• 제목/요약/키워드: Biometric Software

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Presentation Attacks in Palmprint Recognition Systems

  • Sun, Yue;Wang, Changkun
    • Journal of Multimedia Information System
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    • 제9권2호
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    • pp.103-112
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    • 2022
  • Background: A presentation attack places the printed image or displayed video at the front of the sensor to deceive the biometric recognition system. Usually, presentation attackers steal a genuine user's biometric image and use it for presentation attack. In recent years, reconstruction attack and adversarial attack can generate high-quality fake images, and have high attack success rates. However, their attack rates degrade remarkably after image shooting. Methods: In order to comprehensively analyze the threat of presentation attack to palmprint recognition system, this paper makes six palmprint presentation attack datasets. The datasets were tested on texture coding-based recognition methods and deep learning-based recognition methods. Results and conclusion: The experimental results show that the presentation attack caused by the leakage of the original image has a high success rate and a great threat; while the success rates of reconstruction attack and adversarial attack decrease significantly.

엄지손가락 영상을 이용한 비접촉식 바이오인식 (Contactless Biometric Using Thumb Image)

  • 임나은;한재현;이의철
    • 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.

웰니스 환경에서 암호화 프로토콜 적용을 위한 모바일과 원격 서버간 트래픽 성능 평가 (The traffic performance evaluation between remote server and mobile for applying to encryption protocol in the Wellness environment)

  • 이재필;김영혁;이재광
    • 디지털융복합연구
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    • 제11권11호
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    • pp.415-420
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    • 2013
  • U-Wellness Healthcare System(U-WHS)이란, 웰빙(wellbeing)과 피트니스(fitness)를 결합한 원격 건강 관리 시스템을 말한다. 이러한 시스템에서는 시간과 공간에 제약 없이 언제 어디서나 환자의 생체정보를 측정 및 관리 할 수 있는 것이다. 본 논문에서는 스마트모바일기기와 HIS(Hospital Information System)간 생체정보 전송시 암호화 모듈이 통신 평가에 끼치는 영향을 알아보기 위해 수행하였다. U-WHS 모델의 경우 클라이언트는 iOS Xcode환경의 Objective-c 개발 언어를 이용하여 SEED, HIGHT 암호화 모듈 적용을 하였다. HIS의 경우 클라이언트와 서버간 통신을 위하여 HTML5의 WebSocket API와 관계형 데이터베이스 관리 시스템인 MySQL를 적용하였다. 그리하여 WIFI 통신 환경에서 Wireshark를 사용, 분석하여 생체 정보의 데이터 전송율, 지연율, 손실율에 대한 평가를 확인하였다.

생체 데이터를 활용한 Role-Playing Game (RPG) 개발 (Development of Role-Playing Game (RPG) using biometric data)

  • 한성욱 ;고명진;함범진;최성용
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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    • pp.965-966
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    • 2023
  • 본 논문은 사용자의 생체 데이터를 기반으로 하는 Role-Playing Game(RPG)의 개발과정과 특징에 관하여 다룬다. 온라인 게임과 실제 생체데이터를 결합하여 게임 이용을 통한 건강 습관 촉진을 목표로 한다. 사용자의 생체 데이터는 게임 내 캐릭터의 능력치로 환산되며, 게임 플레이를 통해 건강한 생활습관과 운동 동기부여가 이루어진다. 교육과 의료 분야에서의 활용 가능성도 탐색되며, 미래 지향적인 게임의 새로운 방향성을 제시한다.

