바이오 보안토큰은 바이오 인식 센서와 바이오인식 정보를 처리할 수 있는 MCU, 보안토큰으로 구성된 USB 형태의 하드웨어 기기로서, 기기 내부에서 바이오인식 센서로 가입자의 바이오인식 정보를 추출하여 보안토큰에 안전하게 저장하며, 사용자 인증시 바이오인식 센서로 부터 취득된 바이오인식 정보와 저장되어 있는 바이오인식 정보를 기기내부 MCU에서 매칭하여 사용자를 인증하는 독립된 하드웨어 보안모듈이다. 기존의 보안토큰이 제공하는 개인인증기법이 ID/패스워드에 기반한 방법이므로 이의 유출로 인해 생길 수 있는 피해를 최소화하고, 고의적인 공인인증서의 오용을 막을 수 있도록 높은 수준의 사용자인증기법을 제공한다. 이에 본 논문에서는 공개키기반구조(PKI: Public Key Infrastructure)를 연동한 바이오보안 토큰의 이용에 있어서 사용자의 바이오인식 정보를 보호하면서 바이오인식 정보를 이용하여 보안 수준이 높은 사용자 인증이 가능한 기법을 제시한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권2호
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pp.221-228
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2021
Recent improvements on the quality, fidelity and availability of biometric data have led to effective human physical activity detection (HPAD) in real time which adds significant value to applications such as human behavior identification, healthcare monitoring, and user authentication. Current approaches usually use machine-learning techniques for human physical activity recognition based on the data collected from wearable accelerometer sensor from a single wearable smart device on the user. However, collecting data from a single wearable smart device may not provide the complete user activity data as it is usually attached to only single part of the user's body. In addition, in case of the absence of the single sensor, then no data can be collected. Hence, in this paper, a continuous HPAD will be presented to effectively perform user activity detection with mobile service infrastructure using multiple wearable smart devices, namely smartphone and smartwatch placed in various locations on user's body for more accurate HPAD. A case study on a comprehensive dataset of classified human physical activities with our HAPD approach shows substantial improvement in HPAD accuracy.
본 연구의 목적은 생체센서와 자체진단 프로그램의 연동을 통하여 치매를 조기에 진단할 수 있는 스마트폰용 어플리케이션을 개발하는 것이다. 생체센서로부터 산소포화도와 혈압 데이터를 블루투스를 통해 수신 받고 스마트폰에 내장된 치매진단 설문지와 기억력 테스트 게임 등의 점수를 합산하여 스마트폰은 최종 치매지수를 도출해낸다. 간단한 임상실험 통해 치매 판단용 임계값을 결정하고 치매지수와 비교하여 치매를 진단하였다. 60세 이상의 노인에게 제안 어플리케이션을 적용한 결과, 초기 치매를 쉽고 빠르게 진단 가능함을 알 수 있었다. 추가적으로 산소챔버와 제안하는 치매진단용 어플리케이션을 융합함으로써 초기 치매를 치료하는 의료기기로서의 가능성을 제시하였다.
Kim, Chan-Il;Kim, Hyung-Jin;Kim, Seon-Chil;Park, Hee-Jun;Lee, Jong-ha
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.
WBAN 기술은 3 m 이내에 위치한 인체 내부 및 외부 디바이스들을 무선으로 연결하는 근거리 무선통신 기술이다. WBAN 기반의 센서 네트워크를 지원하기 위해서는 WBAN 미들웨어 및 응용서비스를 위한 핵심 기술의 개발이 필요하다. 환자의 생체 정보를 수집하기 위한 장치로는 한백전자에서 출시된 zigbex를 사용하였으며 생체 정보를 수집하기 위한 메시지 구조로 바이오 모듈 메시지를 제안하였다. WBAN 환경을 위한 게이트웨이 설계 및 구현을 위하여 한백전자의 임베디드 시스템인 HBE-empos II를 사용하였으며 WBAN 네트워크를 위한 BNC와 BN를 구현하기 위해서 HBE-ubi-zigbex를 사용하였다. 마지막으로 제안한 센서 게이트웨이를 사용하여 다른 네트워크와 연동이 가능함을 확인 하였다.
생체 인식은 사람의 생체적, 행동적 특징 정보를 특정 장치로 추출하여 본인 여부를 판별하는 기술이다. 생체 인식 분야에서 생체 특성 위조, 복제, 해킹 등 사이버 위협이 증가하고 있다. 이에 대응하여 보안 시스템이 강화되고 복잡해지며, 개인이 사용하기 어려워지고 있다. 이를 위해 다중 생체 인식 모델이 연구되고 있다. 기존 연구들은 특징 융합 방법을 제시하고 있으나, 특징 융합 방법 간의 비교는 부족하다. 이에 본 논문에서는 지문, 얼굴, 홍채 영상을 이용한 다중 생체 인식 모델의 융합 방법을 비교 평가했다. 특징 추출을 위해VGG-16, ResNet-50, EfficientNet-B1, EfficientNet-B4, EfficientNet-B7, Inception-v3를 사용했으며, 특성융합을 위해 'Sensor-Level', 'Feature-Level', 'Score-Level', 'Rank-Level' 융합 방법을 비교 평가했다. 비교평가결과 'Feature-Level' 융합 방법에서 EfficientNet-B7 모델이 98.51%의 정확도를 보이며 높은 안정성을 보였다. 그러나 EfficietnNet-B7모델의 크기가 크기 때문에 생체 특성 융합을 위한 모델 경량화 연구가 필요하다.
