최근 여러 IoT 기기 사용이 급증하면서 보안 위협요소가 사회적인 문제로 대두되고 있다. 이러한 IoT 기기에서 사용자 생체정보를 활용해 사용자를 인증하는 시스템은 보편적으로 사용되고 있다. 그 중 지문인식은 스마트폰부터 여러 기기에 탑재되어 있다. 본 논문에서는 지문인식 센서에 온도, 압력, 터치 센서를 추가하는 기법과 군집화, 패턴 학습 알고리즘을 적용하여 위 변조 검출 능력을 향상시키는 방법을 통하여 지문인식에 대한 이상 징후 탐지 방법을 제안하고자 한다.
본 논문은 등록 지문의 정보를 융합하여 보다 많은 정보를 이용함으로써 지문 검증의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 크기가 작은 센서는 많은 응용 분야에 적용시킬 수 있는 장점을 가지지만, 실제 지문을 입력 받는 센서 입력창의 물리적인 크기가 작기 때문에 지문 정보를 충분히 입력받지 못할 뿐만 아니라 등록된 지문 영상과 검증을 위해 입력된 지문 영상 사이의 공통영역이 축소되어 전체적인 시스템의 성능을 저하시키는 문제점이 있다. 이러한 문제점은 등록 영상을 여러 장 받아 그 정보를 융합하여 보다 큰 지문 영역을 표현하도록 함으로써 해결할 수 있다. 이를 위해서는 등록 영상간의 좌표계를 정밀하게 일치시키는 과정이 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 먼저 등록영상 사이의 대응 특징점 쌍을 이용하여 거칠게 일치시킨 다음, 융선의 정보를 포함하는 Distance Map을 이용하여 정밀하게 일치시키는 방법을 사용하였다. 정밀하게 일치된 좌표계를 통해 각각의 등록 지문들의 특징 정보는 하나의 큰 등록 정보로 형성된다. 제안된 방법을 통해 형성된 특징 융합 정보는 보다 넓은 면적의 지문을 표현할 수 있기 때문에 센서 입력창이 작아서 생기는 문제를 극복함으로써 지문 인식기의 성능을 향상시킨다. 본 논문의 실험 견과는 제안한 융합 특징 정보를 이용하는 방법이 그렇지 않은 방법보다 지문 인식기의 성능을 월등하게 향상시킴을 보여준다.
최근 바이오메트릭 센서를 내장한 스마트폰 및 모바일 기기의 보급으로 바이오메트릭 인증에 대한 사람들의 관심이 증대되고 있다. 지문 인식은 사람마다 고유한 지문 정보를 이용하여 사용자를 인증하는 것으로 다른 바이오메트릭 인증 방법에 비하여 상대적으로 비용이 저렴하고 인식률이 높아 많은 응용에 적용된다. 하지만 사람의 지문은 실리콘 또는 젤라틴과 같은 물질을 이용해 쉽게 위조가 가능한 단점이 있다. 따라서, 지문인식용 센서는 온도, 빛 등의 2차적인 인증 수단을 함께 측정할 수 있어야 하는데, 이 경우 비용이 많이 들게 된다. 본 연구에서는 인증길이(지문인식을 위해서 스캔한 시간)와 지문인식에 사용된 손가락을 2차적인 인증 수단으로 사용하여 위조 지문 공격에 대응할 수 있는 지문 인증 기법을 제안한다. 제안한 기법은 2차 인증을 위한 키패드 기반의 패스워드 입력 부담을 줄일 수 있고 경제적이다.
지문 인식은 보통 지문 영상의 획득과 획득된 지문 영상을 비교하는 단계로 구분해서 생각할 수 있다. 본 논문에서는 지문 영상을 획득하는 단계에서 지문 입력 센서를 사용하여 연구의 초점을 지문의 비교 방법에 맞추었다. 지문 입력 센서에서 는 지문 영상이 영상처리되어 출력되기 때문에 지문을 획득할 때 발생할 수 있는 잡음들에 대해서는 고려하지 않았고 사용자가 임의적으로 여러 번 지문을 입력하게 하여 회전과 이동이 복합적으로 존재하는 영상 왜곡을 고려하였다. 사용자의 지문 인식을 위한 방법으로 광학적 상관관계(Optical Correlation)를 출력하는 Non-linear Joint Transform Correlator(NRC)를 컴퓨터 상에서 구현하였고, 지문 입력 시에 발생할 수 있는 왜곡에 불변적인 특징을 갖도록 지문의 중심점을 찾는 알고리즘을 추가하여 지문 인식의 정확도를 보완하였다. 또한, 찾아진 지문 영상의 중심점을 가지고 100$\times$100픽셀 크기의 중심 영역만을 추출하여 지문 인식에 필요한 시간과 입력 영상의 정보를 줄이면서 높은 정확도를 갖는 매칭 기법을 제시하였다
본 논문에서는 모바일 카메라를 이용한 지문인식 시스템 개발에서 지문영역 추출 및 융선 방향 정보 추출 방법에 대해 제안한다. 모바일 카메라로 획득한 지문영상은 기존의 지문센서(접촉식 센서)로 획득한 영상과 여러 가지 다른 특성을 나타낸다. 우선 모바일 카메라로 획득한 지문영상은 칼라영상이며, 배경영역이 획득 장소와 시간에 따라 변화가 심하고, 지문 융선과 골의 조도차가 접촉식 센서에서 획득한 영상보다 작아 노이즈에 대한 영향이 크다는 특징이 있다. 이러한 환경에서 지문영역을 추출하고자 손가락의 색 정보와 지문의 주파수 정보를 이용하여 초기영역을 설정하고 설정된 초기영역을 이용하여 영역확장 방법으로 지문영역을 추출하였다. 손가락의 색 정보는 학습과정을 통해 손가락 색의 확률 분포를 LUT (Look Up Table)기법을 이용해 모델하였고, 주파수 정보는 초점이 맞는 손가락 영역과 초점이 맞지 않는 배경영역의 영상 주파수 특성 차이를 이용하였다. 지문 방향 정보 추출에서는 카메라로부터 발생하는 노이즈나 극단치 (outlier)의 영향을 줄이기 위해 그래디언트 필드에서 초기 방향을 기준으로 노이즈와 극단치를 제거한 후 방향을 구하는 방법을 사용하였다. 실험에서는 모바일 카메라를 이용하여 획득한 지문영상으로 지문영역 추출 및 융선방향 정보 추출에 대한 평가를 했다. 지문영역 추출 알고리즘 평가를 위해 600장의 수동 구분된 지문영상을 사용하였고 융선방향 정보 추출은 지문 인식성능으로 비교 평가 하였다.
