Information and network technology become the rapid development, so various online services supplied by multimedia systems are provided through the Internet. Because of intrinsic open characteristic on Internet, network systems need to provide the data protection and the secure authentication. So various researchers including Das, An, and Li&Hwang proposed the biometric-based user authentication scheme but they has some security weakness. To solve their problem, Li et al. proposed new scheme using fuzzy extraction, but it is weak on off-line password attack, authentication without biometrics, denial-of-service and insider attack. So, we proposed security enhanced user authentication scheme with key agreement to address the security problem of authentication schemes.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.1
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pp.75-82
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2018
As user of mobile device increases, various user authentication methods are actively researched. The user authentication methods includes a method of using a user ID and a password, a method of using user biometric feature, a method of using location based, and a method of authenticating secondary authentication such as OTP(One Time Password) method is used. In this paper, we propose a user system which improves the problem of existing authentication method and encryption can proceed in a way that user desires. The proposed authentication system is composed of an authentication factor collection module that collects authentication factors using a mobile device, a security key generation module that generates a security key by combining the collected authentication factors, and a module that performs authentication using the generated security key module.
In the era of the 4th Industrial Revolution, the use of information based on AI APIs has a great influence on industry and life. In particular, the use of artificial intelligence data in the medical field will have many changes and effects on society. This paper is to study the necessary components to implement the "Cognitive Health Advisor model (CHA model)" and to implement the "CHA model using chatbot" based on this. It uses the open Cognitive chatbot to analyze and analyze the health status of users changing in their daily lives. The user's health information analyzed by the biometric sensor and chatbot consultation delivers the information to the user through the chatbot. And it implements a cognitive health advisor model that provides educational information for users' health promotion. Through this implementation, it intends to confirm the possibility of future use and to suggest research directions.
Maity, Sayan;Abdel-Mottaleb, Mohamed;Asfour, Shihab S.
Journal of Information Processing Systems
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v.16
no.1
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pp.6-29
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2020
Biometrics identification using multiple modalities has attracted the attention of many researchers as it produces more robust and trustworthy results than single modality biometrics. In this paper, we present a novel multimodal recognition system that trains a deep learning network to automatically learn features after extracting multiple biometric modalities from a single data source, i.e., facial video clips. Utilizing different modalities, i.e., left ear, left profile face, frontal face, right profile face, and right ear, present in the facial video clips, we train supervised denoising auto-encoders to automatically extract robust and non-redundant features. The automatically learned features are then used to train modality specific sparse classifiers to perform the multimodal recognition. Moreover, the proposed technique has proven robust when some of the above modalities were missing during the testing. The proposed system has three main components that are responsible for detection, which consists of modality specific detectors to automatically detect images of different modalities present in facial video clips; feature selection, which uses supervised denoising sparse auto-encoders network to capture discriminative representations that are robust to the illumination and pose variations; and classification, which consists of a set of modality specific sparse representation classifiers for unimodal recognition, followed by score level fusion of the recognition results of the available modalities. Experiments conducted on the constrained facial video dataset (WVU) and the unconstrained facial video dataset (HONDA/UCSD), resulted in a 99.17% and 97.14% Rank-1 recognition rates, respectively. The multimodal recognition accuracy demonstrates the superiority and robustness of the proposed approach irrespective of the illumination, non-planar movement, and pose variations present in the video clips even in the situation of missing modalities.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.26
no.5
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pp.1161-1170
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2016
In this paper, we provide an authentication technology for verifying dynamic signature made by finger on smart phone. In the proposed method, we are using the Auto-Encoder-based 1 class model in order to effectively distinguish skilled forgery signature. In addition to the basic dynamic signature characteristic information such as appearance and velocity of a signature, we use accelerometer value supported by most of the smartphone. Signed data is re-sampled to give the same length and is normalized to a constant size. We built a test set for evaluation and conducted experiment in three ways. As results of the experiment, the proposed acceleration sensor value and 1 class model shows 6.9% less EER than previous method.