바이오센싱 융합 빅데이터 컴퓨팅 아키텍처 (Bio-Sensing Convergence Big Data Computing Architecture)

  • 고명숙;이태규
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제7권2호
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    • pp.43-50
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    • 2018
  • 생체정보 컴퓨팅은 생체신호 센서와 컴퓨터 정보처리를 융합한 정보시스템에 기초하여 컴퓨팅시스템 뿐만 아니라 빅데이터 시스템에 크게 영향을 미치고 있다. 이러한 생체정보는 지금까지의 텍스트, 이미지, 동영상 등의 전통적인 데이터 형식과는 달리 생체신호의 의미를 부여하는 값은 텍스트 기반으로 표현되고, 중요한 이벤트 순간은 이미지 형식으로 저장하며, 시계열 분석을 통한 데이터 변화 예측 및 분석을 위해서는 동영상 형식 등 비정형데이터를 포함하는 복합적인 데이터 형식을 구성한다. 이러한 복합적인 데이터 구성은 개별 생체정보 응용서비스에서 요구하는 데이터의 특징에 따라 텍스트, 이미지, 영상 형식 등으로 각각 분리되어 요청되거나, 상황에 따라 복잡 데이터 형식을 동시에 요구할 수 있다. 기존 생체정보 컴퓨팅 시스템들은 전통적인 컴퓨팅 구성요소, 컴퓨팅 구조, 데이터 처리 방법 등에 의존하므로 데이터 처리성능, 전송능력, 저장효율성, 시스템안전성 등의 측면에서 많은 비효율성을 내포하고 있다. 본 연구에서는 생체정보 처리 컴퓨팅을 효과적으로 지원하는 생체정보 빅데이터 플랫폼을 구축하기 위해 개선된 바이오센싱 융합 빅데이터 컴퓨팅 아키텍처를 제안한다. 제안 아키텍처는 생체신호관련 데이터의 저장 및 전송 효율성, 컴퓨팅 성능, 시스템 안정성 등을 효과적으로 지원하며, 향후 생체정보 컴퓨팅에 최적화된 시스템 구현 및 생체정보 서비스 구축을 위한 기반을 제공할 수 있다.

딥러닝 분석 모델 기반 스트레스 완화를 위한 서비스 제공 시스템 설계 (Design of Service Delivery System for Stress Relief using Deep Learning Analysis Model)

  • 김현정;유서연;임효경;김강규;윤나리;하옥균
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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    • pp.535-536
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    • 2021
  • 현대의 스트레스 케어는 대부분 비디오 시청, 상담, 취미 활동 등을 통해 진행된다. 시각, 청각을 스트레스 케어에 활용한 사례는 이미 일상에서 쉽게 접할 수 있음으로 다른 새로운 감각을 요구하고 있다. 본 논문에서는 스트레스 케어를 목적으로, 생체정보를 대상으로 딥러닝 기술 기반의 '사용자 스트레스 및 효과적인 스트레스 해소 요소 판단 알고리즘 모델'을 사용하는 서비스 제공 시스템을 설계한다. 생체정보는 손목시계형 웨어러블을 통해 수집된 심박수, 혈압, 체온, 산소포화도, ECG 등 생체데이터를 사용한다. 제시하는 방법은 실시간으로 수집된 생체정보를 알고리즘, 모델을 통해 스트레스 수치를 예측하여 사용자에게 적절한 음악과 조명을 이용한 시청각적 요소와 아로마 요법을 이용한 후각적 요소를 제공한다.

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블록체인 기반 반려견 거래 서비스 DApp (Blockchain-Based Pet Trade Service DApp)

  • 차주민;김정규;김용욱;임무현;김우생
    • Journal of Information Technology Applications and Management
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    • 제26권6호
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    • pp.79-87
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    • 2019
  • Blockchain is a distributed network in a decentralized P2P infrastructure. In this paper, we propose and implement a blockchain-based pet trade service DApp(Decentralized Application). In the existing trading services, there is no way to know the status of dogs in interpersonal transactions and an additional distribution cost has been incurred. As a solution to this problem, we introduce a blockchain technology for a pet trade service where users can check whether an individual pet is healthy or not by its registered biometric data in order to have an efficient and confident trade service. The registered users can purchase puppies or registering information for their dogs to sell through a pet trade service DApp. It is also possible to make a reliable trade by verifying whether the dog is actually the same one through an inscription information of a dog.

