• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.1034-1037
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• 2015

In recent years in the field of robotics, various methods have been developed to create an intimate relationship between people and robots. These methods include speech, vision, and biometrics recognition as well as gesture-based interaction. These recognition technologies are used in various wearable devices, smartphones and other electric devices for convenience. Among these technologies, gesture recognition is the most commonly used and appropriate technology for wearable devices. Gesture recognition can be classified as contact or noncontact gesture recognition. This paper proposes contact gesture recognition with IMU and EMG sensors by using the hidden Markov model (HMM) twice. Several simple behaviors make main gestures through the one-stage HMM. It is equal to the Hidden Markov model process, which is well known for pattern recognition. Additionally, the sequence of the main gestures, which comes from the one-stage HMM, creates some higher-order gestures through the two-stage HMM. In this way, more natural and intelligent gestures can be implemented through simple gestures. This advanced process can play a larger role in gesture recognition-based UX for many wearable and smart devices.

• STI Policy Review
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• 제9권1호
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• pp.133-157
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• 2018

The divide between the "digital" economy and the traditional "physical" economy is outdated. In fact, we are in a transition to a singular economy. This paper classifies economic objects (including actors) as either physical or virtual and argues that due to emerging technologies, these objects are interacting with each other in both physical and increasingly digital spheres in tandem. This paper recognizes the elemental difference between atoms and bytes but argues that physical and digital economic activities are becoming inseparably intertwined. Furthermore, arbitrarily dividing the economy into two categories - one "physical" and the other "digital" - distorts the overall view of the actual execution of economic activity. A wide range of innovations emerging concurrently is fueling the transition to a singular economy. Often referred to as the elements of the Fourth Industrial Revolution (4IR), four emerging technological areas are reviewed here: distributed ledger technology, artificial intelligence/machine learning/data sciences, biometrics and remote sensor technologies, and access infrastructure (universal internet access/electricity/cloud computing). The financial services sector is presented as a case study for the potential impact of these 4IR technologies and the blurring physical/digital line. To reach the potential of these innovations and a truly singular economy, it requires the concurrent development of social, organizational, and regulatory innovations, though they lag in terms of technological progress thus far.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.65-72
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• 2022

본 논문에서는 암호 없는(Passwordless) 사용자 환경에서 제로 트러스트(zero trust) 기반 복합 생체 인증을 제안한다. 다양한 FIDO 2.0(Fast Identity Online) 거래 인증 플랫폼 연동을 위한 메타버스와 연계를 설계한다. 특히, 스마트 단말기의 위치정보와 지자기 센서, 가속기 센서 및 복합인증(MFA, Multi-Factor Authentication)을 위한 생체정보 등을 적용한다. 이때, 조도 및 온도/습도 등 상황인식을 바탕으로 2차 인증으로 복잡한 인증을 통해 사용자 환경에 따른 적응형 복합 인증 플랫폼을 제시한다. 그 결과 사용자 환경에 따라 지문인식과 홍채인식, 얼굴인식, 음성 등 행동 패턴으로 다양한 제로 트러스트를 기반으로 2차 사용자 인증이 가능하다. 또한 FIDO 플랫폼의 복합 통합 인증 연계 결과를 확인하고, FIDO2.0을 이용한 거래 인증 연계 플랫폼의 인증 정확도를 개선하고자 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.1337-1347
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• 2010

지문인식은 융선과 골로 이루어진 지문 정보를 이용하여 개인의 신원을 식별하는 바이오인식 기술이다. 대부분의 지문인식 시스템들은 접촉식 센서를 이용하여 지문 영상을 획득한 후, 지문의 특징점을 검출하여 인식을 수행한다. 접촉식 지문 인식은 센서와 지문과의 접촉으러 인해 동일한 표기의 선명한 영상을 얻을 수 있는 장점을 지닌다. 하지만, 사용자의 손가락과 센서의 접촉 입력 차이에 의해 상당히 건조한 지문이나 습한 지문의 경우 지문 영상의 품질이 떨어질 수 있는 가능성이 있고, 센서에 남아있는 잔존 지문 정보로부터 사용자의 지문이 유출될 수 있는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 비접촉식 지문인식 장비들이 제안되고 있지만 비접촉식으로 지문 영상을 취득할 경우, 조명 변화에 의해 영상의 품질이 훼손되어 지문 특징점 오검출 증가와 함께 인식률 감소의 문제가 발생된다. 따라서 본 논문에서는 조명 변화에 강인한 LDP(Local Derivative Pattern) 기반의 비접촉식 지문인식 방법을 제안한다. LDP 방법을 기반으로 지문의 융선과 골이 반복되는 특정 패턴을 효율적으로 추출하였으며, 추출된 특정코드에 대한 히스토그램을 구성한 후 카이 제곱 거리를 측정하여 최종적으로 개인의 신원을 식별하였다. 실험 결과, 제안하는 LDP 기반의 비접촉식 지문인식 방법은 기존의 LBP 기반의 방법보다 EER(Equal Error Rate)이 0.521% 만큼 감소하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.948-953
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• 2015