Purpose: To evaluate and compare published methods of calculating intraocular lens (IOL) power following myopic laser refractive surgery. Methods: We performed a retrospective review of the medical records of 69 patients (69 eyes) who had undergone myopic laser refractive surgery previously and subsequently underwent cataract surgery at Samsung Medical Center in Seoul, South Korea from January 2010 to June 2016. None of the patients had pre-refractive surgery biometric data available. The Haigis-L, Shammas, Barrett True-K (no history), Wang-Koch-Maloney, Scheimpflug total corneal refractive power (TCRP) 3 and 4 mm (SRK-T and Haigis), Scheimpflug true net power, and Scheimpflug true refractive power (TRP) 3 mm, 4 mm, and 5 mm (SRK-T and Haigis) methods were employed. IOL power required for target refraction was back-calculated using stable post-cataract surgery manifest refraction, and implanted IOL power and formula accuracy were subsequently compared among calculation methods. Results: Haigis-L, Shammas, Barrett True-K (no history), Wang-Koch-Maloney, Scheimpflug TCRP 4 mm (Haigis), Scheimpflug true net power 4 mm (Haigis), and Scheimpflug TRP 4 mm (Haigis) formulae showed high predictability, with mean arithmetic prediction errors and standard deviations of $-0.25{\pm}0.59$, $-0.05{\pm}1.19$, $0.00{\pm}0.88$, $-0.26{\pm}1.17$, $0.00{\pm}1.09$, $-0.71{\pm}1.20$, and $0.03{\pm}1.25$ diopters, respectively. Conclusions: Visual outcomes within 1.0 diopter of target refraction were achieved in 85% of eyes using the calculation methods listed above. Haigis-L, Barrett True-K (no history), and Scheimpflug TCRP 4 mm (Haigis) and TRP 4 mm (Haigis) methods showed comparably low prediction errors, despite the absence of historical patient information.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.11
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pp.1413-1420
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2018
The VR / AR market has grown significantly due to the development of virtual reality and augmented reality in the core technology field of the 4th Industrial Revolution. Since VR is basically focused on space and time, and the human brain is very sensitive to temporal events, it is important to make accurate I / O interface technology, one of the virtual reality technologies, not to affect the brain's cognitive ability. VR depends on the technology of the hardware such as the display and the sensor for biometric signal recognition. In this paper, in order to prevent the sensitive brain from affecting the sensor device in consideration of hardware dependency of VR, it is necessary to make various corrections to lower the motion to photon (MTP) to 20m / s or less experiments on the method and filtering were carried out.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.3
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pp.159-168
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2021
As the information age enters, the use of biometrics using the body is gradually increasing because it is very important to accurately recognize and authenticate each individual's identity for information protection. Among them, finger vein authentication technology is receiving a lot of attention because it is difficult to forge and demodulate, so it has high security, high precision, and easy user acceptance. However, the accuracy may be degraded depending on the algorithm for identification or the surrounding light environment. In this paper, we designed and manufactured a side-type finger vein recognizer that is highly versatile among finger vein measuring devices, and authenticated using the deep learning model of DenseNet-201 for high accuracy and recognition rate. The performance of finger vein authentication technology according to the influence of the infrared light source used and the surrounding visible light was analyzed through simulation. The simulations used data from MMCBNU_6000 of Jeonbuk National University and finger vein images taken directly were used, and the performance were compared and analyzed using the EER.
Kim, Soyoung;Lee, Okkyung;Kwon, Eunsun;Lee, Yejin;Min, Seungnam;Lee, Heeran
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.46
no.5
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pp.760-771
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2022
This study sought to develop clothing for a companion animal that can provide stable ECG measurements. A pattern for the smart clothing of a companion dog was manufactured using the replica method to select a location and method that best suited the stable measurement of ECG and improved the clothing's fitness. The smart clothing was developed as the following three types: strap type, top type, and combined top and vest type with a detachable wireless ECG monitor. The detection abilities of these were observed using the PQRST rate taken after ECG measurements while the three companion dogs were tested while resting and moving. The results revealed that apart from using an electrode, applying a gel pad is the most effective way to achieve stable ECG measurements, and the central chest region is more reliable than the left armpit for providing steady readings. The combined top and vest type showed the highest average ECG PQRST detection number, meaning that the ECG signal measurement was steady. These results may contribute to the measurement of ECG in smartwear for U-Healthcare to measure other biometric data of a companion dog.
Park, Tai Soo;Hwang, Byeong-Wook;Park, Sang-Joon;Baek, Sun-Yong;Yoon, Sik
Anatomy & Biological Anthropology
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v.29
no.4
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pp.145-154
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2016
The purpose of this study was to provide basic biometric data on Korean adults through magnetic resonance imaging (MRI)-based measurements of the distances between the apex of sacral hiatus (SH) and the termination of dural sac (DS), and between SH and conus medullaris (CM) because they are critical to the performance of epidural neuroplasty. A total of 200 patients(88 males and 112 females) with back pain, who had no spine fracture, significant spinal deformity, and spondyloisthesis were selected for this study. The subjects were of mean age 54.3 (20~84) years and mean height 161.3 cm (135~187). T2-weighted MRI images were used for correlation analysis to evaluate the relationships between the distances, and variables such as sex and height. In all patients, the mean distance between SH and DS was $62.8{\pm}9.4mm$ and the mean distance between SH and CM was $232.2{\pm}21.8mm$. The minimum distance and the maximum distance between SH and DS were 34.8 mm and 93.9 mm respectively, and the minimum distance and the maximum distance between SH and CM were 155.0 mm and 284.0 mm respectively. In female patients, both the distances between the SH and DS, and between SH and CM were shorter when compared to those of the male patients(p<0.05). Both the distances between SH and DS and between SH and CM showed a significant correlation with height(p<0.01). The results of this study will provide a useful biometric data on the distances between SH and DS and between SH and CM in Korean in ensuring clinical safety and in the development of more effective catheterization techniques for epidural neuroplasty in Korean.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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