• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제23권10호
• /
• pp.1228-1233
• /
• 2019

최근 스마트폰 잠금 해제 방법에 암호화 기술을 이용한 다양한 알고리즘이 채택된 제품이 출시되고 있다. 이미 상용화에 성공한 인간의 생체인식 기술을 통해 해결하고자 하는 방향으로 진보해 나가고 있다, 이러한 기술에는 지문인식, 얼굴인식, 홍채인식 등이 여기에 속한다. 본 연구의 평가항목에는 지문인식, 얼굴인식, 홍채인식, 패턴인식 그리고 패스워드 입력방식 포함하여 5가지 알고리즘이다. 이렇게 채택된 알고리즘을 기준으로 AHP 기법을 이용하여 스마트폰 사용자들이 선호하는 우선순위를 분석하였다. 스마트폰 사용자가 가장 선호하는 우선순위 1위는 지문인식( .400)이 차지하였다. 다음으로 스마트폰 사용자가 선호하는 우선순위 2위는 패턴인식( .237)이 위치하였다. 따라서 분석결과를 바탕으로 연구의 한계와 이론적 실무적 시사점을 제시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
• /
• pp.925-927
• /
• 2005

홍채 인식(Iris Recognition)은 동공과 흰자위 사이에 있는 홍채의 모양 패턴이 평생 변하지 않고, 사람마다 다른 패턴을 가진다는 특성을 이용하여 개인을 식별하는 기술로, 생체인식(Biometrics) 부분에서는 탁월한 식별력 및 신뢰성을 인정 받고 있다. 상당수의 기존 연구들은 원천 특허를 채택한 상태에서 성능 개선을 연구해 왔기 때문에 원천적인 한계를 가지고 있었다. 본 논문은 웨이블릿(Wavelet) 변환을 이용하여 특징을 추출하는 기존 방식과 다르게 프랙탈(Fractal) 방법으로 압축된 다수의 원 영상에 대해 입력된 영상의 유사도를 측정, 개인을 식별하는 새로운 홍채인식 방법을 제안한다. 이를 통해 타 연구들에서 제안했던 특별한 최적화 알고리즘을 사용하지 않고도 크게 떨어지지 않는 인식률을 얻을 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제37권11호
• /
• pp.859-865
• /
• 2010

이 논문에서 손가락 정맥영상에 대한 새로운 인식 방법을 제시한다. 손가락 정맥인식은 대중적으로 사용되고 있는 지문인식의 위조가능성을 배제할 수 있고, 홍채인식의 불편한 영상획득 방식을 피할 수 있는 좋은 개인 인중 방편으로 주목 받고 있다. 손가락 정맥영상을 지역적 히스토그램 균등화에 의하여 전처리하고, 이것을 세선화 처리하여 선 형태의 정맥을 얻는다. 이렇게 얻어진 선 형태의 정맥선 영상에 HS정합 알고리즘(HeeSung's Matching Algorithm) 이라고 명명된 새로운 정합 알고리즘을 적용하여 정맥의 정합 여부를 가린다. 이 새로운 정합 알고리즘은 세선화나 에지 검출 처리한 여러 가지 선 모양의 영상인식에 좋은 효과를 보이고 있다. 개인당 5편씩 총 130명분 650편의 손가락 영상에 대한 인식실험 결과 99.20%의 인식률을 보였다. 한 쌍의 영상 정합처리에 단 60ms 의 처리 속도를 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제30권3_4호
• /
• pp.251-258
• /
• 2003

Support Vector Machine(SVM)은 이론상으로 좋은 일반화 성능을 보이지만, 실제적으로 구현된 SVM은 이론적인 성능에 미치지 못한다. 주 된 이유는 시간, 공간상의 높은 복잡도로 인해 근사화된 알고리듬으로 구현하기 때문이다. 본 논문은 SVM의 분류성능을 향상시키기 위해 Bagging(Bootstrap aggregating)과 Boosting을 이용한 SVM 앙상블 구조의 구성을 제안한다. SVM 앙상블의 학습에서 Bagging은 각각의 SVM의 학습데이타는 전체 데이타 집합에서 임의적으로 일부 추출되며, Boosting은 SVM 분류기의 에러와 연관된 확률분포에 따라 학습데이타를 추출한다. 학습단계를 마치면 다수결 (Majority voting), 최소자승추정법(LSE:Least Square estimation), 2단계 계층적 SVM등의 기법에 개개의 SVM들의 출력 값들이 통합되어진다. IRIS 분류, 필기체 숫자인식, 얼굴/비얼굴 분류와 같은 여러 실험들의 결과들은 제안된 SVM 앙상블의 분류성능이 단일 SVM보다 뛰어남을 보여준다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제45권4호
• /
• pp.1-11
• /
• 2008

본 논문에서는 adaboost(adaptive boosting)를 이용한 눈 검출 알고리즘을 제안한다. 또한 기존의 adaboost를 이용한 눈 검출 알고리즘의 문제점으로 지적된, 실제 눈이 아님에도 불구하고, 눈으로 찾는 오검출율(false alarm rate)를 감소시키기 위해 각막 면에 생성되는 조명의 반사광을 모델링을 통해 추정하고 adaboost의 학습과 눈 검출에 사용되는 박스의 최적의 크기를 실험을 통해 결정하였다. 위의 결과로 검출된 눈 영역을 중심으로 일정 영역에 대하여 동공과 홍채 영역을 원형검출기(circular edge detector)를 이용하여 검출하였다. 실험결과 휴대폰으로 취득한 얼굴영상에서 약 99%의 눈 검출 정확도를 나타내었으며 휴대폰 환경에 적용했을 때 처리시간은 1초 내외 소요됨을 알 수 있었다.

