• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.330-338
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• 2015

Gradually increasing the value of the technology, the techniques of the various security systems to protect the core technology have been developed. The proposed security scheme, which uses both a Password and the various devices, is always open by malicious user. In order to solve that problem, the biometric authentication systems are introduced but they have a problem which is the secondary damage to the user. So, the authentication methods using EEG(Electroencephalography) signals were developed. However, the size of EEG signals is big and it cause a lot of problems for the real-time authentication. And the encryption method is necessary. In this paper, we proposed an efficient real-time authentication system applied encryption scheme with junk data using chaos map on the EEG signals.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.465-471
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• 2018

최근 IT기슬과 금융 시스템의 융합으로 생체인식 기술이 사용되기 시작하였다. 이러한 생체 인식 기술인 FIDO(Fast Identity Online) 기술을 이용하여 삼성과 애플은 삼성페이와 애플페이 서비스를 시작하였다. FIDO 인증 기술은 패스워드와 같은 기존 인증 방법을 대체하고 있다. 생체 인식 기술 중 지문인식 기술은 비교적 저렴한 가격의 디바이스와 사용자 거부 반응을 최소화 할 수 있다는 점 때문에 주목받고 있다. 그러나 지문정보의 경우 사용자가 가지고 있는 수가 제한적이며, 외부 공격자에 의해 지문정보가 유출될 경우 재사용할 수 없다는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 생체인식 기술 중 하나인 EEG 신호를 이용하여 사용자를 인증할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 논문에서는 기존의 다채널 EEG 디바이스를 사용하지 않고 단채널 EEG 디바이스를 사용하여 편리성을 높였으며, EEG 신호 측정값을 FIDO 시스템에 사용할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안 논문에서는 특정 개체 인식 전 후의 EEG 신호를 측정하여 사용자가 특정 개체를 인식하였을 때의 EEG 신호를 사용자 인증 수단을 활용할 수 있는 방법을 제안하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.383-395
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• 2017

뇌파 기반 사용자 인증기술은 최근에 스마트폰, 금융 등 다양한 분야에서 사용되고 있는 지문인식 등의 기존 생체인식 인증기술과 비교해볼 때 가변성, 유출 저항성 등의 장점이 있다. 이러한 장점에도 불구하고 사용자로부터 인증에 필요한 뇌파를 수집하기 위해 필요한 장비의 경제성과 뇌파 수집 행위의 편의성 문제 때문에 뇌파 기반 사용자 인증기술이 실제 환경에서 사용되지는 못했다. 최근 하드웨어 기술의 발전으로 휴대성과 통신 기능을 갖춘 간소화 된 형태의 뇌파 수집 기기들의 개발로 인해 뇌파를 활용한 인증기술에 대한 관련 연구가 활발히 진행되어왔다. 그러나 본 논문에서 가장 간소화된 형태인 단일 채널 뇌파 측정기기를 통해 수집된 뇌파 샘플들을 대상으로 수행된 실험에 따르면 뇌파 수집 채널 수 감소에 따라 인증정확도의 감소 현상이 있는 것으로 파악되었다. 따라서 본 논문에서는 뇌파 기반 사용자 인증기술의 실용화를 위해 해결해야 할 기술적 문제점에 대해 분석하고 이를 위해서 점진적 뇌파 샘플 제거 방법을 통해 각 사용자의 인증에 유효한 뇌파 샘플 집합을 구성하는 방법을 제안한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권5호
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• pp.1034-1047
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• 2020

The personal authentication technique is an essential tool in this complex and modern digital information society. Traditionally, the most general mechanism of personal authentication was using alphanumeric passwords. However, passwords that are hard to guess or to break, are often hard to remember. There are demands for a technology capable of replacing the text-based password system. Graphical passwords can be an alternative, but it is vulnerable to shoulder-surfing attacks. This paper looks through a number of recently developed graphical password systems and introduces a personal authentication system using a machine learning technique with electroencephalography (EEG) signals as a new type of personal authentication system which is easier for a person to use and more difficult for others to steal than other preexisting authentication systems.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제39권1호
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• pp.43-47
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• 2018

Traditional electroencephalography (EEG)-based authentication systems generally use external stimuli that require user attention and relatively long time for authentication. The aim of this study is to investigate the feasibility of biometric authentication based on EEG without using any external stimuli. Seventeen subjects took part in the experiment and their EEGs were measured while repetitively closing and opening their eyes. For identifying each subject, we calculated inter- and intra-subject cross-correlation using changes in alpha activity (8-13 Hz) during eyes closed as compared to eyes open. In order to optimize the number of recording electrodes, we calculated authentication accuracy by progressively reducing the number of electrodes used in the analysis. Significant increase in alpha activity was observed for all subjects during eyes closed, focusing on occipital areas, and spatial patterns of changed alpha activity were considerably different between the subjects. A mean authentication accuracy of 92.45% was obtained, which was retained over 75% when using only 8 electrodes placed around occipital areas. Our results could demonstrate the feasibility of the proposed novel authentication method based on resting state EEGs.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.527-532
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• 2020