무선센서 네트워크 환경에서 센서노드들에 대한 식별자 노출을 억제함으로써 익명성을 보장하고 실시간 인증, 인증의 경량화, 동기화 등이 요구되고 있다. 특히 무선 채널상에서 이루어지는 통신은 제3자에 의한 위치정보가 노출되거나 프라이버시 침해 및 보안상의 취약점이 존재한다. 익명성은 유 무선 네트워크 환경에서 중요한 문제로 폭넓게 연구되어왔다. 센서 노드는 노드간의 무선망 구성을 기본으로 하여 계산능력의 제한과 저장장치의 제한, 전력 장치의 소형화가 강조되고 있다. 본 논문에서는 생체기반의 D. He scheme을 개선하여 네트워크 성능 향상과 익명성을 보장하며 URSC(Unique Random Sequence Code)와 가변식별자(variable identifier)를 이용한 실시간 인증 프로토콜을 제안한다.
스마트폰 기반 금융 산업의 발달로 스마트폰을 이용한 인증 기법에 관심이 높아지고 있다. 다양한 생체 기반 사용자 인증 방식이 존재하지만 아직까지 스마트폰 기반 사용자의 걸음 패턴(gait) 인증 방식은 뚜렷한 발전을 보이고 있지 않다. 본 논문에서는 스마트폰에 기본적으로 탑재된 가속도 센서를 이용해 사용자를 인증하는 방법을 제안한다. 구체적으로, 스마트폰에서 수집한 데이터를 3D 변환하여 자세를 교정하고, 변환된 데이터에서 특징을 추출한 뒤 주성분 분석, 가우시안 혼합 모델링 과정을 거쳐 데이터를 학습 시킨다. 다음으로, 신뢰구간 검증 방식을 사용해 사용자 데이터를 검증했다. 그 결과, 통제 요인과 한계점이 많았던 선행 가속도 연구들과 달리 최소한의 통제 요인과 높은 정확도(약 96%)로 사용자 인증이 가능함을 입증했다.
본 논문에서는 사회 소외계층인 독거노인가구를 대상으로 IoT 기기를 통한 다양한 PHR 생체신호와 환경정보을 수집하고 수집된 정보를 바탕으로 건강상태를 모니터링하는 시스템을 제안한다. 이와 함께, IoT 센서에서 수집된 정보와 PHR기반의 DB서버의 데이터 분석을 통한 예측능력을 강화하여 고독사 상황을 파악할 수 있는 기본 인프라 구축과 예방 프로그램을 이행하는 것을 목표로 하고 있다. 센서는 환경 정보 수집 센서와 생체 신호 수집을 위한 비접촉 및 웨어러블 센서로 구성되며 수집된 데이터를 서버로 전송하기 위해 게이트웨이가 요구된다. 본 논문에서는 게이트웨이의 프로토타입을 제시한다. 논문은 의료복지서비스의 확대를 위한 정책적 과제의 논의적 목적을 가지고 있다. 본 연구의 결과물은 사회 소외 계층에 대한 서비스 확대와 국민의 의료환경개선에 도움이 될 것으로 사료된다.
최근 개인 인증 기술의 발달과 중요성이 높아짐에 따라 분실이나 도용 등의 위험이 적은 바이오 인식 기술이 빠르게 보급되고 있다. 특히, 인식률이 높고 이용하기 쉬운 지문 인식 시스템이 홍채 인식, 얼굴 인식, 정맥 인식 등의 다른 바이오 인식 시스템보다 훨씬 많이 사용되고 있는 것으로 나타나고 있다. 그러나 이와 같은 지문 인식 시스템은 지문 데이터를 입력할 때, 인공적으로 만들어진 위조 지문이 입력될 수 있는 문제점을 가지고 있다. 따라서 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 광학식 지문센서에서 발생되는 빛이 생체 지문을 투과하면서 감쇠되는 정도를 측정하고, 일정시간에 따른 단계별 빛의 투과량의 명암 차이를 분석하여 위조 지문의 입력을 검출하는 방법을 제안하였다. 제안된 시스템의 성능 향상을 입증하기 위해 기존에 사용되던 지문 온도 측정을 병행하는 멀티센서(Multi-Sensor) 인식 시스템과 성능 비교 실험을 수행하였으며, 그 결과, 위조 지문에 대한 검출률이 약 32.6% 정도 향상된 것을 확인함으로써 지문 인식시스템에서의 보안 문제의 해결 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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