안체계구축 인증제도를 도입하므로써 대기업에 비하여 열악한 보안수준을 향상하여야 하는 시점이다. 이에 그간의 대중소기업 동반성장을 위한 제도와 여러 기관의 정보보호 역량 평가 모형을 살펴보고, 중소협력업체 인증제도 도입 방안을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 여권 인식 및 얼굴 인증 방법을 제안한다. 여권 이미지가 기울어진 상태로 스캔되어 획득되어질 경우에는 개별 코드 인식과 얼굴 인증에 많은 영향을 미칠 수도 있으므로 기울기 보정은 문자 분할 및 인식, 얼굴 인증에 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여권 영상을 스미어링한 후, 추출된 문자열 중에서 가장 긴 문자열을 선택하고 이 문자열의 좌측과 우측 부분의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 여권 영상에 대한 각도 보정을 수행한다. 여권 코드 추출은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드의 문자열 영역을 추출하고, 추출된 여권 코드 문자열 영역에 대해 반복 이진화 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해 CDM 마스크를 적용하여 문자열의 코드들을 복원하고 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드 인식은 개선된 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 개선된 퍼지 ART 기반 RBF 네트워크는 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계 변수를 동적으로 조정하는 퍼지 ART 알고리즘을 제안하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용한다. 얼굴 인증을 위해서는 얼굴 인증에 가장 보편적으로 사용되는 PCA 알고리즘을 적용한다. PCA 알고리즘은 고차원의 벡터를 저 차원의 벡터로 감량하여 전체 입력 영상들의 직교적인 공분산 행렬을 계산한 후, 그것의 고유 값에 따라 각 영상의 고유 벡터를 구한다. 따라서 본 논문에서는 PCA 알고리즘을 적용하여 얼굴의 고유 벡터를 구한 후, 특징 벡터를 추출한다. 그리고 여권 영상에서 획득되어진 얼굴 영상의 특징 벡터와 데이터베이스에 있는 얼굴 영상의 특징 벡터와의 거리 값을 계산하여 사진 위조 여부를 판별한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에서 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
오늘날 의료 기관에서는 수많은 의료 영상자료를 만들고 관리하고 있으며, 이러한 자료들 중에서는 환자의 프라이버시와 관련된 정보도 많다. 따라서 이러한 개인정보는 외부로 노출되어서는 안 되며, 철저한 관리가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 프라이버시 관련 영상 자료에 환자의 상태 및 의료 처방 정보를 포함함으로서, 향후 영상자료의 관리 소홀로 인한 잘못된 의료처방 등을 방지할 수 있는 방안을 제안한다. 제안한 방법은 각 환자 정보에 대한 HMAC 기반의 해쉬 코드를 생성하고, 생성된 코드와 환자의 정보를 함께 이미지에 포함함으로서 향후 의사가 이 이미지로부터 추출한 데이터가 외부인에게 훼손되었는지 여부를 쉽게 감지함으로써, 환자의 정보를 보다 철저히 관리할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 또한, 환자의 의료정보를 이미지에 은닉하기 위해서 복원 가능한 데이터 은닉 기법인 DE(Difference Expansion) 알고리즘을 사용함으로서, 이미지로부터 데이터를 추출한 후 원 영상을 가지고, 환자의 상태를 쉽게 체크할 수 있게 되어 의사의 입장에서 매우 효율적인 방법으로 환자 상태를 평가할 수 있다. 제안한 방법은 뇌 영상을 촬영한 MRI 영상에서 실험한 결과 데이터은닉과 추출 그리고 영상의 복원 그리고 데이터 무결석 확인에 있어서 완벽한 성능을 보였다.
