• 한국전자거래학회지
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• 제21권4호
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• pp.41-53
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• 2016

요즘 각 스마트폰 제조사에서 플래그쉽(flagship) 스마트폰 모델에 지문, 음성, 홍채인식 기능을 기본적으로 탑재하면서 생체인증을 활용한 인증수단이 활성화 되고 있다. 이러한 생체인증(지문, 음성, 홍채 등)은 패턴이나, 비밀번호와 같이 스마트폰의 잠금 해제 기능뿐만 아니라 금융권을 중심으로 다양한 인증수단으로 확산되고 있다. 본 논문에서는 생체인증을 통해서 전자금융(인터넷뱅킹, 스마트뱅킹 등)거래 시 사용자를 인증하고, 거래 내역에 대한 전자서명을 통한 부인방지 기술에 대해 설명하고, 이러한 생체인증 기술이 금융서비스에 접목되기 위해 필요한 관련 기술적, 법률적인 요구사항을 연구하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.823-826
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• 2005

본 논문에서는 얼굴 영상으로부터 얼굴인식을 위한 눈동자를 검출하기 위한 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 분리 필터를 사용하여 홍채의 후보가 되는 영역을 구한 후 양자를 잇는 선분의 길이 및 기울기의 허용치 안에 있는 모든 영역에 대해 본 논문에서 제안한 방식으로 그 값을 계산한다. 이 값은 영역의 근방영역에서 홍채의 경계선에 대응하는 원을 허프변환으로 구했을 때 후보 영역의 원에서의 후보 영역과 인접하면서 분리된 영역 내의 평균 휘도 값 및 영역을 포함한 부분화상과 눈의 템프릿 사이의 정규화된 상관계수를 사용하여 계산된다. 그리고 그 값을 최소로 하는 영역들을 택하여 이것을 양눈의 홍채로 검출한다. 안경을 쓰지 않은 총 150장의 얼굴영상을 사용하여 실험한 결과 최대 97.3%, 최소 95.3%의 성공률을 얻을 수 있었으며, 약간의 오차를 허용한 경우에는 최대 99.3%, 최소 96.7%의 성공률을 얻을 수 있었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권5호
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• pp.1114-1135
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• 2018

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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.421-426
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• 2019

현재 사용자 인증에는 지식기반(ID/PW 등)인증과 생체기반(홍채/지문/정맥 인식 등)인증, 소유기반(OTP, 보안카드 등)인증 등 다양한 종류의 기술을 사용하고 있다. 지식기반 인증인 ID/PW인증 기술은 구현 및 유지 보수 비용이 적게 들며, 사용자에게 익숙한 방식이라는 장점에도 불구하고 해킹 공격에 취약하다는 단점을 가지고 있다. 다른 인증 방식들은 ID/PW인증기술에서의 취약점을 해결하였지만, 초기 구축비용과 유지보수시 비용이 많이 발생한다는 점과 재발급 시 번거로운 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 ID/PW기반 인증 기술보다 보안성과 편리성을 증진시키고, 인증에 사용되는 기기에 제약이 없는 사용자 인증을 안전하게 할 수 있는 방안을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.722-730
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• 2012

최근 생체 인식 분야나, HCI 분야 등에서 사람의 눈 영상 정보를 이용하여 홍채 인식을 하거나 시선위치 정보를 이용하는 연구가 활발히 진행 되고 있다. 특히 사용자의 편의성을 위한 원거리 카메라 기반시스템이 늘어나면서 눈 영상 촬영에 단순히 동공 중심 영역만 촬영 되는 것이 아니라, 눈썹, 이마, 피부영역 등 부정확한 검출을 일으킬 수 있는 요소가 포함되어 촬영되고 이러한 불필요한 요소들은 동공 중심영역의 검출 성능을 저하시킨다. 또한 앞서 얘기한 이용분야들은 실시간 환경에서 실행되는 시스템들로 정확한 검출 성능뿐만 아니라 빠른 실행시간도 요구 한다. 본 논문에서는 정확하고 빠른 눈동자 영역 검출을 위하여 기존에 가장 많이 사용하는 AdaBoost 눈 검출 알고리즘, 적응적 템플릿 정합+AdaBoost 알고리즘, CAMShift+AdBoost 알고리즘, rapid eye 검출 알고리즘에 대하여 분석하고, 조명변화와 콘택트 렌즈 및 안경 착용자와 미 착용자등 다양한 경우에 대해서 앞서 말한 알고리즘들을 적용하여 각 알고리즘 별로 정확도와 실행시간을 비교 분석하도록 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.677-684
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• 2014

