• 정보보호학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.49-59
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• 2002

이동 통신에서의 보안은 전자 거래가 급증함에 따라 더욱 중요하게 되었다. 무엇보다도 이동 통신 환경에 적합한 인증 및 키 합의는 보안의 필수 조건이다. 이를 위하여 Diffie-Hellman, EIGamal 등의 공개키 암호 시스템을 기반으로 하는 프로토콜이 제안되었으며, 이들은 대수학의 기반 아래 이산 대수 문제 어려움을 바탕으로 이뤄지는데, 연산 속도가 느리고 키 길이가 길어 이동 통신 환경에 적용하기에는 많은 제약점이 있다. 본 논문에서는 이동 통신 환경의 제약점인 제한된 자원들, 제한된 계산력, 제한된 대역폭을 극복할 수 있는 NTRU 기반의 인증 및 키 합의 프로토콜을 제안한다. 이는 잘려진 다항식 환(truncated Polynomial ing)에서 작은 수의 덧셈과 쉬프트 연산만 행하기 때문에 속도가 빠르며 키 생성이 용이하고 쉽다. 또한 NTRU 래티스 상에서의 짧은 벡터 찾는 어려운 문제(SVP/CVP)로 인해 보안성이 강하여 안전하다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.757-758
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• 2006

In this paper, the palmprint classification and recognition method based on PCA (Principal Components Analysis) using the dimension reduction of singular vector is proposed. And the 135dpi palmprint image which is obtained by the palmprint acquisition device is used for the effectual palmprint recognition system. The proposed system consists of the palmprint acquisition device, DB generation algorithm and the palmprint recognition algorithm. The palmprint recognition step is limited 2 times. As a results, GAR and FAR are 98.5% and 0.036%.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권1호
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• pp.9-16
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• 2005

본 논문은 얼굴인증 시스템 구현과 조명변화에 견인한 얼굴인증 방법들에 관한 연구에 초점을 둔다. 얼굴인증 시스템 구현을 위한 방법으로 PCA(Principal Component Analysis), GMM(Gaussian Mixture Models), 1차원 HMM(1 Dimensional Hidden Markov Models), 준 2차원 HMM(Pseudo 2 Dimensional Hidden Markov Models) 방법을 이용한다. 네 가지 다른 얼굴인증 방법들의 조명변화에 대한 성능비교 실험을 수행한다. 조명변화실험을 위해 얼굴이미지의 왼쪽에서 오른쪽으로 인공적인 조명효과(${\delta}=0,40,60,80$)를 준다. 얼굴특징벡터는 얼굴이미지에서 분할한 각 블록에 대한 2D DCT(2 Dimensional Discrete Cosine Transform) 계수를 이용하고 실험은 ORL(Olivetti Research Laboratory) 얼굴데이터베이스를 사용한다. 실험결과 모든 경우 조명변화 값이 커질수록 성능저하가 발생한다. 또한 조명변화가 없는 경우(${\delta}=0$) 준 2차원 HMM이 $2.54{\%}$, 1차원 HMM이 $3.18{\%}$, PCA가 $11.7{\%}$, GMM이 $13.38{\%}$의 EER(Equal Error Rate) 성능을 나타낸다. 조명변화가 없는 경우(${\delta}=0$) 1차원 HMM 방법이 PCA 방법보다 좋은 성능을 나타내지만 조명변화 ${\delta}{\geq}40$인 때에는 반대로 PCA 방법이 더 좋은 성능을 나타낸다. 마지막으로 준 2차원 HMM의 경우 조명변화에 관계없이 가장 좋은 EER성능을 나타낸다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권6호
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• pp.100-105
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• 2017

본 논문은 개인 인증 알고리즘에 관한 것으로 심전도를 이용한 생체 인증 방식은 특정 보정기준점을 추출하는 방법과 그렇지 않은 방법으로 분류할 수 있으며 본 논문에서 제안하는 방법은 특정 보정기준점을 추출하지 않는 방법으로 이산 코사인 변환과 랜덤 포레스트 분류기를 사용하였다. 심전도 신호는 R-Peak 점을 기준으로 단일 심박으로 나누었으며 각 심박의 특징 추출을 위해 이산 코사인 변환을 적용하였다. 이산 코사인 변환 계수는 정보가 저주파에 집중되는 특성이 있으므로 초기 저주파에 해당하는 40까지 값을 특징으로 랜덤 포레스트 분류기를 구성하였다. 랜덤 포레스트는 의사결정 트리의 앙상블 분류기로 결정 트리를 기본으로 하고 있으므로 빠른 학습 속도와 많은 양의 데이터 처리 능력, 다양한 클래스를 분류할 수 있어 실생활에 적용 가능하며 무엇보다 ID의 승인과 거절을 위한 임계값을 분류기 내부에서 조절할 수 있어 오 분류에 강건한 알고리즘을 구성할 수 있다. 18개의 심전도 파일로 구성된 MIT-BIT Normal Sinus Rhythm 데이터베이스를 선정하여 성능을 평가하였으며 99.99%의 심전도 인식률을 보였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권6호
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• pp.1427-1437
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• 2018

