• 산업융합연구
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• 제20권11호
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• pp.191-196
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• 2022

핀테크 환경에서 스마트 폰을 이용한 금융거래가 활발하게 이루어지고 있다. 안전한 금융거래를 위해 사용자 인증 기술이 필수적이다. 기존 보안 키패드를 통한 PIN 인증은 입력 편리성이 좋지만, 보안성이 떨어지고 취약점이 존재한다. 생체인증 기법은 보안성이 안전하지만 오탐 및 미탐 인증 가능성이 있다. 이를 보완하기 위해 2-factor 인증을 사용한다. 본 논문에서는 생체인증 기법을 적용한 PIN 입력을 통해 편리성과 보안성을 높일 수 있는 1.5-factor 인증을 제안하고자 한다. 지문인증의 안정성과 2~4번의 PIN 입력을 통해 편리성을 제공하여 안전한 금융거래가 가능하다. 제안기법은 PIN 입력 시 생체인증을 동시에 수행하므로 PIN 입력할 때 터치하는 영역에 지문인식을 적용하는 방식이다. 보안이 요구되는 경우 높은 안전성이 요구되는 상황에서는 추가적인 PIN 입력을 통해 입력 편리성을 보장하면서 사용자 인증을 수행하여 안전한 금융거래가 가능하다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권2호
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• pp.77-82
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• 2023

4차 산업혁명의 영향으로 정형, 비정형 데이터를 수집 및 활용하는 방식이 발전됨에 따라 원치 않은 개인 정보 데이터도 수집되어 활용하고 있으며, 해커들은 정보탈취를 위해 다양한 공격을 시도하고 있다. 그럼에 따라 정보보호에 대한 중요성이 증가 되어 여러 보호 기법들이 등장하게 되었고 그 중 생체인증 기법의 보안성을 강화하기 위해 블록체인의 탈중앙화 기법과 다양한 알고리즘들을 활용한 연구가 많이 진행되었다. 본 논문에서는 분산 인증 시스템인 SMPC를 퍼블릭 블록체인 생체인증 시스템에 활용함으로써 사용자가 퍼블릭 블록체인 안에서 더욱 안전한 생체인증 방식으로 자신의 데이터를 보호할 수 있고 인증된 정보로 서명을 통해 블록체인 안에서 이용할 수 있도록 하는 퍼블릭 블록체인 생체인증 시스템을 제안하였다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2002년도 종합학술발표회논문집
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• pp.625-628
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• 2002

생체인식 정보관리 보안표준인 X9.84는 금융서비스에서 금융산업 서비스를 위하여 생체인식정보에 대한 안전한 운영관리를 목적으로 관리메커니즘 및 보안 고려사항 등을 정의하기 위하여 미국 ANSI에서 개발한 국가표준이다. 본 논문에서는 X.9.84에서 제시하는 적용범위, 준용표준, 관리 및 보안요구사항, Biometric 등록, 보안 고려사항 등을 분석하여 금융서비스, 전자상거래 등의 국내 사용자 인증서비스에 적용가능한 생체인식 보안표준으로 개발하기 위하여 준용사항과 암호학적 메커니즘 사용, 관리 및 보안요구 사항, Biometric 등록, 보안고려사항, 감사기록 형식 등의 국내 고려사항을 적용하여 국내 생체인식 정보관리 및 보안표준(K-X9.84)으로 개발하고자 한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.247-250
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• 2000

This paper proposes a finger crease pattern identification algorithm utilizing a clustering method. The algorithms has been developed for the use of biometric person identification system. Since the finger crease pattern may be well-imaged utilizing low cost imaging devices such as low-end CCD camera with LED lighting, the feasibility of commercialization of the algorithm and the system utilizing the algorithm may be well justified if the finger crease pattern is a reasonable choice for the biometric feature. In this paper, we exploit this possibility and show the potential of using the finger crease pattern as a feature for biometric person identification.

