인터넷을 비롯한 정보통신기술의 발달로 소비시장의 주체가 고객 중심으로 변화하면서, 고객 관리를 위한 CRM(Customer Relationship Management)이 더욱 중요시되고 있다. CRM의 부각으로 정확한 고객 정보를 획득하기 위한 인증 메커니즘이 발전하였고, 고객과 원활한 커뮤니케이션을 위해 컴퓨터와 진화가 통합된 CTI(Computer Telephony Integration)가 대중화되면서 고객 접점 채널의 역할이 증대되었다. 현재의 고객 접점 채널은 고객 정보를 획득하는 것이 쉽지 않으며, 수집된 고객 정보의 신뢰도가 떨어져서 분석데이터로 직접 사용하기에 적합하지 않은 요소를 지니고 있기 때문에 고객이 고객 접점 채널에 접근시 반복적인 인증 절차를 거쳐야 한다. 따라서 본 논문에서는 고객 접근 방식 자체를 간소화하기 위해 생체 인식 기술의 하나인 지문 인식을 이용하여 ICC(Internet Call Center)를 구축하고자 한다. 본 논문에서 구축한 지문 인식을 이용한 ICC로 기업에게는 신뢰성있는 고객 정보를 제공하고, 고객에게는 빠르고 편리한 접근 방식을 제공할 수 있다.
지문영상의 품질 향상과 특징점 정합은 자동 지문인식 시스템의 중요한 두 단계이다. 본 논문에서는 특징점의 연결정보를 사용한 지문인식 기법을 제안한다. 인식 과정은 전처리와 특징점 추출, 그리고 특징점 pairing을 기반으로 한 정합의 세 단계로 이루어져 있다. 정확성을 위해 세선화된 이미지로부터 지문의 특징점을 추출한 후에, 특징점의 연결정보를 사용한 정합과정을 소개한다. 특징점 정합과정에서 연결정보를 사용하는 것은 간단하지만 정확한 방법이며, 두 지문의 비교단계에서 낮은 비용으로 기준 특징점 쌍을 선택하는 문제를 해결해 준다. 알고리즘은 지문의 회전과 이동에 무관하다. 정합 알고리즘은 반도체 칩방식 지문 입력장치로부터 획득한 500개의 지문영상으로 실험하였으며, 실험 결과는 기존 방법보다 오인식율은 줄어들고 정확도는 증가하였음을 보여준다.
무선랜이 폭발적으로 증가함에 따라, 기술 발전에 힘입은 네트워크 품질은 많이 향상되었지만, 보안 품질은 아직도 요원한 상황이다. 본고에서는 무선랜상에서 아이디 보안 취약성을 이용한 공격들과 이를 탐지하고 방어할 수 있는 디바이스 식별 기술에 대한 동향을 파악한다. 무선랜상에서 아이디 보안 취약성을 이용하는 MAC 속임 공격은 공격자의 존재를 속일 수 있을 뿐만 아니라, 네트워크 및 시스템 권한을 획득할 수 있기 때문에 네트워크 보안에 큰 위협이 되고 있다. 무선디바이스 식별 기술로서는 인증 방식, 프로토콜 분석 방식, 위치확인 방식, RF 지문 방식 등 많은 기법들이 있다. 본고에서는 이러한 기술들 중에서 현재 가장 활발하게 연구되고 있는 RF 지문 기술을 시스템 구조, 디바이스 식별 방법, 보안 취약성, 그리고 보안 응용 관점에서 자세히 분석한다.
지문은 사람마다 고유하며 디지털 데이터로 표현할 수 있는 생체 정보이다. 지문은 사람 몸의 일부이기 때문에, 지문인식은 패스워드나 신분증을 이용한 방법보다 사용하기 편리하다. 더불어, 최근 보급되고 있는 스마트폰은 카메라 및 지문인식 센서가 내장되어 있어서, 바이오메트릭 인증에 대한 사용자의 수요가 증가하고 있다. 하지만 지문은 쉽게 복제가 가능하고 한 번 도용되면 해당 지문을 다시 사용할 수 없는 단점이 있다. 따라서, 바이오메트릭 데이터는 원본을 변형하여 등록 및 인증해야 한다. 기존의 패스코드 입력 방식은 지문인식 센서 외에 별도의 입력 모듈이 필요하기 때문에 경제성과 사용성이 떨어진다. 본 논문에서는 사용성과 경제성을 고려한 취소 가능한 바이오메트릭 인증 기법을 제안한다. 제안한 인증 기법은 취소 가능한 바이오메트릭 템플릿 생성, 바이오메트릭 템플릿 등록 그리고 사용자 인증 프로토콜로 구성되며, 사용된 지문 개수와 스캔 타임에 따라서 보안레벨을 조절할 수 있다. 더불어, 제안한 방법이 전사적 공격과 능동적 공격으로부터 안전함을 분석하였다.