본 연구에서는 최근 옥외에서의 디지털 미디어 확대에 따라 단순히 브랜드를 노출하는 것이 아닌 디지털 미디어와 소비자와의 상호작용에 따른 경험의 과정을 연구하였다. 분석 결과 정보적 요인과 감성적 요인, 상호작용성 요인으로 구성된 경험 요인은 브랜드 선호도와 브랜드 신뢰도를 매개하여 구매의도에 영향을 주나 경험 만족도는 구매의도에 직접적인 영향을 미치지 못하고 브랜드 신뢰도를 매개하여 영향을 주는 것으로 나타났다. 이에 대한 시사점으로는 먼저 실험실의 연구 환경이 아닌 실제 운영되고 있는 디지털 미디어 경험 소비자를 대상으로 한 실무 연구 사례로서 의의가 있으며 둘째, 디지털 미디어 경험은 경험하는 순간 즉시적으로 브랜드 선호도와 신뢰도에 전이되어 영향을 미칠 수 있는 중요한 브랜드 자산 형성 요인임을 확인한 것에 의의가 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.813-816
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• 2005

최근 휴대폰의 활용 범위는 단순히 사용자간의 통신이라는 기본적인 목적을 넘어서 다양한 기능을 제공하고 있다. 그중 휴대폰에 카메라를 탑재하여 디지털 카메라의 기능을 혼합한 휴대폰은 최근 각광을 받고 있으며 휴대폰에 탑재된 카메라의 기능은 디지털 카메라의 메가 픽셀 급 화질을 제공하는 정도의 수준으로 발전하였으며 이미 그 수요는 대중화되어 가고 있다. 이런 카메라 폰을 응용한 연구 분야로 생체 인식 기술을 적용할 수 있으며, 본 논문에서는 휴대폰 환경에서의 홍채 인식을 위한 홍채 영역에서의 홍채 코드 추출에 관한 방법을 제안한다. 휴대폰에서의 홍채 인식에 사용되는 홍채 코드 추출 과정은 다음과 같다. 먼저 휴대폰 카메라를 통해 얻은 메가 픽셀 급 영상($2048{\times}1536$ pixel 8bit gray Image)에서 동공위치 추적 & 홍채 영역 추출 알고리즘[1]을 이용하여 눈 영상($640{\times}480$ pixel 8bit gray Image))을 추출한다. 이렇게 추출된 눈 영상 중에 홍채 코드 인식 에러율을 좀더 낮추기 위해 눈썹영역, 안경에 의해 반사되는 반사광(Specular Reflection), 눈꺼풀 영역을 눈 영역에서 제거 하는 과정을 거친다. 이 논문에서는 위와 같은 과정을 거쳐 얻어진 홍채 영상에 그대로 극좌표 가버 필터[2]를 씌워 홍채 코드를 추출해내기 때문에 기존 보간법을 이용한 스트레칭 된 홍채 영상에서의 홍채 코드 추출보다 잘못된 홍채 코드 정보를 줄일 수 있으며 휴대폰이라는 특수한 환경에서의 홍채 코드 추출이란 점을 고려하여 가버 필터를 고주파와 저주파로 나누어 미리 설계해두어 좀더 빠르고 정확한 홍채 코드를 추출해 내는 방법을 제안한다. 실험 결과, 기존 방식보다 극좌표 가버 필터를 사용한 홍채 코드 추출 실험에서 보다 높은 인식률을 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.141-146
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• 2018

