Since the introduction of CRT(Cathode Ray Tube) in the 1950s, display technologies have been developed continuously. Flat panel displays such as PDP(Plasma Display Panel) and LCD(Liquid Crystal Display) were commercialized in the late 1990s, and OLED(Organic Light Emitting Diodes) and Micro-LED(Micro-Light Emitting Diodes) are now being developed and are becoming widespread. In the future, we expect to develop ultra-realistic, flexible, embedded sensor displays. Ultra-realistic display can be applied to AR/VR(Augmented Reality/Virtual Reality) devices and spatial light modulators for holography. The sensor-embedded display can be applied to robots; electronic skin; and security devices, including iris recognition sensors, fingerprint recognition sensors, and tactile sensors. AR/VR technology must be developed to meet technical requirements such as viewing angle, resolution, and refresh rate. Holography requires optical modulation technology that can significantly improve resolution, viewing angle, and modulation method to enable wide-view and high-quality hologram stereoscopic images. For electronic skin, stable mass production technology, large-area arrays, and system integration technologies should be developed.
Jung, Soo Young;Park, Jin Soo;Kim, Min-Seok;Jang, Ho Won;Lee, Byung Chul;Baek, Seung-Hyub
센서학회지
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제31권5호
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pp.286-292
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2022
As mobile electronics become smarter, higher-level security systems are necessary to protect private information and property from hackers. For this, biometric authentication systems have been widely studied, where the recognition of unique biological traits of an individual, such as the face, iris, fingerprint, and voice, is required to operate the device. Among them, ultrasound fingerprint imaging technology using piezoelectric materials is one of the most promising approaches adopted by Samsung Galaxy smartphones. In this review, we summarize the recent progress on piezoelectric ultrasound micro-electro-mechanical systems (MEMS) transducers with various piezoelectric materials and provide insights to achieve the highest-level biometric authentication system for mobile electronics.
최근 들어 개인의 고유한 생체정보인 지문, 음성, 얼굴, 홍채, 손의 형태, 정맥분포 등을 사용자 인증에 이용하려는 이른바 생체 인식 및 인증 기술에 관한 연구에 관심이 모아지고 있다. 생체 인증 기술 중 얼굴 정보를 이용한 시스템은 비접촉식이므로 사용자의 거부감이 없고 컴퓨터에 기본으로 탑재되는 PC 카메라를 이용할 수 있다는 점에서 비용상 장점을 가진다. 그러나 얼굴 인증은 동일한 사람의 얼굴이라도 조명 변화, 표정 변화, 시점 변화, 머리 모양의 변화 등에 따라 다른 사람으로 인식될 수 있기 때문에 이러한 변화에 민감하지 않고 안정적인 성능을 갖는 시스템을 구현하는 것이 얼굴 인증 시스템의 목적이라고 할 수 있다. 이 연구에서는 사용자 정보의 기밀성 및 무결성을 제공하고 얼굴 인증시 발생하는 오 인증율(EER)을 최소화하기 위한 사용자 인증 프로토콜을 제안하였다.
최근 개인 인증 기술의 발달과 중요성이 높아짐에 따라 분실이나 도용 등의 위험이 적은 바이오 인식 기술이 빠르게 보급되고 있다. 특히, 인식률이 높고 이용하기 쉬운 지문 인식 시스템이 홍채 인식, 얼굴 인식, 정맥 인식 등의 다른 바이오 인식 시스템보다 훨씬 많이 사용되고 있는 것으로 나타나고 있다. 그러나 이와 같은 지문 인식 시스템은 지문 데이터를 입력할 때, 인공적으로 만들어진 위조 지문이 입력될 수 있는 문제점을 가지고 있다. 따라서 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 광학식 지문센서에서 발생되는 빛이 생체 지문을 투과하면서 감쇠되는 정도를 측정하고, 일정시간에 따른 단계별 빛의 투과량의 명암 차이를 분석하여 위조 지문의 입력을 검출하는 방법을 제안하였다. 제안된 시스템의 성능 향상을 입증하기 위해 기존에 사용되던 지문 온도 측정을 병행하는 멀티센서(Multi-Sensor) 인식 시스템과 성능 비교 실험을 수행하였으며, 그 결과, 위조 지문에 대한 검출률이 약 32.6% 정도 향상된 것을 확인함으로써 지문 인식시스템에서의 보안 문제의 해결 가능성을 제시하였다.