본 논문에서는 개인인증 시 활용 가능한 EEG 신호의 주파수 대역을 확인하기 위하여 뇌파 측정을 통해 분석한 결과를 제시하였다. 시각 과제의 유무에 따라 개안 상태와 폐안 상태로 구분하여 뇌파를 측정하였으며, 이를 델타파, 세타파, 알파파, SMR파, 중간베타파, 베타파 및 감마파의 7종류의 주파수 대역으로 나누어 시간에 따른 파워의 변동이 가장 작은 주파수 대역을 관찰하였다. 본 논문의 결과에서는 개안 상태와 폐안 상태에서는 유의한 차이가 나타나지 않았으나, 인간의 집중과 관련한 SMR파 및 중간베타파가 시간에 따른 파워의 변동이 가장 작게 관찰되었기에 재현성이 높은 주파수 대역인 것으로 나타났다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.17-22
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• 2020

본 논문에서는 사용자의 EEG(Electroencephalogram)신호를 측정하여 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 이용하여 EEG 신호룰 분류하고 신호의 정확도를 측정하였다. 사용자의 EEG 신호를 측정하기 위해 남·여를 구분하여 실험을 진행하였으며, EEG 신호 측정은 단채널 EEG 디바이스를 이용하였다. EEG 디바이스를 이용하여 사용자의 EEG 신호를 측정한 결과는 R을 이용하여 분석하였다. 또한 SVM의 분류 성능이 최고가 되는 특정 벡터의 조합을 적용시켜 EEG 측정 실험 데이터를 80:20(훈련 데이터: 테스트 데이터) 비율로 예측해 본 결과 인식률 93.2% 의 예측 정확도를 보였다. 본 논문에서는 사용자의 EEG 신호를 약 93.2% 정도로 인식할 수 있었으며, SVM 알고리즘의 간단한 선형 분류만으로 수행이 가능하다는 점은 EEG 신호를 이용하여 생체인증에 다양하게 활용될 수 있음을 제시하였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.525-530
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• 2019

뇌파가 발견된 후 임상 연구에 머물던 뇌파 관련 연구가 최근 뇌-컴퓨터 인터페이스 연구로 발전 되고 있다. 현재는 뇌파를 해석하여 로봇 팔이나 드론을 조종하는 등의 연구가 진행 중이다. 하지만 아직도 뇌파 정보의 해상도와 신뢰성은 제한적이다. 따라서 보다 더 정확히 뇌파를 측정하고 해석하는데 필요한 다양한 기술의 개발이 요구된다. 이러한 기술 개발과 함께 새로운 응용 분야의 개척 또한 중요하다. 본 논문에서는 라이프케어테인먼트에 적합한 뇌파 기반 개인 인증 시스템 개발을 제안한다. 제안한 시스템은 안전도(Electrooculogram)와 근전도(Electromyogram) 등 을 뇌파와 함께 병행 사용하여 뇌파 정보의 해상도와 신뢰성을 담보한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.379-382
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• 2011

인터넷 뱅킹, 전자 상거래 등의 도래에 따라 생체 인식이 중요한 이슈가 되고 있다. 이에 따라 뇌전도(Electro Encephalo Graphy: EEG)로 측정되는 생체 신호를 통하여 기존 생체 인식의 단점을 보완하는 새로운 연구가 시도되고 있다. 본 논문에서는 인간 본인의 얼굴 사진에 특별한 반응을 보인다는 신경 생리학적 지식을 기반으로 한, 새로운 개인 인증 기술을 제안한다. 구체적으로는 뇌 신호 반응 유도를 위한 시각 자극 제시 패러다임의 설계 EEG신호의 특징을 추출을 위한 개인-의존적인 시간 영역 및 채널 선택 및 효율적인 분류기 설계 방법을 제안한다. 제안한 방법을 이용한 실험 결과는 EEG 기반의 개인 인증 및 인식의 가능성을 제시한다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권1호
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• pp.159-164
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• 2018

생체정보는 저장, 암기, 손실 우려가 없고 도용이 불가능하다는 점에서 패스워드, PKI 등 기존 인증 방법의 대체수단으로 주목받고 있지만, 개인정보 유출로 인한 프라이버시 침해가 발생한다. 이러한 취약점을 극복하고자 FIDO에서는 생체정보를 사용자 디바이스에 보존하여 인증하는 방식을 사용하여 서버에서의 개인정보 유출 문제를 해결하였다. 본 논문에서는 국내 외에서 활발히 연구되고 있는 FIDO 환경에서 사용할 수 있는 다중 생체정보 인증 방법을 제안한다. 다중생체정보를 이용하기 위해 지문과 뇌전도 신호를 뇌지문 정보를 생성하여 이를 FIDO 시스템에서 사용할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 방법은 현재 기존 2-Factor 인증 체계의 한계로 인한 문제점을 다중 생체정보를 이용한 인증으로 해결할 수 있다.