• 한국HCI학회논문지
• /
• 제11권1호
• /
• pp.11-19
• /
• 2016

본 연구는 사용자 경험(UX)에 대한 경제적 가치 평가 모델을 탐색하고 적용하는 것을 목적으로 수행되었다. 스마트폰 잠금해제 UX를 대상으로 터치형, 지문인식, 홍채인식에 대해 조건부 가치측정법(contingent valuation method, CVM)을 적용하였다. 경제적 가치를 산출하기 위한 가치추정법 중에서 조건부 가치측정법을 선택한 이유는 잠금해제와 같은 인터페이스 요소들은 스마트폰을 이용할 때 중요한 사용자 경험적 가치이지만 시장에서 별개로 거래되지 않는 비 시장 재화이기 때문이다. 스마트폰 잠금해제를 조건부 가치측정법 중 이중 양분선택형 방식(double-bounded dichotomous choice)으로 설문조사하여 로짓 모형으로 분석한 결과 터치형 잠금해제 인터페이스는 529원, 지문인식 잠금해제는 4,214원, 홍채인식 잠금해제는 1,376원으로 경제적 가치가 나타났다. 즉, 지문인식 잠금해제가 가장 높은 경제적 가치를 나타냈으며, 그 다음으로 홍채인식, 터치형 순이었다. 이 연구의 주요 기여점은 UX 디자인에 대해 경제적 가치를 평가하는 방법론적 시도를 수행하였고, 체계적이고 신뢰도 있는 결과를 산출하였다는 점이다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제11권5호
• /
• pp.969-976
• /
• 2007

유전자 알고리즘을 이용한 다양한 특징의 분석이 필요한 퍼지 분류기의 설계 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 퍼지 분류기는 퍼지 논리를 이용한 분류 부분과 유전자 알고리즘을 이용한 규칙 생성 부분으로 구성된다. 유전자 알고리즘을 이용한 규칙 생성 부분에서는 최적의 퍼지 멤버쉽 함수를 결정하고, 각 특징이 규칙에 포함되는지 포함되지 않는지의 여부도 결정하게 된다. 또한, 특정 대상에 대한 인식률을 분석하여 큰 오인식률을 갖는 부분에 세부 특징을 추가하는 방법과 문자열과 population의 최소 크기, 인식률 개선을 위한 반복적 분석 방법을 사용한다. 제안된 퍼지 분류기의 적용 예로서, 아이리스 데이터와 갑상선 종양 세포의 식별을 든다. 본 논문에서 제안한 퍼지 분류기는 아이리스 데이터에 대해 98.67%의 인식률을, 갑상선 종양 세포에 대해서 98.25%의 인식률을 얻었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제34권4호
• /
• pp.377-388
• /
• 2007

본 연구는 다중 생체 인식 기법을 이용하여 개인 확인 및 인증을 구현한 것으로， 단일생체인식 에서 많이 사용되어 지고 있는 생체 정보 중 얼굴과 지문， 홍채를 이용하여 상호 비교하고 구현하였다. 이를 위한 결합방식으로 단일 생체인식에서 얻은 유사도를 이용하는 방식인 유사도 단계에서의 결합방식을 적용하였으며， 이때의 각 유사도가 동일한 범위가 되도록 하는 여러 가지 균등화 방법에 대하여 연구하였다. 결합방법으로는 가중치 합， Support Vector Machine， Fisher 분류기， 베이시안 분류기를 사용하여 비교하였다. 다양한 실험결과， 사용되는 다중생체인식 조합에 따라 우수한 성능을 보이는 균등화 방법 및 분류기가 다르게 나타남을 알 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제3권2호
• /
• pp.23-29
• /
• 2002

본 논문에서는 정확도 향상을 위해 다중 생체 인식정보와 비접촉 IC카드를 사용하는 사용자 인증시스템을 제안하였다. 다중 생체 인식정보는 안면영상, 홍채영상, 4-digit 음성암호로 구성하였으며, 비접촉 IC-Card는 사용자의 기본정보를 제공한다. 만약 사용자의 기본정보화 부합되는 표본화된 다중생체 인식정보와 현장에서 측정된 생체정보와의 거리가 threshold보다 작은경우에 본인으로 인증하였고, 그외의 경우에는 기각시키는 방식을 사용하였다 본 논문에서는 실험을 통해, 기존의 인식방식보다 사용자의 인증률이 개선됨을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제12권7호
• /
• pp.1291-1300
• /
• 2008

본 논문에서는 패턴인식의 정확성을 향상시키기 위한 지능시스템을 제안한다. 제안한 지능시스템은 신경회로망의 무감독학습 방법인 SOPM(Self Organizing Feature Map), LVQ(Learning Vector Quantization), 그리고 퍼지이론의 FCM(Fuzzy C-means)을 이용하여 구성한다. 제안한 지능시스템의 유용성은 실험을 통해 확인한다. 실험은 Fisher의 Iris 데이터 분류, Cambridge 대학의 Olivetti 연구실(ORL; Olivetti Research Laboratory)에서 제공하는 얼굴 데이터베이스를 이용한 얼굴 영상 데이터 분류, 그리고 근전도(EMG, Electromyogram) 데이터를 분류하는 것이다. 제안한 지능시스템은 일반적인 LVQ와 비교한다. 실험을 통해 제안한 지능시스템이 일반적인 LVQ보다 패턴 인식의 정확성이 더 우수함을 알 수가 있었다.