웹상의 BioAPI에 기반한 서명 다중 인증 시스템 (A Multiple Signature Authentication System Based on BioAPI for WWW)

  • 윤성근;김성훈;전병환
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제31권9호
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    • pp.1226-1232
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    • 2004
  • 차세대 보안 시장을 이끌어갈 신기술로 생체 인증 기술이 부상하고 있으나, 기존 시스템들은 대부분 생체 특징에 따라 개별 단위의 인증 방식을 제공하고 있다. 최근에는 이러한 개별 시스템들을 통합할 수 있도록 표준화하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 생체 인증 기술의 표준화를 위해서 BioAPI 협회에서 발표한 BioAPI 명세서를 따르면서, 필기 서명이라는 단일 생체측정에 대해 함수적, 매개변수적, 구조적 접근법의 서로 다른 세 가지 검증기를 적용한 웹기반 인증 시스템을 제안한다. 시스템은 클라이언트-서버 구조이고, 클라이언트와 서버는 각각 BioAPI 규격에 따라 크게 세 계층으로 구성된다. 제안한 웹기반 단일 생체측정의 다중 인중 시스템은 사용자의 인증 거부율이 다소 증가되더라도 별도의 여러 생체측정을 요구하지 않으면서도 인증의 신뢰도를 크게 향상시킬 수 있다. 즉 세가지 서명 검증기를 결합한 경우, 사용자의 인증 거부율(FRR)이 약 2.7배 증가하였지만 오류 승인률(FAR)은 4만분의 1로 감소하는 것으로 나타났다. 따라서 제안한 방법은 개방형 네트워크인 인터넷에서의 효과적인 신원확인 방법으로 활용될 수 있으며, 또한 다양한 생체측정을 이용하는 시스템으로 쉽게 확장될 수 있다.

Biometric identification of Black Bengal goat: unique iris pattern matching system vs deep learning approach

  • Menalsh Laishram;Satyendra Nath Mandal;Avijit Haldar;Shubhajyoti Das;Santanu Bera;Rajarshi Samanta
    • Animal Bioscience
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    • 제36권6호
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    • pp.980-989
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    • 2023
  • Objective: Iris pattern recognition system is well developed and practiced in human, however, there is a scarcity of information on application of iris recognition system in animals at the field conditions where the major challenge is to capture a high-quality iris image from a constantly moving non-cooperative animal even when restrained properly. The aim of the study was to validate and identify Black Bengal goat biometrically to improve animal management in its traceability system. Methods: Forty-nine healthy, disease free, 3 months±6 days old female Black Bengal goats were randomly selected at the farmer's field. Eye images were captured from the left eye of an individual goat at 3, 6, 9, and 12 months of age using a specialized camera made for human iris scanning. iGoat software was used for matching the same individual goats at 3, 6, 9, and 12 months of ages. Resnet152V2 deep learning algorithm was further applied on same image sets to predict matching percentages using only captured eye images without extracting their iris features. Results: The matching threshold computed within and between goats was 55%. The accuracies of template matching of goats at 3, 6, 9, and 12 months of ages were recorded as 81.63%, 90.24%, 44.44%, and 16.66%, respectively. As the accuracies of matching the goats at 9 and 12 months of ages were low and below the minimum threshold matching percentage, this process of iris pattern matching was not acceptable. The validation accuracies of resnet152V2 deep learning model were found 82.49%, 92.68%, 77.17%, and 87.76% for identification of goat at 3, 6, 9, and 12 months of ages, respectively after training the model. Conclusion: This study strongly supported that deep learning method using eye images could be used as a signature for biometric identification of an individual goat.

HMM을 이용한 보행자 인식 (HMM-Based Human Gait Recognition)

  • 신봉기;석흥일
    • 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.