지문분류는 1:N 지문인식 시스템의 효율성을 높이는 단계로 지문의 매칭 시간 단축과 인식의 정확성을 높여주는 역할을 한다. 지문 각 클래스의 융선 패턴은 한 개 이상의 클래스와 중복되는 성질을 가지기 때문에 지문분류 작업은 어렵다. 또한 잡음을 많이 포함하거나 예외적인 입력 상태인 경우에도 분류 작업은 어려워진다. 본 논문에서는 다양한 품질의 지문을 효과적으로 분류하기 위해 지문의 방향특징을 이용해 확률 모델을 설계하고, 이를 최적화 하여 지문분류를 수행하는 방법을 제안하였다. 지문 융선을 픽셀단위로 탐색하여 방향 값을 산출하고, 산출된 방향 값을 일정 픽셀 단위로 병합하여 지문의 방향특징을 추출한다. 추출된 방향 특징을 이용해 확률론적 정보추출 및 인식 방식인 마코프 모델을 이용하여 지문의 클래스별 마코프 모델을 생성한다. 생성된 클래스별 마코프 모델의 상태전이 행렬을 분석하여 클래스별 분류 모델의 가중치 항목을 결정하고 유전자 알고리즘을 이용하여 지문분류 성능을 향상시킬 수 있는 최적의 수치를 찾아낸다. 유전알고리즘에 의해 최적화된 분류모델에 다양한 품질의 지문 데이터베이스를 적용하여 실험해 본 결과 최적화 되기 전의 분류 모델에 비해 우수한 분류성능을 보였다. 또한 실험에 사용한 다양한 품질의 데이터베이스를 분석해본 결과 제안한 방법은 특이점 유, 무 및 상태에 독립적으로 예외적인 입력상황의 지문에 대해 효율적으로 지분분류를 수행했다.
특징점(minutiae)에 기반한 정합 방식은 간결하고 계산이 쉬워서 가장 널리 사용되는 반면 동일한 지문의 두 입력 사이에서 발생할 수 있는 여러 가지 왜곡들을 고려해야 한다. 본 논문에서는 이러한 왜곡들을 줄이고 포인트 패턴을 이용하여 고속 지문정합 알고리즘을 설계하였으며 1:N정합에 적합한 알고리즘이다. 특징점 추출 알고리즘에서 구한 특징점에 직교좌표의 정보를 조합한 특징점들 중에서 정합을 시도하려는 두 개 특징점 데이터 집합에 대하여 지역 정합을 시도하여 지역 정합된 특징점의 비율이 임계값을 넘어가면 전역 정합을 시도하여 정합 점수를 결정하고 가장 높은 정합수를 얻은 지문 데이터를 결정한다.
최근 IT기술의 발전과 더불어 보안의 중요성이 부각되면서 Pin Number, Password, Pattern Recognition 등 인증 방식에 대한 연구가 진행되고 있지만 위와 같은 One-factor 인증 시스템에는 "Shoulder Attack"과 같은 사용자 레벨에서의 보안공격에 취약하다. 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여 'Google E-mail' 등 일부 강화된 보안이 필요한 시스템에서는 추가 모듈을 이용한 Two-factor 인증 시스템을 적용하여 보안을 제공하고 있지만 사용상의 번거로움과 복잡성으로 인해 고도의 보안 기술의 적용을 받지 못하는 등 많은 제약사항이 남아있다. 본 논문에서는 위 와 같은 One-factor 시스템의 취약점을 파악하여 그에 따라 보안 인증 절차를 향상시키기 위해 암호화와 인증 방법으로 지문인식을 사용하여 Multi-level 인증 시스템을 제안한다. 본 시스템은 Send 디비이스를 구현한 아두이노를 통해 M2M 서비스를 수행하며, 암호와 지문 정보를 아두이노 디바이스에 저장하여 두 가지의 신뢰적인 정보를 바탕으로 인증하는 시스템이다. 아두이노를 이용하여 디바이스 분리를 통한 사용자 레벨에서의 보안을 강하고 지문인식을 통해 불편함과 복잡성을 간소화하였다.