In this paper, we propose a multimodal biometric embedded system. It is designed to support face, iris, fingerprint and vascular pattern recognition. We use a S3C2440A based on ARM926T core processor that is made in Samsung. The system has support various external device interfaces for multi biometric sensors, and RFID/Smart Card reader/writer. Additionally, it has a 6" LCD panel and numeric keypad for easy GUI. The embedded system offers useful environments to develop better biometric algorithms for stand alone biometric system and accelerator hardware modules for real time operation.
현재의 대부분의 웹사이트에서는 본인확인을 위한 로그인 절차를 수행하고 있다. 그러나 아이디와 패스워드와 같은 간단한 특징은 도용의 우려가 많아서 본인 확인의 신뢰를 할 수 없다. 이 때문에 청소년들은 타인의 아이디와 패스워드를 가지고 불법매체 사이트를 쉽게 접근할 수 있다. 그래서 본 논문에서는 사용자 인증 시스템을 설계할 때, 적용 가능한 특징들을 알아보고, 이를 바탕으로 인증 시스템 설계를 제안한다. 인증 시스템은 저 수준 인증 방법과 고수준 인증 방법으로 나누었다. 저 수준 인증 방법은 핸드폰을 통한 인증번호 부여 방법과 요즘 많이 쓰이고 있는 공인 인증서를 이용하는 방법이다. 고수준 인증 방법은 아이디와 패스워드를 지문 인식, 문자 인식, 음성 인식, 영상 인식에서의 특징들과 결합하여 인증하는 방법이다. 이를 위해서 본 논문에서 알아본 특징은 지문인식, 얼굴인식, 홍채인식, 문자인식, 정맥인식, 음성인식에 사용 가능한 특징들이다. 이 특징들 중, 지문 인식, 문자 인식, 음성 인식, 영상인식은 보편화된 개인용 컴퓨터에 저가의 장비만 있으면 인증 시스템을 구현할 수 있다. 이러한 다중특징을 이용하여 웹사이트를 구축하면 본인 확인에 대한 신뢰도를 한층 높일 수 있다.
최근 하나의 휴대폰에 여러 가지 미디어들이 복합적으로 장착됨에 따라 휴대폰에서 제공되는 서비스의 사용자 보안에 대한 요구가 증가되고 있다. 현재 이를 위하여 비밀번호와 인증과정을 통한 암호화 카드를 이용하여 본인을 인증한 후에 서비스를 제공할 수 있는 암호화키를 생성하고 있지만 이는 분실의 위험에 언제든지 노출되어 있다. 따라서 상대적으로 분실의 위험이 거의 존재하지 않는 생체정보를 이용하여 키를 생성하는 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 생체정보는 언제나 동일한 키를 생성해내야 하는 암호화키 생성 시스템의 요구사항과 달리 환경의 변화에 따라 본인이라도 특징 추출시마다 약간씩 다른 특징값이 추출되는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 생체 특징으로부터 직접적으로 키를 생성해내는 생체 정보 기반 키 생성 방법(Biometric-based key generation)이 아닌 생체 정보 매칭 기반 키 생성 방법(Biometric matching-based key release)을 이용하여 미리 정의해 놓은 키를 인식과정을 통하여 도출하고 또한 하나의 생체가 갖는 성능의 불안정성을 극복하기 위하여 얼굴과 홍채를 결정 레벨(Decision Level) 에서 결합함으로써 모바일 환경의 특성을 반영하며 안정된 성능 하에 암호화키가 생성될 수 있도록 하였다. 또한 휴대폰에 내장되어 있는 메가 픽셀 카메라를 이용함으로써 한 번의 영상 취득으로 얼굴과 홍채 인식이 동시에 이루어지는 편리함을 제공하였다. 본 논문에서 제안하는 키 생성 방법의 성능을 측정한 결과, 암호화키 생성에 있어 0.5%의 EER(Equal Error Rate) 성능을 얻었으며, FRR(False Rejection Rate : 본인의 생체 정보로 타인의 암호화키가 나올 에러율)을 25%로 설정하였을 때, FAR(False Acceptance Rate : 타인의 생체 정보로 본인의 암호화키가 나을 에러율)은 약 0.002%의 성능을 얻었다. 동시에 본 시스템에서는 임계 치에 따라 암호화키 생성의 FAR과 FRR값을 동적으로 제어할 수 있는 기능을 제공하였다.
