• Advances in environmental research
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• 제12권2호
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• pp.113-122
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• 2023

Biometric authentication has become an essential part of modern-day security systems, especially in financial institutions like banks. A face recognition-based ATM is a biometric authentication system, that uses facial recognition technology to verify the identity of bank account holders during ATM transactions. This technology offers a secure and convenient alternative to traditional ATM transactions that rely on PIN numbers for verification. The proposed system captures users' pictures and compares it with the stored image in the bank's database to authenticate the transaction. The technology also offers additional benefits such as reducing the risk of fraud and theft, as well as speeding up the transaction process. However, privacy and data security concerns remain, and it is important for the banking sector to instrument solid security actions to protect customers' personal information. The proposed system consists of two stages: the first stage captures the user's facial image using a camera and performs pre-processing, including face detection and alignment. In the second stage, machine learning algorithms compare the pre-processed image with the stored image in the database. The results demonstrate the feasibility and effectiveness of using face recognition for ATM authentication, which can enhance the security of ATMs and reduce the risk of fraud.

• 한국언론정보학보
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• 제37권
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• pp.342-376
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• 2007

이 연구는 온라인 롤프레잉 게임 이용자가 현실공간과 가상공간에서 형성하는 자아정체감의 관계를 탐색하고, 그것이 온라인 게임중독과 현실부적응감에 미치는 영향을 경험적으로 검증하고자 했다. 분석결과 현실공간의 자아정체감과 가상공간의 자아정체감은 정적으로 높은 상관성을 보였다. 구체적으로 현실공간의 자아정체감이 높은 사람들은 가상공간에서도 높은 자아정체감을 보였다. 또한 두 공간의 자아정체감은 게임중독과 현실부적응감과도 매우 높은 상관성을 보였는데, 두 공간 모두 자아정체감이 높을수록 게임중독과 현실부적응감 수준은 낮아지는 것으로 나타났다. 그중에서도 현실공간의 자아정체감은 게임의 부정적 효과들, 즉 중독과 현실부적응감 수준을 결정하는 요인으로 나타났다. 가상공간의 자아정체감은 비록 독립적인 영향력을 발휘하지는 못했지만, 현실공간의 그것과 상호보완적으로 영향을 미칠 가능성을 보였다. 이것은 현실공간에서 자아정체감이 낮은 사람들에게 가상공간이 이상적인 자아를 발견하고 자신에 대해 긍정적인 인식을 발전시킬 수 있는 대안적인 공간으로 작용하지 못함을 의미한다. 중독에 이르고 현실부적응감 수준이 높은 사람들은 현실공간과 마찬가지로 가상공간에서의 자신에 대해서도 부정적으로 인식하기 때문이다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권1호
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• pp.25-34
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• 2010

다양한 조명 환경에서 강인한 얼굴 인식 성취는 어렵다. 조명에 강인한 얼굴 인식을 위해서 보통 전처리 단계로 얼굴 이미지 조명 정규화를 수행한다. 기존 조명 전처리 기법들은 투영 음영을 효과적으로 처리할 수 없다. 본 논문에서는 조명 영향 분리 얼굴 고유특성 텍스쳐 부분공간에 기반한 새로운 얼굴 조명 정규화 기법을 제안한다. 조명분리 얼굴 고유특성 텍스쳐 부분 공간은 얼굴 텍스쳐 공간에서 조명 변화 영향이 분리된 부분공간으로 구축되기 때문에 얼굴 이미지를 이 부분공간으로 투영하여 얻은 얼굴 이미지는 조명 변화 영향이 최소화된 좋은 조명 정규화를 달성한다. 실험을 통해 본 논문에서 제안한 얼굴 조명정규화 기법이 표면 음영뿐만 아니라 투영 음영도 효과적으로 제거할 수 있으며, 좋은 얼굴 조명 정규화를 달성한다는 것을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권7호
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• pp.373-383
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• 2016