저자가 작성하는 논문의 저자 키워드는 논문 내용의 특징을 나타내는 가장 중요한 요소이며, 이를 실시간으로 분석하여 사용자에게 제공하게 함으로써, 연구동향을 파악하는 것이 가능하다. 서지로 작성된 논문의 비정형 데이터를 데이터베이스로 구축 하고, 이를 활용하여 실시간 탐색이 가능하도록 색인데이터 구조를 만든다. 특정 키워드가 포함된 논문을 색인데이터 구조에서 탐색하고, 저자키워드를 대상으로 추출, 클러스터링 하여 가중치에 따라 크기별로 나타낼 수 있는 워드클라우드로 사용자에게 제공하여, 연구동향을 가시화 하는 방법을 설계하였다. 또한, 구현된 시스템에서 "바이러스"와 "홍채인식" 키워드를 통하여 연구동향 분석 결과를 제시하였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권12호
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• pp.955-963
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• 2017

핀테크 기술은 모바일 뱅킹 및 지불의 핵심으로 대두되어 있고, 현재 우리나라에서는 전통적인 대면거래로부터 비대면 핀테크 기반 뱅킹 및 지불로 급격한 금융시장의 변화가 이루어지고 있다. 특히 스마트폰은 지문센서, 홍채센서 등 다양한 생체인식 센서를 갖춤으로써 본인확인의 핵심 도구가 되어 있다. 하지만 이러한 금융거래에 있어서 데이터전송 경로상의 해킹 및 파밍의 위협이 상존하고 있고, 이러한 위험을 회피하기 위한 다양한 보안체계 및 다단계 본인인증 절차가 적용되어 있다. 결과적으로 다양한 보안체계와 본인인증 절차가 위험을 줄여주는 효과가 있음은 분명하나, 상반되게 금융거래와 지불에 있어서 상당한 불편함을 가중시키고 있는 것도 사실이다. 본 논문은 이러한 보안체계 적용에 있어서 무선랜과 이동통신망 등 네트워크 경로에 따라 서로 다른 감성신뢰도가 있음을 확인하고, 네트워크 접속경로에 따른 점진적 본인인증 방법을 제안함으로써 사용자에게 신뢰도와 불편함에 있어서 효율적인 해결방법을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.41-43
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• 2022

최근 코로나-19의 유행에 따른 전염병 예방 및 차단을 위해 비접촉 생체 정보 취득 및 분석 기술이 주목을 받고 있다. 습식 및 부착형 생체정보 취득 방법은 정확하게 생체정보를 측정 할 수 있는 장점이 있지 만 밀 접촉에 따른 전염이 높아지는 위험성을 내포하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 사람의 지문, 얼굴, 홍채, 정맥, 음성, 서명 등의 생체 정보를 자동화된 장치로 추출하는 비접촉 방식은 빅데이터와 AI 기술 적용으로 데이터 처리 속도가 빨라지고 인식 정확도가 높아지면서 다양한 산업에서 활용이 증가하고 있다. 그러나, 비접촉식 생체 데이터 취득 기술의 정확도가 개선되었지만, 비접촉 방법은 측정 대상 객체를 둘러싸고 있는 외부 온도, 습도, 조도 등의 주위 환경에 많은 영향을 받아 측정정보가 왜곡되는 현상이 발생하고 또한 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 생체정보 분석을 위한 개인화 정보(이미지, 신호 등)의 해석을 위한 맥락기반 생체신호 모델링 기법을 제안 한다. 맥락기반 생체정보 모델링 기법은 성능 개선을 위해 생체정보 측정의 정황 정보와 사용자 정보를 복합적으로 고려하는 모델을 제시한다. 제안 모델은 예측 값 확률을 최대화할 수 있는 맥락기반 신호 해석을 통한 특징 확률분포를 기반으로 신호 정보를 분석한다.