• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.121-128
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• 2009

홍채인식은 홍채의 무늬 패턴 정보를 이용하여 동일인 여부를 판별하는 생체인식 기술이다. 최근 들어 홍채정보는 출입통제, 정보보안등의 분야에 많이 활용되고 있다. 이러한 홍채 인식 시스템에 있어 조명의 영향이나 동공의 크기 등으로 인해 발생될 수 있는 홍채 패턴의 변화에 대해 무관한 특징을 추출하는 것은 중요한 과제이다. 본 논문에서는 그래디언트 방향 벡터의 벡터합을 이용한 새로운 홍채 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 간단한 벡터 연산을 통해 특정 추출 시간을 줄였으며 적은 특징량으로 기존의 방법과 대등한 성능을 보임을 실험을 통하여 확인하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제6권2호
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• pp.131-135
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• 2005

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.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.879-888
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• 2018

최근 국내외 핀테크의 발전과 더불어 모바일 결제 시장에서 생체 인식 기술을 이용한 FIDO(Fast IDentity Online)가 기존의 패스워드 방식을 대체하며 빠르게 성장하고 있다. 이러한 FIDO 인증은 민감한 생체정보를 처리해야 하므로 반드시 높은 보안성이 요구되는 신뢰할 수 있는 환경에서 처리가 이루어져야 한다. 그러나 이러한 신뢰할 수 있는 환경은 스마트폰의 특정 하드웨어에서 지원하므로 제조사에 의존적일 수밖에 없다. 이에 본 논문에서는 모바일 환경에서 특정 하드웨어가 탑재되지 않아도 보편적으로 안전하게 사용할 수 있는 컴플라이언스 기반의 생체정보의 분산 관리를 이용한 서버 기반의 인증 모델을 제안하고자 한다.

• 전기학회논문지
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• 제67권9호
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• pp.1224-1231
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• 2018

Automatic age estimation has been used in many social network applications, practical commercial applications, and human-computer interaction visual-surveillance biometrics. However, it has rarely been explored. In this paper, we propose an automatic age estimation system, which includes face detection and convolutional deep learning based on an inception module. The latter is a 22-layer-deep network that serves as the particular category of the inception design. To evaluate the proposed approach, we use 4,000 images of eight different age groups from the Adience age dataset. k-fold cross-validation (k = 5) is applied. A comparison of the performance of the proposed work and recent related methods is presented. The results show that the proposed method significantly outperforms existing methods in terms of the exact accuracy and off-by-one accuracy. The off-by-one accuracy is when the result is off by one adjacent age label to the above or below. For the exact accuracy, the age label of "60+" is classified with the highest accuracy of 76%.

• 지능정보연구
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• 제10권3호
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• pp.105-114
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• 2004

최근 생체인식에 대한 관심이 증가하면서 출입 통제나 사용자 인증과 같은 보안 분야에 적용이 활발히 진행되고 있다. 특히 얼굴인식은 생체인식 기술 중 사용자 편의성과 접촉 거부감이 적어 활용성이 증대되고 있으나 타 인식기술에 비해 인식 결과의 정확성과 재시도율(Re-attempt Rate)에 취약한 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 데이터 분류 방법(Data Classification Algorithm)으로 인식 결과를 재분류(Re-Classification)하는 접근법에 대해서 제안하고자 한다. 본 실험을 위해서 대표적인 형상 기반(Appearance-based) 알고리즘인 PCA를 사용하였고, 200명(총 얼굴 영상 200장)을 대상으로 제안한 재분류 접근법을 적용한 결과 재인식의 경우 성능이 향상되었음을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권4호
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• pp.841-852
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• 2021

바이오인식은 각 개인의 신체적, 생리적, 행동적 특성을 자동화된 장치로 측정하여 이를 등록한 후, 개인을 식별하거나 인증하는 기술을 말한다. 그런데, 여기서 사용되는 바이오인식 정보는 개인을 식별할 수 있으므로 개인정보에 해당된다. 따라서, 이것이 유출되거나 오용되었을 때 정보주체의 프라이버시에 부정적인 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 바이오인식 정보와 관련된 국내의 법적 현황을 살펴보고 이와 관련된 침해현황을 살펴본다. 이어서 대표적인 바이오인식 응용 모델을 도출하고, 각각에 대한 취약점 및 대책 방안을 논의한다. 최종적으로 바이오인식 시스템의 개발자와 서비스제공자를 위해 바이오인식 정보의 보호를 위한 수칙을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.1075-1078
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• 2004