최근, 생체 정보를 이용하여 개인의 신원을 확인하기 위해 근적외선 LED와 CCD 카메라를 이용한 지정맥 인식기술 연구되고 있다. 지정맥 인식은 손가락의 두께, 주변 광, 체온카메라 등의 잡음으로부터 정맥과 배경 이미지를 분리하는 방법에 따라 성능의 차이가 발생한다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 NIR LED와 CCD 카메라로 촬영된 지정맥 영상으로부터 지정맥 회전, ROI 검출, 필터뱅크를 이용한 정맥 증강 기법을 제안하고 실험을 통하여 그 성능을 평가하였다. 이 실험의 결과에서 제안된 지정맥 회전과 ROI 검출의 정확도가 99.8%를 보였다. 그리고 필터뱅크를 이용한 정맥 증강처리에서는 제안된 방법이Retinex 알고리즘 보다 우수한 대비 성능을 보였다. 이 실험의 결과로부터 제안된 방법을 정맥인식의 전처리 과정에 적용한다면, 보다 나은 인식률을 제공할 것으로 사료된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.6-11
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• 2011

본 논문에서는 고유특징 정규화 및 추출 기법(ERE: Eigenfeature Regularization and Extraction)을 이용한 걸음걸이 바이오 정보 기반 사용자 인식 시스템을 제안한다. 먼저 카메라 센서에서 취득한 걸음걸이 시퀀스로부터 사용자 인식을 위한 특징 정보로 걸음걸이 에너지 영상(GEI: Gait Energy Image)을 생성한다. 학습 단계에서는 갤러리 걸음걸이 에너지 영상에 ERE를 적용하여 정규화된 변환행렬을 획득하여 고유공간(eigenspace)에 사상된 특징정보를 구하고, 검증 단계에서는 걸음걸이 에너지 영상을 학습단계에서 생성한 고유공간에 사상하여 최근접 이웃 분류기를 이용하여 사용자를 인식한다. 제안한 시스템의 유효성 검증을 위해 CASIA 걸음걸이 데이터셋 A를 이용하여 실험하였고, 기존 연구에 비해 인식 정확도 면에서 우수한 성능을 보여주었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.545-551
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• 2003

본 논문은 전통적인 지문분류 모델인 헨리식 분류방법으로는 적용이 어려운 현대의 자동화된 지문인식 시스템에서 대용량 데이터베이스 운용시 정합속도를 향상시키기 위한 융선 기울기의 변화량을 이용한 앙상블 지문분류 알고리즘을 적용한다. 기존의 분류체계인 헨리분류체계는 중심점과 삼각점을 모두 획득하는 회전낙인의 경우에 사용 가능한 분류방법이나 현대의 자동화된 지문인식 시스템에서는 입력센서의 크기 및 입력방법의 문제로 인하여, 헨리식 분류방법을 적용할 수 없다. 본 논문에서 제안하는 앙상블 지문분류 시스템 알고리즘은 융선 기울기의 변화량을 이용하여 삼각점을 획득하지 못한 영상에서도 기존의 헨리식 분류체계에 의해 분류된 5개의 문양을 분류할 수 있다. 이와 같은 방법으로 지문분류론 수행한 후 정합을 실행하면 정합 대상이 되는 데이터의 양이 줄어들게 되어 인식 시스템의 정합속도를 향상시킬 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.347-355
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• 2012

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.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.335-343
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• 2019

건강한 삶은 인간이 추구하는 행복의 필수불가결한 요소이다. 식생활은 그 기반을 제공하는 것이며 가축의 건강은 사람의 건강에 직접적인 영향을 준다. 가축 질병을 정확하게 예측하고 관리하는 것은 지속가능한 가축의 생산을 보장하고 인간의 건강을 유지하는 데 기여한다. 사람의 경우 만병의 근원이 감기라면, 송아지의 경우 모든 질병의 원인을 제공하는 것은 설사병이다. 따라서 송아지의 설사병을 스마트 센서로 생체 데이터를 추출하고, 수집된 생체 데이터는 전처리 후에 의미 있는 정보로 사용한다. 축사의 환경 정보와 송아지 객체의 생화학·면역·감염원인체의 측정 정보를 온톨로지로 구축한다. 온톨로지는 논리적 추론 절차를 거쳐 송아지의 설사병을 예측할 수 있는 지식 베이스로 구축하였다. 송아지의 질병명, 원인, 발생 시기, 증상에 대해서 지식 기반으로 설사병을 예측한다. 가축의 일부 중에서 송아지를 모델한 지식 기반의 가축 원격 진료 질병 예측은 상위 온톨로지와 예측에 관한 도메인 온톨로지로 표현하여 그 결과로 치료, 예방법을 제시할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.45-55
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• 2013

최근 모바일 디바이스와 휴대기기의 발달로 원격접속이 늘어남에 따라 보안의 중요성도 점차 증가되었다. 그러나 기존 패스워드나 패턴과 같은 보안 프로그램은 지나치게 단순할 뿐 아니라 다른 사용자가 쉽게 취득하여 악용할 수 있다는 단점이 있다. 생체인식을 활용한 보안 시스템은 보안성이 강화 되었지만 위조 및 변조가 가능하기 때문에 완전한 해결책을 제시하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 지문인식과 패스워드를 결합하여 보안성을 향상시킬 수 있는 방안을 연구하였다. 제안한 시스템은 하나의 지문이 아니라 다수의 지문을 이용하는 방법으로, 사용자가 패스워드를 입력할 때 여러 지문 중에서 정확한 지문의 순서를 제공하도록 한다. 오늘날 스마트폰은 패스워드나 패턴, 지문을 이용할 수 있지만 패스워드의 강도가 낮거나 패턴이 쉽게 노출되는 등의 문제가 있다. 반면에 제안한 시스템은 다양한 지문의 이용과 패스워드의 연계, 또는 다른 생체인식 시스템과 연결함으로써 매우 강력한 보안장치가 될 수 있다.