• 전기학회논문지
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• 제62권10호
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• pp.1436-1443
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• 2013

A variety of studies on imitating the skeletal structure and the gait of legged animals have been done in order to develop walking robots which have an ability to adapt to atypical environments. In this paper, we analyzed the gait of a Bearded dragon lizard using the motion capture system, proposed a calibration scheme of the motion data and generated the trotting gait of a lizard based on the calibrated data. Also, we constructed the dynamic model based on the biometric data of a Bearded dragon lizard and applied the trotting gait of the lizard to the dynamic model. We verified the validity of the gait with the commercial dynamic simulation software.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제18권2호
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• pp.132-146
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• 2020

Biometric technologies have become widely available in many different fields. However, biometric technologies using existing physical features such as fingerprints, facial features, irises, and veins must consider forgery and alterations targeting them through fraudulent physical characteristics such as fake fingerprints. Thus, a trend toward next-generation biometric technologies using behavioral biometrics of a living person, such as bio-signals and walking characteristics, has emerged. Accordingly, in this study, we developed a bio-signal authentication algorithm using electrocardiogram (ECG) signals, which are the most uniquely identifiable form of bio-signal available. When using ECG signals with our system, the personal identification and authentication accuracy are approximately 90% during a state of rest. When using fingerprints alone, the equal error rate (EER) is 0.243%; however, when fusing the scores of both the ECG signal and fingerprints, the EER decreases to 0.113% on average. In addition, as a function of detecting a presentation attack on a mobile phone, a method for rejecting a transaction when a fake fingerprint is applied was successfully implemented.

• 한국광학회지
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• 제15권2호
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• pp.114-122
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• 2004

본 논문에서는 콘포칼 구조의 광학계를 이용하여 생체신호인 조상(nail bed)패턴을 추출하고 그를 암호키로 이용해 암호 키(key)의 고의적 양도나 부정사용을 방지해 높은 보안성을 갖는 광 암호화 및 복호화 방법을 제안한다. 또한 암호화된 영상은 생체정보를 포함하고 있기 때문에 영상정보의 진위여부를 개인의 인증(authentication)을 통해서 가려낼 수 있다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제5권6호
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• pp.395-402
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• 2016

In these days, the wearable devices have been developed for measuring biological data effectively. However, wearable devices have tissue allege and noise problem. Also, it is impossible for a remote center to identify the person whose data are measured by wearable devices, which could trigger a communication problem over treatment. To solve these problems, biometric measurement based on a non-contact method, such as face image sequencing is necessary. This makes it possible to measure biometric data without any operation and side effects. This system can monitor the biological signals of people in real time without allege and noise and simultaneously identify them. In this paper, we propose an authentication process while measuring biometric data, through a non-contact method.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.963-964
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• 2008

Recently, omni-directional cameras are broadly used due to their wide field of view. Fisheye camera is one of them. This paper proposes the system which uses a fisheye camera for face recognition and analyzes its advantages. Since face images taken with a fisheye camera are affected by perspective distortion and radial distortion, we suggest a two-step method for removing those distortions from the face images.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.321-324
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• 2003

This paper presents a novel system that analyzes and recognizes a gait based on shape context on silhouette images. The main functions of the system consist of three steps: First, the system extracts the silhouette images from galt image sequence by performing a simple pre-processing and acquires the AGM(Averaged Gait Map) by averaging them. Next. it computes the cross-correlation between the AGMs. Finally, it classifies the AGMs based on the cross-correlation using nearest neighborhood classification. The proposed system uses two cues to classify a gait: One corresponds to biometric shape cue such as body height width. and body-part proportions. The other corresponds to gait cue such as stride length and amount of arm swing. Perceptionally, the biometric cues are sailent on the double support (both legs spread and touching the ground) while the gait cues on the midstance. Through a variety of experiments, it is proved that the property of a gait is mainly influenced by gait cues than biometric cues.