최근 정보 보호가 이슈화됨에 따라 지문인식센서의 활용이 점차 증가하고 있으며, 센서 인식률 오차를 최소화 할 수 있는 품질평가를 요구한다. 지문인식센서 전극과 검사부 프로브 팁이 접촉 시 발생하는 저항 값의 변화에 의해 센서의 품질이 평가되며, 품질평가의 재현성을 확보하기 위해서는 센서 전극의 변형 유발을 최소화할 수 있는 프로브 소재의 적합성과 구조 최적화 연구가 필요하다. 프로브 팁의 적합성 평가를 위한 소재로 니켈(Ni), 스틸(SK4), 베릴륨동(Beryllium copper), 인청동(Phosphor bronze)을 비교하였으며, 프로브 팁 접촉 후 전극의 압흔 크기와 접촉저항을 고려할 때 베릴륨동이 프로브 소재로 적합하다. 검사부 프로브는 지문인식센서 전극의 물리적 손상 방지와 다수의 지문인식센서 동시 검사가 가능한 구조를 위해 일체형 프로브 방식으로 제작하였다. 검사부의 재현성은 특정 전류 값을 인가하여 지문인식센서의 전압 변화로 판단하였으며, 베릴륨동 프로브 소재와 일체형 구조를 통해 센서 전극에 프로브가 300회 접촉하는 동안 센서의 전압 변화는 ${\pm}0.003V$ 이내의 우수한 재현성을 확인하였다.
본 논문에서는 개선된 회로를 적용한 $256{\times}256$ 픽셀 저항형 지문센서를 제안하고 있다. 단위 픽셀 수준의 센싱 회로는 가변적인 전류를 전압으로 변환하여 이진 디지털 신호로 만든다. 정전기에 효과적으로 대처할 수 있는 인접 픽셀 간 전기적 차폐 레이아웃 구조를 제안하고 있다. 전체회로는 단위 센서 회로를 확장하여 ASIC 설계방식을 통하여 설계한 뒤 로직 및 회로에 대하여 모의실험을 하였다. 전체회로는 $0.35{\mu}m$ 표준 CMOS 공정규칙을 적용하여 센서블록은 전주문 방식을 적용하고 전체 칩은 자동배선 틀을 이용하여 반주문 방식으로 레이아웃을 실시하였다.
본 논문에서는 개선된 회로를 적용한 $256{\times}256$ 픽셀 저항형 지문센서를 제안하고 있다. 단위 픽셀 수준의 센싱회로는 가변적인 전류를 전압으로 변환하여 이진 디지털 신호로 만든다. 정전기에 효과적으로 대처할 수 있는 인접 픽셀 간 전기적 차폐 레이아웃 구조를 제안하고 있다. 전체회로는 단위 센서 회로를 확장하여 ASIC 설계방식을 통하여 설계한 뒤 로직 및 회로에 대하여 모의실험을 하였다. 전체회로는 $0.35{\mu}m$ 표준 CMOS 공정규칙을 적용하여 센서블록은 전주문 방식을 적용하고 전체 칩은 자동배선 툴을 이용하여 반주문 방식으로 레이아웃을 실시하였다.
본 논문은 음주운전 사고를 방지하기 위해 시동 전 음주 측정을 하는 음주운전 방지 시스템을 구현하였다. 자동차 내부에서 시동 전 음주 측정을 하여 측정 시 운전자가 아닌 타인이 대신 인증하는 상황을 방지하기 위해 지문 센서를 사용하여 본인인증 수단을 강화하였고, 이후 바람 센서의 설정값 이상 측정 확인 시 알코올 센서가 작동하게 구현하였다. 센서들을 여러 실험을 통해 측정값을 정하였고 최종적으로 알코올 농도가 0.03% 이상일 경우 DC 모터가 정지하여 차량 운행이 불가능하게 설계하여 음주운전이 사전에 차단되는 시스템을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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