• Journal of Internet Computing and Services
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• v.20 no.1
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• pp.25-37
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• 2019

Inspired by the rapid development of deep learning and online biometrics-based authentication, we propose a handwritten one-time password authentication system which employs deep learning-based handwriting recognition and writer verification techniques. We design a convolutional neural network to recognize handwritten digits and a Siamese network to compute the similarity between the input handwriting and the genuine user's handwriting. We propose the first application of the second edition of NIST Special Database 19 for a writer verification task. Our system achieves 98.58% accuracy in the handwriting recognition task, and about 93% accuracy in the writer verification task based on four input images. We believe the proposed handwriting-based biometric technique has potential for use in a variety of online authentication services under the FIDO framework.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.577-579
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• 2002

향후 보안시장을 이끌어갈 생체인식 기술은 현재까지 많은 발전을 거듭하고 있다. 이미 알려진 바와 같이 생체인식은 신체의 여러 부분들과 신체적 특징, 개인의 습관들이 이용되는데 전자의 경우 지문, 얼굴, 홍채, 망막, 음성, 필체, 정맥 등의 인식이 있고 후자의 경우 타이핑 습관, 걸음걸이 습관, 필기 습관 등이 해당된다. 본 연구에서는 서명인식을 필체 자체의 특징에 관련된 정보를 추출하여 인식하는 방법과는 달리 개개인의 필기 습관에 주목하여 서명을 할 때 펜을 눌러쓴 정도, 펜을 사용하는 위치 및 펜을 얼마나 뉘어 쓰는지 세워 쓰는지, 왼손잡이인지 오른손잡이인지 등의 동적 정보에 따른 특성을 알 수 있는 펜의 방위각과 기울임 정도에 대한 생체정보를 추출하고 현재 음성인식 등 여러 분야에서 사용되는 ICA를 사용하여 추출한 서명데이터의 생체정보를 분리.추출하여 이를 개개인의 검증데이터로 활용하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.08a
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• pp.183-186
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• 2008

본 연구에서는 전자펜으로 입력된 개인의 서명에 대하여 서명의 모양, 쓰는 속도, 필체 각도, 획 순서, 획 수 등의 다양한 동적인 정보를 비교/분석하여 진서명인지 모조서명인지를 검증하는 사용자인증 보안 기술인 동적 서명인증시스템의 성능을 평가하기 위하여 보다 객관적인 평가 기준을 제안하고, 성능 및 실험 결과를 분석하였다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.23 no.4
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• pp.222-227
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• 2022

In this paper, we implemented a Korean text generation and classification model based on a deep learning algorithm that can be applied to various industries. It consists of two implemented GAN-based Korean handwriting generation models and CNN-based Korean handwriting classification models. The GAN model consists of a generator model for generating fake Korean handwriting data and a discriminator model for discriminating fake handwritten data. In the case of the CNN model, the model was trained using the 'PHD08' dataset, and the learning result was 92.45. It was confirmed that Korean handwriting was classified with % accuracy. As a result of evaluating the performance of the classification model by integrating the Korean cursive data generated through the implemented GAN model and the training dataset of the existing CNN model, it was confirmed that the classification performance was 96.86%, which was superior to the existing classification performance.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.5 no.1
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• pp.14-22
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• 2001

Off-line handwritten numeral recognition is a very difficult task and hard to achieve high recognition results using a single feature and a single classifier, since handwritten numerals contain many pattern variations which mostly depend upon individual writing styles. In this paper, we propose handwritten numeral recognition system using hybrid features and combined classifier. To improve recognition rate, we select mutually helpful features -directional features, crossing point feature and mesh features- and make throe new hybrid feature sets by using these features. These hybrid feature sets hold the local and global characteristics of input numeral images. And we implement combined classifier by combining three neural network classifiers to achieve high recognition rate, where fuzzy integral is used for multiple network fusion. In order to verify the performance of the proposed recognition system, experiments with the unconstrained handwritten numeral database of Concordia University, Canada were performed. As a result, our method has produced 97.85% of the recognition rate.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.152-159
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• 1997

