• 정보보호학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.1007-1017
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• 2019

현재 대부분의 생체인증 시스템은 단일 생체정보를 이용하여 사용자를 인증하고 있는데, 이러한 방식은 노이즈로 인한 문제, 데이터에 대한 민감성 문제, 스푸핑, 인식률의 한계 등 많은 문제점들을 가지고 있다. 이를 해결하기 위한 방법 중 하나로 다중 생체정보를 이용하는 방법이 제시되고 있다. 다중 생체인증 시스템은 각각의 생체정보에 대해서 information fusion을 수행하여 새로운 정보를 생성한 뒤, 그 정보를 활용하여 사용자를 인증하는 방식이다. Information fusion 방법들 중에서 score-level fusion 방법을 보편적으로 많이 사용한다. 하지만 정규화 작업이 필요하다는 문제점을 갖고 있고, 데이터가 같아도 정규화 방법에 따라 인식률이 달라진다는 문제점을 갖고 있다. 이에 대한 대안으로 정규화 작업이 필요 없는 rank-level fusion 방법이 제시되고 있다. 하지만 기존의 rank-level fusion 방법들은 score-level fusion 방법보다 인식률이 낮다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 상관계수를 이용하여 score-level fusion 방법보다 인식률이 높은 rank-level fusion 방법을 제안한다. 실험은 홍채정보(CASIA V3)와 얼굴정보(FERET V1)를 이용하여 기존의 존재하는 rank-level fusion 방법들의 인식률과 본 논문에서 제안하는 fusion 방법의 인식률을 비교하였다. 또한 score-level fusion 방법들과도 인식률을 비교하였다. 그 결과로 인식률이 약 0.3%에서 3.3%까지 향상되었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.69-79
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• 2016

생체 정보를 이용한 사용자 인증은 사용자가 어떠한 정보도 소유하거나 기억할 필요가 없으므로 사용자 측면에서 매우 편리하다. 그러나 생체 정보는 한번 노출되면 영구적으로 사용할 수 없기 때문에 인증 수행 시 생체 정보의 프라이버시 보호가 필수적이다. 또한 생체 정보는 본질적으로 노이즈가 있기 때문에 인증 수행 시 적절한 오차 범위 이내에서 이를 처리할 수 있어야 한다. 최근 퍼지 추출기(fuzzy extractor)를 이용한 생체 정보 기반 인증 프로토콜에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으나, 사용자가 헬퍼 데이터(helper data)를 추가적으로 기억해야 하는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 함수 암호 중 하나인 HV-KEM(Hidden Vector Key Encapsulation Mechanism)을 이용하여 사용자가 어떠한 정보도 소유하거나 기억할 필요 없는 생체 정보 기반 인증 프로토콜을 제안한다. 또한, 인증 프로토콜 설계를 위한 HV-KEM의 보안 요구사항을 정립하고 제안하는 인증 프로토콜을 정확성/안전성/효율성 측면에서 분석한다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권9호
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• pp.173-179
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• 2013

바이오메트릭 인증은 사용자 고유의 신체 정보인 바이오메트릭 데이터를 이용하여 제 3자에게 본인임을 입증하는 것이다. 사용자는 매 인증 세션 마다 직접 참여해야 하기 때문에 제 3자에 의한 대리 인증이 불가능하다. 바이오메트릭 서명은 인증과 달리 서명한 메시지 내용이 틀림이 없다는 것을 제 3자에게 입증하는 것이다. 서명에 사용된 개인키는 바이오메트릭 데이터를 이용하여 생성된다. 하지만 일단 생성된 서명키는 서명자가 접근할 수 있어서 제 3자에게 서명키를 임대할 수 있다. 본 연구에서는 서명자가 직접 서명에 참여해야 하는 서버 기반의 실시간 바이오메트릭 서명 기법을 제안한다. 제안한 기법은 대리서명이 허용되지 않는 전자 선거에서의 투표권 인증, DRM이 적용된 모바일 상거래에서의 저작권자 인증에 적용될 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권12호
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• pp.671-676
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• 2016

최근 금융과 기술이 결합된 핀테크 기술이 각광받고 있고 모바일 기기에서 바이오 정보를 이용한 간편 결제를 이용하는 사람들이 늘어나고 있다. 본 논문에서는 기존의 지문, 홍채, 정맥 인식과 같은 생체인식 시스템과 달리 별도의 센서 추가 없이 스마트폰의 후면 카메라로 촬영된 엄지손가락 후면 영상을 이용한 새로운 비접촉식 바이오인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 엄지손가락의 길이, 너비, 주름 정보를 특징으로 사용한다. 이를 위해 가이드라인에 맞춘 엄지손가락 영상을 촬영하고, 조명 정규화, 피부색 영역 검출, 크기 정규화 및 정렬 과정을 거친 후 상관계수 계산을 통해 유사도를 측정한다. 인식 정확도 측정을 위해 동일인 매칭 및 타인 매칭을 진행하였으며, 오거부율이 1.55%일 때, 1.68%의 오수락율의 결과를 얻었다. 타인 매칭 결과에 대한 분포가 정규분포에 가깝게 나타나 보안성 측면에서 더욱 중요한 오수락율이 적다는 장점을 가진다. 오거부율이 15% 수준일 때 오수락율을 0%까지 낮출 수 있어 보안성을 우선시 하는 금융시장에서 본인 확인 목적의 바이오인식 방법으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.65-72
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• 2020

