게임을 개발하는 단계에서 게임에 대한 이용자의 반응을 예측하는 것은 게임성 평가에 있어 중요하다. 본 논문에서는 게임 이용자의 반응을 알아보고자 게임 이용자의 생체 정보를 비침투적인 방법으로 수집한 뒤, 분석할 수 있는 시스템을 제안한다. 이를 위해 아두이노를 활용하여 피부 전도도, 압력, 자이로스코프, 가속도계 센서를 내장한 마우스와 분석 시스템을 새로이 개발하였다. 이 시스템의 유용성을 검증하기 위해 피험자가 이 마우스를 사용해 1인칭 슈팅 게임 '오버 워치'를 플레이하는 실험을 진행하였다. 실험 결과 본 시스템이 게임 플레이 영상과 마우스 내 여러 센서들로부터 수집한 생체 정보들을 활용하여 게임 이용자의 특징을 분석하는데 유용하게 활용될 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 지문입력에서 회전에 의한 오차를 줄이는 방법으로 기존의 지문 입력기를 개선한 새로운 지문 입력 방법을 제안한다. 일반적인 지문 센서는 센서 위에 손가락을 올려서 지문 영상을 획득하는데 주의를 해도 회전이 발생하여 인식률에 영향을 미친다. 개선된 입력 방법은 엄지와 검지의 사이에 지문입력기를 두어 회전을 최소화하는 방법이다. 반도체 지문 입력기를 양쪽으로 부착하여 엄지와 검지를 동시에 집게 형태로 쥐어서 지문을 입력하는 방법이다. 이 방법은 지문을 획득할 때 마다 거의 같은 각도를 유지한다. 실험결과 제안된 방법이 인식률이 향상되었다. 단점으로는 하드웨어 비용이 더 추가 된다.
Biometric-based authentication can provide a strong security guarantee of the identity of users. However, the security of biometric data is particularly important as any compromise of the biometric data will be permanent. In this paper, we propose a secure and efficient protocol to transmit fingerprint images from a fingerprint sensor to a client by exploiting the characteristics of the fingerprint images. Because the fingerprint sensor is computationally limited, a standard encryption algorithm may not be applied to the full fingerprint images in real-time to guarantee the integrity and confidentiality of the fingerprint images transmitted. To reduce the computational workload on the resource-constrained sensor, we apply the encryption algorithm to a nonce for integrity and to a specific bitplane of each pixel of the fingerprint image for confidentiality. Experimental results show that the integrity and confidentiality of the fingerprint images can be guaranteed without any leakage of the fingerprint ridge information and can be completed in real-time on embedded processors.
본 논문에서는 무선 오디오와 영상 인터페이스를 이용한 스위치 제어 및 인식 등의 다양한 유비쿼터스 센서 네트워크 응용 서비스를 지원하기 위한 음성과 얼굴인식 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 하드웨어 부분으로 무선 오디오 및 이미지 센서, 심리응용모델을 이용한 음성인식과 주성분 분석법(PCA: Principal Components Analysis)을 이용한 얼굴이식 알고리즘, 그리고 LDPC(Low Density Parity Check)로 구성되어 있다. 제안된 음성과 얼굴인식 시스템은 센서의 효율적인 에너지 사용을 위하여 HOST PC에 삽입된다. 그리고 인식 시스템의 정확도를 개선하기 위하여 전방향 에러 정정 시스템을 구현하였다. 또한, 무선 채널 잡음의 효과적인 제거와 정정을 위하여 테스트환경과 시뮬레이션 계수를 최적화하였다. 결과적으로 사람 음성과 음성센서의 거리가 1.5m 이하일 경우에 FAR과 FRR을 각각 0.126%, 7.5%를 얻었고, 얼굴인식 알고리즘을 2회로 제한하였을 경우, GAR과 FAR을 각각 98.5%와 0.036%를 획득하였다.