최근 생체 인증 시스템이 확대됨에 따라, 생체 정보를 이용하여 공개키 기반구조(Bio-PKI)에 적용하는 연구들이 진행 중이다. Bio-PKI 시스템에서는 공개키를 생성하기 위해 생체 정보로부터 암호학적 키를 생성하는 과정이 필요하다. 암호학적 키 생성 방법 중 특성 정보를 숫자로 정량화하는 기법은 데이터 손실을 유발하고 이로 인해 키 추출 성능이 저하된다. 이 논문에서는 다중 분류 모델을 이용하여 생체 정보를 분류한 결과를 이용하여 키를 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 특성 정보의 손실이 없어 높은 키 추출 성능을 보였고, 여러 개의 분류 모델을 이용하기 때문에 충분한 길이의 키를 생성한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권10호
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• pp.2658-2681
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• 2023

In edge computing scenarios, IoT end devices play a crucial role in relaying and forwarding data to significantly improve IoT network performance. However, traditional routing mechanisms are not applicable to this scenario due to differences in network size and environment. Therefore, it becomes crucial to establish an effective and reliable data transmission path to ensure secure communication between devices. In this paper, we propose a trusted path selection strategy that comprehensively considers multiple attributes, such as link stability and edge cooperation, and selects a stable and secure data transmission path based on the link life cycle, energy level, trust level, and authentication status. In addition, we propose the Stability-based On-demand Multipath Distance Vector (STAOMDV) protocol based on the Ad hoc AOMDV protocol. The STAOMDV protocol implements the collection and updating of link stability attributes during the route discovery and maintenance process. By integrating the STAOMDV protocol with the proposed path selection strategy, a dependable and efficient routing mechanism is established for IoT networks in edge computing scenarios. Simulation results validate that the proposed STAOMDV model achieves a balance in network energy consumption and extends the overall network lifespan.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권6호
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• pp.75-85
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• 2010

본 논문에서는 3D 콘텐츠 인증을 위한 객체별 특징 벡터 기반 강인한 3D 모델 해싱을 제안한다. 제안한 3D 모델 해싱에서는 다양한 객체들로 구성된 3D 모델에서 높은 면적을 가지는 특징 객체내의 꼭지점 거리들을 그룹화한다. 그리고 각 그룹들을 치환한 다음, 그룹 계수, 랜덤 변수 키와 이진화 과정에 의하여 최종 해쉬를 생성한다. 이 때 해쉬의 강인성은 객체 그룹별 꼭지점 거리 분포를 그룹 계수에 의하여 향상되고, 해쉬의 유일성은 그룹 계수를 치환 키 및 랜덤변수 키 기반의 이진화 과정에 의하여 향상된다. 실험 결과로부터 제안한 해싱이 다양한 메쉬 공격 및 기하학 공격에 대한 해쉬의 강인성과 유일성을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.17-22
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• 2020

본 논문에서는 사용자의 EEG(Electroencephalogram)신호를 측정하여 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 이용하여 EEG 신호룰 분류하고 신호의 정확도를 측정하였다. 사용자의 EEG 신호를 측정하기 위해 남·여를 구분하여 실험을 진행하였으며, EEG 신호 측정은 단채널 EEG 디바이스를 이용하였다. EEG 디바이스를 이용하여 사용자의 EEG 신호를 측정한 결과는 R을 이용하여 분석하였다. 또한 SVM의 분류 성능이 최고가 되는 특정 벡터의 조합을 적용시켜 EEG 측정 실험 데이터를 80:20(훈련 데이터: 테스트 데이터) 비율로 예측해 본 결과 인식률 93.2% 의 예측 정확도를 보였다. 본 논문에서는 사용자의 EEG 신호를 약 93.2% 정도로 인식할 수 있었으며, SVM 알고리즘의 간단한 선형 분류만으로 수행이 가능하다는 점은 EEG 신호를 이용하여 생체인증에 다양하게 활용될 수 있음을 제시하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제5권2호
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• pp.157-163
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• 2005

In this paper, we present the multimodal system based on the fusion of two user-friendly biometric modalities: Iris and Face. In order to reach robust identification and verification we are going to combine two different biometric features. we specifically apply 2-D discrete wavelet transform to extract the feature sets of low dimensionality from iris and face. And then to obtain Reduced Joint Feature Vector(RJFV) from these feature sets, Direct Linear Discriminant Analysis (DLDA) is used in our multimodal system. In addition, the Synergetic Neural Network(SNN) is used to obtain matching score of the preprocessed data. This system can operate in two modes: to identify a particular person or to verify a person's claimed identity. Our results for both cases show that the proposed method leads to a reliable person authentication system.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권12호
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• pp.6063-6079
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• 2019

When the length of sampling data sequence is too large, the method of gesture recognition based on traditional Dynamic Time Warping (DTW) algorithm will lead to too long calculation time, and the accuracy of recognition result is not high.Support vector machine (SVM) has some shortcomings in precision, Edit Distance on Real Sequences(EDR) algorithm does not guarantee that noise suppression will not suppress effective data.A new method based on Improved Interpolation Dynamic Time Warping (IIDTW)algorithm is proposed to improve the efficiency of gesture recognition and the accuracy of gesture recognition. The results show that the computational efficiency of IIDTW algorithm is more than twice that of SVM-DTW algorithm, the error acceptance rate is FAR reduced by 0.01%, and the error rejection rate FRR is reduced by 0.5%.Gesture recognition based on IIDTW algorithm can achieve better recognition status. If it is applied to unlock mobile phone, it is expected to become a new generation of unlock mode.