최근 들어 인쇄체 문자 인식 기술의 발전에 힘입어 필기체 한글 인식에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 인쇄체 문자와는 달리 자연스럽게 필기된 한글 글씨는 동일한 문자라 하더라도 같은 모양을 가지고 있다고 단정하는 것이 불가능할 정도로 필기자의 필기 유형에 따른 다양한 변형을 내포하고 있다. 따라서 효과적인 한글 글씨 인식기를 개발하기 위해서는 다양한 변형을 포함하는 대용량의 한글 글씨 영상 데이터베이스가 필수적이다. 본 논문에서는 시스템공학연구소 주관 국어 정보 베이스 개발 사업의 일환으로 고려대학교에서 구축 중인 오프라인 한글 글씨 영상 데이터베이스, KU-1에 대해 간략히 소개하고자 한다. 본 데이터베이스는 KS C 완성형 한글 사용 빈도순 상위 1,500자에 대하여 다양한 계층, 직업, 연령, 지역 분포를 고려한 1,000명 이상의 필기자가 정서체와 본인의 평소 자유 필체로 필기한 1,000벌의 명도 한글 글씨 영상으로 구성되어 있다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.6
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• pp.765-774
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• 2002

The purpose of this paper is a design and implementation for korean character and pen-gesture recognition system in multimedia terminal, PDA and etc, which demand both a fast process and a high recognition rate. To recognize writing-types which are written by various users, the korean character recognition system uses a database which is based on the characteristic information of korean and the stroke information Which composes a phoneme, etc. In addition. it has a fast speed by the phoneme segmentation which uses the successive process or the backtracking process. The pen-gesture recognition system is performed by a matching process between the classification features extracted from an input pen-gesture and the classification features of 15 pen-gestures types defined in the gesture model. The classification feature is using the insensitive stroke information. i.e., the positional relation between two strokes. the crossing number, the direction transition, the direction vector, the number of direction code. and the distance ratio between starting and ending point in each stroke. In the experiment, we acquired a high recognition rate and a fart speed.

• Review of KIISC
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• v.12 no.2
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• pp.34-40
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• 2002

컴퓨터와 유\ulcorner무선 인터넷이 확산되어 더욱 보안의 중요성이 요구되면서 살아있는 개별 인간의 신체 일부를 이용한 생체인증 보안기술이 핫 이슈로 회자되고있다. 지문인증, 얼굴인증, 홍채인증, 정맥인증, DNA 인증, 뇌파인증, 손금/손모양인증, 음성인증, 서명인증 등 많은 생체인식기술들은 이미 수십 년 전부터 연구되었고, 과거 한때 상품화도 되었으나 시대의 요구에 부응하지 못하고 사라졌지만, 최근 들어서는 더욱 활발한 연구가 진행되고 있고 다양한 영역에서 상용화가 된 상태이다. 본 서명인증 보안기술은 전자펜(혹은 마우스)으로 입력된 개인의 동적인 서명을 이용하는 것으로써, 쓰는 모양, 쓰는 속도, 필체의 각도, 획수, 획순서, 펜DOWN/UP 정보 등의 여러 가지 정보를 비교\ulcorner분석하여 진서명인지 모조서명인지를 실시간으로 검증하는 것이다. 경제성, 보안성, 활용성, 안정성, 편의성 등의 여러 가지 관점에서 볼 때, 앞으로 널리 확산될 전망이다. 본 논문에서는 지난 10여 년간 직접 연구 개발하여 2000년 8월에 교수실험실창업으로 사업화한 서명기술의 개요와 응용/구축사례를 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.709-711
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• 2005

본 논문에서는 알파벳 대문자 영상에 다양한 특징을 추출하고 이를 신경망을 이용하여 영문 알파벳을 구분하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방식은 비교적 간단한 연산을 통해 입력된 영상에 대한 정보를 추출하여 신경망에 대입을 함으로서, 빠른 결과를 얻는 것과 동시에 알파벳 이미지가 아닌 알파벳 내에 들어있는 패턴들을 이용하여 알파벳을 구분함으로서 노이즈에 강한 장점을 나타내고 있다. 다양한 필체를 이용하여 실험을 수행하였고, 현재 사용 중인 상용 프로그램과 본 논문에서 제안한 방법의 적중률을 비교하였다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.1 no.1
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• pp.64-73
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• 2000

The Korean character recognition technology for user interface in multimedia terminal requires fast processing time and high recognition rate. In this paper, we propose an phoneme and character recognition technology which uses characteristic information of korean and features of input strokes, i.e, feature point, feature vector, virtual vector, position relation between strokes. And, a recognition both phoneme and character by the various writing types of users uses korean database. The Korean database has been constructed by the characteristic information of korean and phoneme models which have various stroke information. Also, we use successive processing by the position relation between strokes and backtracking processing by the modification processing of stroke numbers which composed of each phoneme. This method reduces the complex processing of phoneme separation. The proposed on-line korean character recognition system has obtained 13msec average character processing time and correct recognition rate more than $95{\%}$ In a recognition experiment, where we tested 600 characters written by 10 people among 1,200 words.