모바일 시대와 핀테크에 맞물려 바이오 정보를 보안 방식으로 활용하는 바이오 인식 기술이 확산되고 있다. 특히 간편결제 서비스, 교통카드 대체, 바이오 인식 기술과 결합한 모바일 서비스가 확대되고 있다. 인증을 위한 기본 개념인 접근 제어, IA&A, OpenID, OAuth 1.0a, SSO와 생체인식기술들을 고찰하였으며, AIM의 응용 측면에서 보안 API 플랫폼을 위한 프로토콜 스택과 FIDO, SCIM, OAuth 2.0, JSON Identity Suite, OpenStack의 Keystone, 클라우드 기반의 SSO, AIM Agent 등의 기술을 세부적으로 묘사한다. 국내외 인증기술은 FIDO UAF(Universal Authentication Framework)와 U2F(Universal 2 Factor Framework) 연합 중심으로 기술개발 표준화 연구 활동을 가속화될 것이며, 본 연구에서는 최근 컴퓨팅 패러다임의 변화와 사회적 요구를 수용하기 위한 다양한 인증 기술의 동향과 AIM 프레임워크를 설계 및 기능을 정의하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권4호
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• pp.328-336
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• 2004

최근 모바일 서비스는 고객에게 다양한 컨텐츠 서비스를 지원하는 시스템 환경으로 변하고 있다. 대표적인 예가 발신번호 표시 서비스이다. 이러한 서비스는 수신자가 발신자의 전화번호를 기려하지 못하는 경우 누구의 전화번호인지를 쉽게 확인할 수 없는 어려운 문제를 가진다. 그러므로, 모바일 사용자의 인지를 증대시킬 수 있는 시각적 서비스를 디자인하고 구현하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 발신번호 표시 서비스와 유사한 설계 특징들을 제안한다. 2차원 이미지 데이타를 이용한 발신자의 정보를 시각적으로 표시할 수 있는 통신 서비스 및 시스템을 위한 구조를 제안한다. 모바일 사용자를 대표하는 이미지 정보를 설정한 후 서버를 이용하여 교환국 흑은 기지국에서 채널을 통해 이미지 데이타를 전송함으로써 발신자의 정보를 시각적으로 표시 가능하게 한다. 수신자가 발신자로부터 전화 호출을 받을 때 이 기법은 벨소리와 함께 시각적 데이타를 전송함으로써 보다 효과적인 서비스를 제공한다. 즉, 발신자의 정보가 동시에 수신자의 액정화면에 나타나게 된다. 이미지 데이타의 실시간 전송을 처리하기 위한 개념들을 조사하고 시스템에 기초한 구현 결과의 예를 서술한다. 이 기술이 마케팅에 잠재적인 영향을 미친다는 것과 이 기법의 효율성을 제시한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.155-162
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• 2018

동계올림픽의 통합 아이덴티티 디자인 정립을 위해 영향을 미치는 시각적 구성요소의 특성을 알아보고자 사례연구를 실시하였다. 조사 대상은 2010년 이후 열린 밴쿠버, 소치, 평창 동계올림픽으로 한정하였다. 1차 조사에서는 시각적 구성요소의 특징을 살펴보고, 2차 조사에서는 디자인의 특성인 일관성, 가변성, 확장성, 연계성을 분석하여 다음과 같은 결과를 도출할 수 있었다. 동계올림픽의 통합 아이덴티티는 시각적 구성요소들의 통합적인 인식을 주는 일관성을 유지하고 있었으며, 사용에 따라 가변성을 보였다. 또한 서로간의 연계적인 이미지를 유지하였다. 그러나 다양한 변화 속에서도 적용매체에 따라 유연하게 활용되는 확장성은 엠블럼과 슬로건에서 미비한 것을 알 수 있었다. 이러한 결과들이 향후 올림픽 엠블럼 디자인 제작에 효과적인 통합 아이덴티티 전략수립을 위한 기초자료로 활용이 되기를 바란다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권1호
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• pp.24-29
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• 2016

높은 수준의 지능형 영상 감시 시스템을 만족하기 위해서는 단순히 객체를 검출해서 분류하는 것뿐만 아니라 대상에 대한 정확한 신원 정보까지 확인할 수 있어야 한다. 사람을 구별하는 대표적인 얼굴 인식은 얼굴 자체의 가변성뿐만 아니라 조명, 배경, 카메라의 각도와 같은 외적요인에 따라 인식률의 변화가 발생한다. 본 논문에서는 다양한 실험을 통해 거리 변화에 의한 얼굴 영상의 크기 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 분석한다. 얼굴 인식 실험은 1m~5m에서 추출한 실제 거리별 얼굴 영상으로 이루어졌다. 실험결과, 1인당 학습 영상의 수가 많을 경우는 얼굴 특징 추출 방법으로 LDA를 사용한 방법이 전체 평균 75.4%로 가장 우수한 성능을 나타냈다. 하지만 1인당 학습 영상의 수가 5장 이하가 될 때는 CNN을 사용한 방법이 69.8%로 가장 우수한 성능을 나타냈다. 또한, 저해상도 얼굴 인식의 경우 얼굴 영상의 크기가 $15{\times}15$보다 작아지면 인식률이 급격히 감소함을 확인했다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.275-288
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• 2009