인터넷 환경이 다양한 서비스 분야로 응용됨에 따라 보안에 대한 인식이 증가하고 있다. 웹서비스 상에서 이루어지는 사용자 인증 방식은 본인의 확인 없이 이루어지기 때문에 신뢰성, 안전성, 보안성 등이 문제가 될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자 아이디와 패스워드를 사용하거나 인증키를 사용하는 방법이 적용되어 왔다. 기존의 보안을 위해 사용되는 패스워드 및 인증키는 문자열의 조합으로 구성되어 있어 인증정보 유출이 쉽게 발생할 수 있고, 또한 해커들이 컴퓨터 해킹을 통해 인증정보를 쉽게 빼낼 수 있어 보안에 심각한 문제를 야기 시킬 수 있다. 본 논문에서는 웹 서비스 보안을 향상시키기 위하여 사용자의 고유한 생체 인식으로 이용되는 지문을 활용하여 웹서비스에 적용하는 모듈을 제안한다. 제안된 모듈은 사람의 고유한 특징인 지문인증을 사용하기 때문에 웹서비스 사용자의 본인을 정확히 확인할 수 있어 인증정보 유출이나 해커들의 해킹으로부터 보안성이 철저하게 유지될 수 있다. 따라서 제안된 방식이 웹서비스에 적용되는 기존의 패스워드나 인증번호 방식보다 보안성이 우수하다.
최근 보안 시스템 중에서 지문인식을 이용한 보안 시스템은 다른 보안 시스템에 비해 유일성과 편의성 등의 장점을 가짐으로써 많은 사람들이 관심을 갖는 분야이다. 지문인식 시스템에 있어서 가장 중요한 사항은 실제 지문과 영상을 통해 얻어진 지문간의 정합에서의 정확성과 지문 인식을 위해 사용하는 영상처리 알고리즘들을 신속하게 처리하는 데 있다. 기존의 지문인식 시스템은 특징 추출을 위해 사용하는 알고리즘들의 처리 시간을 줄이기 위해 전체 처리과정 중 일부 과정들을 생략함으로써 처리시간을 단축한다. 하지만 이 방식은 처리시간을 단축시킬 수 있는 반면 특징 추출에 대한 정확도가 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 특징 추출에 대한 정확도를 높이기 위해 전체 처리 과정을 사용하면서 동시에 처리시간도 단축시킬 수 있는 다중 접근 메모리 시스템을 이용한 지문인식 특징 추출 알고리즘을 구현하였고, 구현된 시스템을 사용하였을때 다중접근 메모리 시스템과 시리얼 프로세서의 결과에 대해 correlation을 이용한 검증을 통해 제안된 방법의 신뢰도를 확인하였으며, 시리얼 프로세서에 비해 MAMS-PP64를 이용한 방법은 수행시간에서 약 1.56배 향상되었음을 확인하였다.
스마트폰에서 용량을 많이 차지하는 멀티미디어 컨텐츠, 응용 프로그램 데이터가 증가하면서 스마트폰을 위한 백업 프로그램에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 중복 제거 기법을 적용한 스마트폰 백업 기술을 제안함으로 네트워크 대역폭을 효율적으로 사용하고 저장 공간을 줄일 수 있는 방안을 제시하고 있다. 제안하는 중복 제거 방식은 스마트폰에서 각 파일을 일정한 크기의 블록 단위로 분할하고 지문을 부여하고, 지문이 동일하지 않을 경우에만 데이터를 전송하는 방식을 사용한다. 실험결과 제안하는 방식이 네트워크 대역폭 및 저장 공간을 효율적으로 사용함을 보이고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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