급속한 정보기술 및 인터넷의 발달로 인해 네트워크를 통한 정보의 교류가 활발해지고 온라인 뱅킹 등 전자상거래와 관련된 산업의 규모가 커지면서 정보보안과 휴대용이 용이한 스마트카드는 여러 활용분야에서 사용되고 있다. 계속적인 하드웨어 기술의 발전으로 스마트카드의 표준으로 자리 잡고 있는 자바카드는 스마트카드 플랫폼에 자바의 기술을 접목시킨 것으로써 객체지향 중심의 기법으로 보안상 매우 좋은 이점을 지니고 있다. 또한 특성이 다른 하드웨어에서 같은 동작을 할 수 있는 개방형 운영체제를 가짐으로써 다양한 다수의 응용 프로그램을 수용할 수 있는 유연성을 가지게 한다. 본 논문에서는 이러한 자바카드의 특성을 이용하여 하나의 회원 카드로 다수의 사용자가 사용할 수 있는 접근통제가 가능한 회원카드를 설계하였다. 사용자에게 발급된 하나의 카드에 들어있는 정보를 개인이 아닌 다수의 사용자가 서로 다른 PIN을 이용하여 카드 내에 있는 사용자 정보를 접근하여 개인 정보의 확인, 관리내용 업데이트, 내용에 따른 청구를 카드 하나로 가능하게 하였다. 이때 사용자 인증수단으로 사용되는 PIN의 보안성을 높이기 위해 개인별로 고유한 생체인식의 한 구성요소인 서명 데이터를 이용하여 패스워드가 가지는 보안상의 취약요소를 없애 보다 안전한 사용자 인증을 하고자 한다. 이러한 자바카드의 이용기술과 생체인식 및 다중PIN을 이용한 사용자 인증, 파일의 보안 등급의 차등적인 접근권한을 설계하고 마지막으로 비주얼한 응용프로그램을 구현함으로써 카드를 보다 안전하고 편리하게 사용할 수 있기를 기대한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권6호
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• pp.3144-3164
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• 2019

Face recognition systems have several potential applications, such as security and biometric access control. Ongoing research is focused to develop a robust face recognition algorithm that can mimic the human vision system. Face pose, non-uniform illuminations, and low-resolution are main factors that influence the performance of face recognition algorithms. This paper proposes a novel method to handle the aforementioned aspects. Proposed face recognition algorithm initially uses 68 points to locate a face in the input image and later partially uses the PCA to extract mean image. Meanwhile, the AdaBoost and the LDA are used to extract face features. In final stage, classic nearest centre classifier is used for face classification. Proposed method outperforms recent state-of-the-art face recognition algorithms by producing high recognition rate and yields much lower error rate for a very challenging situation, such as when only frontal ($0^{\circ}$) face sample is available in gallery and seven poses ($0^{\circ}$, ${\pm}30^{\circ}$, ${\pm}35^{\circ}$, and ${\pm}45^{\circ}$) as a probe on the LFW and the CMU Multi-PIE databases.

• 한국항공운항학회지
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• 제31권2호
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• pp.7-17
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• 2023

In the era of the 4th industrial revolution, airports around the world are rapidly pushing for smart airports. One ID service based on biometric technology to eliminate congestion and improve airport operation efficiency is one of them. In particular, biopass, which allows you to use the entire journey with one single token without an ID card or boarding pass from arrival at the airport to boarding an aircraft, is emerging as an important technology for smart airports. This study conducted an empirical analysis to identify factors that affect the intention to use in two aspects: the acceptance, and rejection of bio-pass by combining UTAUT and the innovative resistance model. As a result of the study, it was found that the relative advantages and compatibility had a positive effect on the intention to use, and the perceived risk had a negative effect on the intention to use through innovation resistance. This suggests that infrastructure expansion and usage expansion are needed to use time more efficiently at airports, and that the government, airlines, and airport operators need to cooperate to strengthen the security system to relieve users' psychological anxiety.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제66권1호
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• pp.167-177
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• 2024

Iris segmentation is an initial step for identifying the biometrics of animals when establishing a traceability system for livestock. In this study, we propose a deep learning framework for pixel-wise segmentation of bovine iris with a minimized use of annotation labels utilizing the BovineAAEyes80 public dataset. The proposed image segmentation framework encompasses data collection, data preparation, data augmentation selection, training of 15 deep neural network (DNN) models with varying encoder backbones and segmentation decoder DNNs, and evaluation of the models using multiple metrics and graphical segmentation results. This framework aims to provide comprehensive and in-depth information on each model's training and testing outcomes to optimize bovine iris segmentation performance. In the experiment, U-Net with a VGG16 backbone was identified as the optimal combination of encoder and decoder models for the dataset, achieving an accuracy and dice coefficient score of 99.50% and 98.35%, respectively. Notably, the selected model accurately segmented even corrupted images without proper annotation data. This study contributes to the advancement of iris segmentation and the establishment of a reliable DNN training framework.