본 연구는 기존의 생체인식 시스템 중 가장 활발하게 활용되고 있는 지문인식 시스템이 가지고 있는 환경적인 요소나 물리적 요소에 의한 인식률 저하를 보완할 수 있는 시스템을 새롭게 제안한다. 지문인식은 사용의 편리함과 저가의 초기 투자비용, 그리고 소형화의 가능으로 생체인식 중에서 실생활에 사용되기 가장 적합한 기법으로 여겨져 다양한 응용 분야에 널리 사용되고 있다. 그러나, 지문인식 시스템은 다른 생체인식 시스템에 비해 환경적인 요인, 물리적 피부 손상, 가변적 센서 접촉등 인식률 저하 요인이 많은 단점을 가지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존의 지문인식 시스템을 기반으로 하여 간단하고 저렴한 추가 장비로 손가락에서 추가적인 생체정보와 3차원의 손가락 형태 정보를 획득하여 인식률 향상시키고 다양한 분야에서 활용이 가능한 보다 효율적인 시스템을 제안한다.
Iris recognition is a biometric technology which can identify a person using the iris pattern. Recently, using iris information is used in many fields such as access control and information security. But Perform complex operations to extract features of the iris. Because high-end hardware for real-time iris recognition is required. This paper is appropriate for the embedded environment using local gradient histogram embedded system with iris feature extraction methods based on USN(Ubiquitous Sensor Network). Experimental results show that the performance of proposed method is comparable to existing methods using Gabor transform noticeably improves recognition performance and it is noted that the processing time of the local gradient histogram transform is much faster than that of the existing method and rotation was also a strong attribute.
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.
현재 상용화된 지문인식 시스템은 지문 입력기를 구동하는데 필요한 함수가 표준화 되어있지 않기 때문에 입력기 사이의 호환이 불가능하다. 본 연구의 목적은 지문인식 시스템이 대중화됨에 따라 앞으로 지문인식 시장에서 수요가 예상되는 다양한 지문 입력기 사이의 지문인식이 가능한 시스템의 개발이다. 본 논문에서는 광학식, 반도체식, 열감지 방식의 지문 입력기를 대상으로 하여 지문인식 시스템을 설계 구현하였으며, 융선 개수 정보의 추출 방법과 융선 개수 정보를 이용한 정합 방법을 제안하였다.
차세대 단말은 정보통신 기술의 융합(convergence)에 따라 이동전화, 무선랜, 휴대인터넷, DMB, 멀티미디어, 모바일 게임, 센서(스마트태그, 생체인식) 등 휴대 단말의 기능들이 하나의 통일된 사용자 인터페이스 융합을 통하여 다양한 요구를 수용하게 될 것이다. 또한 차세대 이동단말은 기본적으로 서로 다른 망에 접속이 가능한 다중모드를 지원하여야 하며, 서로 다른 망으로부터 다양한 서비스를 지원받을 수 있도록 높은 성능과 다양한 기능을 지원하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 차세대 이동단말의 발전전략을 통해 차세대 단말의 최소 요구사항 및 요소기술에 대해 검토하고자 한다.
In this paper, it is aim to implement a wheelchair monitoring system that provides users with customized medical services easily in everyday life, together with mobility guarantee, which is the most basic requirement of the elderly and disabled persons with physical disabilities. The case-based intelligent wheelchair monitoring system proposed in this study is based on a case-based k-NN algorithm, which implements a system for constructing and inferring examples of various biometric and environmental information of wheelchair users as a knowledge database and a monitoring interface for wheelchair users. In order to confirm the usefulness of the case-based k-NN algorithm, the SVM algorithm showed an average accuracy of 84.2% and the average accuracy of the proposed case-based k-NN algorithm was 86.2% And showed higher performance in terms of accuracy. The system implemented in this paper has the advantage of measuring biometric information and data communication regardless of time and place and it can provide customized service of wheelchair user through user friendly interface.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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