본 연구는 전통적인 식생활과학측면에서의 전통주연구에서 벗어나 사회·문화적 측면에서 진행되었으며 연구결과를 통해 보다 구체적인 전통주관련 정부의 정책수립 및 해외마케팅적 시사점을 제시하고자 하였다. 연구결과를 요약하면 첫째, 우리나라 전통주의 세계화를 위한 요인은 전통주의 우수성, 전통주 품질, 전통주 전문지식 및 전통주 홍보의 4가지 요인으로 도출되었다. 이러한 요인은 현재 정부가 실시하고 있는 한식의 우수성 입증, 전문인력양성, 우리 식문화홍보 등 한식세계화요인과도 무관하지 않아서 한식과 연계한 다양한 프로모션이 필요함을 시사한다. 둘째, 전통주의 우수성과 전문지식을 제외한 전통주 품질, 홍보요인은 모두 한국의 브랜드이미지와 전통주 구매의도에 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 구체적으로 응답자들은 전통주의 품질에서는 '맛'을 가장 중요하게 인식(64.0%)했으며 품질향상과 건강에 좋은 웰빙주라는 인식을 더 확대시킬 필요가 있는 것으로 나타났다. 셋째, 한류의 조절효과로 한국음식 경험자 집단이 한국드라마 경험자 집단에 비해 전통주 품질이 국가브랜드 이미지 및 전통주구매의도에 보다 강력한 영향을 미치고 있다는 것을 알 수 있었으며 본 연구에서는 일본을 대상으로 할 때는 무엇보다 전통주품질이 입증되어야 하고 이를 증명할 수 있는 국가인증마크 등을 도입할 것을 제안하였다.
과거 흔히 사용되던 보안시스템은 단순한 숫자 비밀번호를 이용한 방법이다. 이를 보완하기 위해 생체정보를 사용하는 보안시스템이 나왔지만, 생체정보의 일부분을 이용한 방법이 대부분이고 사용 장소 역시 국한적이다. 이는 도용 및 도난에 노출되어 매우 낮은 신용도를 갖게 되고, 개인정보 유출 같은 2차 범죄로 이어지고 있다. 이러한 이유에서 개인의 고유한 생체정보를 이용한 보안시스템의 개발이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 입력된 얼굴영상과 홍채 분석을 사용한 보안시스템을 제안한다. 제안시스템에서 영상분석시 얼굴의 특징점 뿐만 아니라 홍채의 특징을 구하여 특정 인물을 식별한다. 출입구에서 RFID태그를 사용하여 대상을 인증한 후, 카메라를 통하여 획득한 사용자 이미지로부터 특징 정보를 추출하고 시스템에 등록된 정보와 유사도를 비교하여 최종 인증한다.
최근 생체 정보를 이용한 다양한 방식의 인증 시스템에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 홍체 인식을 위한 홍채 영역 검출을 위하여 임계값의 변경 없이 원둘레의 일부 정보를 이용하여 만들어진 원의 연립방정식을 이용하여 전안부 영상에서의 홍채 영역을 효과적으로 검출할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 외곽정보를 통해 계산된 원의 중점 좌표가 가장 많이 누적된 영역을 검출될 원의 중점으로 인식하여 검출하게 된다. 이를 위하여 50명의 사람의 전안부 이미지에서 테스트를 통해 알고리즘을 circular hough transform, Daugman의 방법과 비교한 결과, 두 방법에 비하여 속도는 각각 5배, 75배가 향상되었으며, 제안한 방법의 중심위치 정확도는 95.36%로 circular hough transform 방법의 92.43%에 비하여 더 우수한 성능을 나타내었다. 본 연구는 홍채인식을 통한 신분 인증 시스템이나, 전안부 영상을 이용한 질병진단 시스템에서의 유용하게 활용이 될 것이라 예상된다.
최근 신용카드의 사용 비중이 늘어나고 있으며 그에 따른 보안 위협이 증가하고 있다. 특히 신용카드 부정사용, 명의 도용 등의 관련 범죄에 취약함에도 불구하고 카드 결제 시 이를 방지하기 위한 보안 장치가 없는 상황이다. 이러한 현재 신용카드 결제의 한계점을 보완하기 위해 본 논문에서는 기존 거래 방식에 가속도 센서가 내장된 스타일러스 펜을 활용하여 결제 서명을 하고, 합성곱 신경망을 통해 해당 서명의 이미지와 센서를 통해 측정한 서명 정보를 분류하여 상호 비교하는 과정을 추가한다. 이와 같이 스타일러스 펜의 소유 여부와 서명의 특징 값을 통해 본인 인증과정을 수행함으로써 금융 거래에서의 보안성을 증진시키는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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