본 연구는 응급의료정보센터 직원의 직무인식 및 만족도를 조사하여 직원들의 직무만족을 향상시키고, 나아가 응급의료정보센터의 발전에 대한 긍정적인 제안을 위하여 조사되었다. 본 연구의 결과 직원들은 응급환자의 안내 및 상담업무를 가장 중요하고, 잘 수행하고 있다고 응답하였다. 또한 이송중인 응급환자에 대한 응급처치의 지도 및 이송병원의 안내 업무의 난이도가 높다고 조사되었다. 근무 시 업무에 대한 사명감과 직무 만족도는 보통 이상인 편이나, 전체적인 근무조건, 급여만족도는 만족하지 않게 나타났다. 환자 상담시 모두 스트레스를 느끼고 있었고, 특히 환자를 직접 볼 수 없는 상태에서 제한된 정보로 응급실 내원이나 지속관찰 등을 결정해야 하는 면과 근무인력부족에서 스트레스가 많았다. 또한 정보센터의 위상에 대해서는 정보센터의 정체성에 대해 문제가 크다고 생각하고 있었고, 그로 인해 행정기관과 응급의료기관, 119 구급대와의 응급처치지도, 이송정보 제공 및 병원안내와 같은 유기적인 업무 협조체계를 구축하는 것이 어렵다고 느끼고 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.993-1000
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• 1992

음성신호의 분석으로부터 유도되는 직교인자는 화자의 개인성을 많이 포함하고 있으므로, 최근 많은 연구자들이 이것을 이용한 통계적 처리방법으로 화자인식을 수행하여 좋은 화자인식율을 얻고 있다. 그러나 이러한 방법들은 아직 음성의 발성속도나 시간적 동특성으로 인해서 발생하는 문제점을 갖고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 음성분석의 한 방법인 Karhunen-Loeve 직교 변환에 의해서 추출한 직교인자를 화자인식에 이용하는 방법에 DTW법을 결합하는 두가지 기법을 제안하였다. 첫째는 직교인자를 특징벡터로 하여 DTW법을 적용하고, 둘째는 직교인자를 최적경로에 이용하는 기법이다. 이들 두 기법에 의한 화자인식 결과와 직교인자의 통계적 처리에 의한 종래의 화자인식방법의 결과를 비교하였다. 사용된 직교인자는 음성신호에서 선형예측계수와 부분자기상관계수를 각각 추출하여 위의 화자인식방법에 각각 적용하였다. 이를 실험한 결과, 선형예측계수로 부터 얻은 직교인자를 최적경로를 이용한 기법에 적용하는 경우 88.6%의 가장 높은 인식율을 얻었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권6호
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• pp.1081-1090
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• 2022

얼굴 인식 모델은 스마트폰의 신원 인식에 활용되는 등 많은 사용자에게 편의를 제공하고 있다. 이에 따라 DNN 모델의 보안성 검토가 중요해지고 있는데 DNN 모델의 잘 알려진 취약점으로 적대적 공격이 존재한다. 적대적 공격은 현재 DNN 모델의 인식 결과만을 이용하여 공격을 수행하는 의사결정 공격기법까지 발전하였다. 그러나 기존 의사결정 기반 공격기법[14]은 적대적 예제 생성 시 많은 질의 수가 필요한 문제점이 있다. 특히, 기울기를 근사하는데 많은 질의 수가 소모되는데 정확한 기울기를 구할 수 없는 문제가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기존 의사결정 공격기법의 기울기를 근사할 때 소모되는 질의 수 낭비를 막기 위해서 직교 공간 샘플링과 차원 축소 샘플링 방법을 제안한다. 실험 결과 섭동의 크기가 L2 distance 기준 약 2.4 적은 적대적 예제를 생성할 수 있었고 공격 성공률의 경우 약 14% 향상할 수 있었다. 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안한 적대적 예제 생성방법의 같은 질의 수 대비 공격 성능이 우수함을 입증한다.