생체 인식 방식 중 하나인 지문 인식과 홍채 인식 등은 태양광과 같은 외부 요소에 쉽게 영향을 받는다. 따라서 최근에는 생체 내부의 특징을 이용하는 방법으로 지정맥 인식을 이용하고 있다. 정확한 정맥 인식을 위해서는 정맥 영역과 배경 영역을 확실하게 분리하는 것이 중요하다. 하지만 입력 영상에 포함 된 불균일한 조명 성분의 영향으로 정맥 영역과 배경 영역을 분리하는 것이 어려웠기 때문에 입력 영상의 조명 성분을 정규화 시킨 후 정맥 영역과 배경 영역을 분리 할 수 있는 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 기존의 조명 정규화 방법을 바탕으로 영상 스트레칭 과정이 포함 된 영상의 전처리 단계와 이진화, 레이블링 방법을 개선하여 기존의 정맥 인식 기법에 비해 더 나은 질적 개선을 이루고 처리 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제안한다.
A multiple classification system based on a new boosting technique has been approached utilizing different biometric traits, that is, color face, iris and eye along with fingerprints of right and left hands, handwriting, palm-print, gait (silhouettes) and wrist-vein for person authentication. The images of different biometric traits were taken from different standard databases such as FEI, UTIRIS, CASIA, IAM and CIE. This system is comprised of three different super-classifiers to individually perform person identification. The individual classifiers corresponding to each super-classifier in their turn identify different biometric features and their conclusions are integrated together in their respective super-classifiers. The decisions from individual super-classifiers are integrated together through a mega-super-classifier to perform the final conclusion using programming based boosting. The mega-super-classifier system using different super-classifiers in a compact form is more reliable than single classifier or even single super-classifier system. The system has been evaluated with accuracy, precision, recall and F-score metrics through holdout method and confusion matrix for each of the single classifiers, super-classifiers and finally the mega-super-classifier. The different performance evaluations are appreciable. Also the learning and the recognition time is fairly reasonable. Thereby making the system is efficient and effective.
본 논문에서는 최근 신원확인 수단으로 각광받고 있는 생체인식 중 가장 신뢰도가 높은 홍채인식에 관한 연구에 대해 기술하고 있다. 비접촉식 홍채인식 시스템의 경우 홍채영상의 획득 시 사람의 머리가 기울어지거나 움직임에 따라 영상이 좌측 혹은 우측으로 조금씩 회전, 혹은 이동하거나 크기가 달라지게 된다. 이런 경우 동일인의 홍채영상도 매번 조금씩 달라지게 되므로, 정확한 인식을 위해서는 획득된 각 영상의 정규화 과정과 함께 회전된 영상에 대한 보완 등의 전처리 과정이 매우 중요하다. 영상 필터를 통한 정확한 외곽 경계의 검출과 정규화, 비교방법을 통해 이를 보완하고, 웨이블렛 변환을 이용하여 특징값을 얻은 후 검증 실험 결과를 보임으로써 회전, 이동, 크기에 무관한 홍채 인식 방법을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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