본 논문에서는 사용자 식별용 분산 아이디(DID, Distributed ID)를 적용한 블록체인의 분산 노드(Node)로서 개인인증을 위한 USB 지문인식 모듈을 설계 하였다. 생체 연계형 지문인식 모듈은 FIDO(Fast IDentity Online) 서버가 거래인증을 확인하기 위한 실시간 과정을 온라인 인증 웹 사이트에서 검증한다. 이로서 블록체인 분산ID 기반의 거래인증을 확인하기 위해 스마트 디바이스와 연동하는 개인별 시청률 조사 방안 및 맞춤형 쇼핑몰에서 구매예정 상품과 가상화폐를 추천할 수 있다. DID를 기반으로 한 개인 사용자 식별을 통한 채널의 변경정보를 인식함으로서, 시청률 조사가 신뢰성을 향상 할 수 있게 된다. 이러한 분산 아이디를 활용한 온라인 쇼핑 몰에서 상품구매 정보이력을 활용할 수 있다. 이로서 구매를 위한 상품정보를 블록체인으로 공유함으로서, DID기반의 맞춤형 쇼핑 몰 추천 방식을 제공할 수 있다. 또한, 블록체인 FIDO 서비스는 지문/안면 인증과 같은 기법을 통해 블록체인 노드로서 삼성 S10 단말의 키스토어(Key-srore) 인증 이외에도, 부가적인 거래의 인증을 활용할 수 있게 된다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제23권2호
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• pp.29-35
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• 2016

With the pace of rapid innovation in technology of IoT (Internet of Things) and smart devices, biometric technology becomes one of the most progressive industries. Recent trends in biometrics show most are focused on embedding biometric sensors in mobile devices for user authentication. Multifactor biometrics such as fingerprint, retina, voice, etc. are considering as identification system to provide users with services more secured and convenient. Here we, therefore, demonstrate some major technologies and market trends of mobile biometric technology with its concerns and issues.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.9-14
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• 2017

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.

• 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.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제31권5호
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• pp.365-374
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• 2010

This paper is about the personal identification algorithm using an ECG that has been studied by a few researchers recently. Previously published algorithm can be classified as two methods. One is the method that analyzes ECG features and the other is the morphological analysis of ECG. The main characteristic of proposed algorithm uses together two methods. The algorithm consists of training and testing procedures. In training procedure, the features of all recognition objects' ECG were extracted and the PCA was performed for morphological analysis of ECG. In testing procedure, 6 candidate ECG's were chosen by morphological analysis and then the analysis of features among candidate ECG's was performed for final recognition. We choose 18 ECG files from MIT-BIH Normal Sinus Rhythm Database for estimating algorithm performance. The algorithm extracts 100 heartbeats from each ECG file, and use 40 heartbeats for training and 60 heartbeats for testing. The proposed algorithm shows clearly superior performance in all ECG data, amounting to 90.96% heartbeat recognition rate and 100% ECG recognition rate.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권5호
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• pp.499-507
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• 2006

최근, 사람을 인식하는데 있어 걸음걸이가 기존에 사용되어 오던 많은 생체인식을 보완할 만한 것으로 등장하였다. 본 연구는 보행자 실루엣의 동적 특징과 은닉 마르코프 모델(HMM)을 이용한 보행자 인식 방법을 제안한다. 보행자의 보행 모델은 무한 순환 구조의 HMM 두 가지를 사용하였다. 하나는 자기 조직화 지도(SOM)를 벡터 양자화기로 하는 이산 HMM방식이고, 다른 하나는 주성분 분석(PCA) 공간으로 변환된 특징 벡터를 이용하는 연속 HMM방식이다. 실험 결과 HMM이 몇 가지 변수의 조정에 대해 일관성 있는 성능 변화를 보이며 최고 88.1%의 인식률을 기록하였다. 또한 기존 연구 결과와 비교하여 볼 때 특징과 제안 구조의 모델은 보행자 인식에 충분한 적용 가능성이 있으며, 나아가 걸음걸이가 생체 인식으로 이용되기에 좋은 지표가 될 수 있을 것으로 판단된다.