• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.427-430
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• 2005

본 연구는 기존 단일 생체인식의 단점을 보완하기 위해 다중생체인식(Multi-Modal Biometrics Recognition)기법을 연구한 것으로, 홍채영상을 이용한 홍채인식과 얼굴영상을 이용한 얼굴인식을 융합하기 위해 다양한 방법을 시도해 보았다. 이에, CBNU 홍채 영상데이터를 사용한 홍채인식은 Gabor Wavelet과 FLDA(Fuzzy Linear Discriminant Analysis)를 이용하였으며, FERET 얼굴영상데이터를 사용한 얼굴인식도 FLDA를 이용하여 패턴의 특징을 추출하고 matching에 따른 score를 각각 획득한다. 얻어진 두 score 값에 대하여 다양한 균등화과정을 사용해 보았으며, 다중생체인식 융합방법중 하나인 Weight sum rule을 적용하여 인식률을 얻었다. 또한, 단일 생체인식의 경우보다 좋은 성능을 나타냄을 확인하기 위해 FRR과 FAR등의 인식률 평가방법을 사용하였으며, 기존 단일생체인식 방법보다 좋은 성능을 보이고 있음을 확인할 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.351-358
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• 2013

Pointcheval과 Zimmer는 2008년에, 사용자의 비밀 키, 패스워드, 생체정보를 모두 이용한 다중 인증 요소 기반 키 교환 프로토콜을 제안하였다. 하지만, Hao와 Clarke는, 공격자가 한 개의 인증요소 (패스워드) 를 알고 있다고 가정 했을 때 이를 이용해서 나머지 두 개의 인증요소인 사용자의 비밀 키와 생체정보를 모두 알 수 있는 안전성 결함이 있음을 보였다. 하지만, Hao와 Clarke은 프로토콜 설계의 구조적인 결함 및 복잡성을 이유로 그에 대한 해결책을 제안하지 못하고 남겨 두었다. 본 논문에서는 Hao와 Clarke이 제시한 공격을 효율적으로 방어할 수 있는 대응방안을 제시하고 안전성을 논의한다.

• 인지과학
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• 제18권4호
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• pp.445-455
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• 2007

본 논문은 주성분분석기법을 이용한 치아의 다면특징을 기반으로 한 새로운 생체 식별시스템을 제안한다. 치아의 다면 특징들은 정면치아와 좌측, 우측 치아들로 이루어진다. 우리는 실생활 환경에서 보안 접속을 위하여 치아를 이용한 생체식별을 목표로 한다. 다면 치아 영상들은 특별히 고안된 실험환경에서 획득되었으며, 개인 식별을 위한 특징으로 42개의 주성분이 개발되었다. 개인 식별은 학습된 다면치아와 회전된 다면치아 사이의 최소근접기법에 의해 계산되었다. 2도 회전 후의 다면치아 인식성능은 평균값으로 좌측면 치아 95.2%, 우측면 치아 91.3%을 보였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제18권2호
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• pp.132-146
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• 2020

Biometric technologies have become widely available in many different fields. However, biometric technologies using existing physical features such as fingerprints, facial features, irises, and veins must consider forgery and alterations targeting them through fraudulent physical characteristics such as fake fingerprints. Thus, a trend toward next-generation biometric technologies using behavioral biometrics of a living person, such as bio-signals and walking characteristics, has emerged. Accordingly, in this study, we developed a bio-signal authentication algorithm using electrocardiogram (ECG) signals, which are the most uniquely identifiable form of bio-signal available. When using ECG signals with our system, the personal identification and authentication accuracy are approximately 90% during a state of rest. When using fingerprints alone, the equal error rate (EER) is 0.243%; however, when fusing the scores of both the ECG signal and fingerprints, the EER decreases to 0.113% on average. In addition, as a function of detecting a presentation attack on a mobile phone, a method for rejecting a transaction when a fake fingerprint is applied was successfully implemented.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.148-151
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• 2006

본 논문에서 얼굴과 홍채 데이터를 사용하여 다중생체시스템에 기반한 스테가노그라피 구현을 제안한다. 이를 위해, 얼굴과 홍채 인식 기반의 다중생체인식을 구성하였다. 여기서, 홍채의 특징벡터는 디지털 워터마킹 기법을 이용하여 얼굴 이미지 안에 숨기게 된다. 얼굴과 홍채의 인식시스템은 퍼지집합 이론과 LDA 기법이 결합하여 확장한 Fuzzy-LDA(Fuzzy-Based Linear Discriminant Analysis)기법을 제안한다. 최종적으로 디지털 워터마킹 기법을 적용하여 얼굴이미지 안에 홍채 정보를 삽입하고 얼굴 데이터와 홍채 데이터를 통한 다중생체인식을 구성하였으며, 최종적으로 생체데이터 인식율의 ROC 곡선을 통해 제안된 워터마킹 기법의 좋은 성능을 확인하였고, 얼굴 인식율을 통해 워터마킹된 얼굴 영상과 원본 얼굴 영상을 비교하였다. 다양한 실험을 통해 제안된 기법이 다중생체시스템을 보호하고 효과적으로 사용 될 수 있음을 확인 할 수 있다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2002년도 춘계학술발표논문집
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• pp.252-256
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• 2002

정보통신의 발전으로 많은 정보들이 디지털화되면서 각종 시설과 개인영역 등에 대한 보안의 필요성이 커지고 있다. 이와 관련해서 보안을 위한 신원확인과 인증 기술들이 소개되고 있으며 그 중 하나의 방법으로 생체인식이 중요한 기술로 자리 잡고 있다. 본 논문에서는 생체인식에 관해 알아보고 생체인식의 단점을 보완한 다중 생체인식의 기술과 어느 보안수단보다도 적극적인 보안수단으로 가치를 평가받고 있는 ‘무형 인프라’위에서 또 하나의 인프라로 잡아가는 PKI 이 두가지 기술을 결합하여 새로운 보안수단으로서의 방향에 관해 연구하였다.

• 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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.824-827
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• 2005

개인의 정보뿐만 아니라 산업체나 국가기관의 정보보안에 있어서 비밀번호는 매우 중요한 수단이 되어왔다. 그러나 비밀번호는 암기에 대한 부담, 정보 누출의 문제뿐만 아니라 여러 가지 해킹기술에 의하여 거의 무용지물이 되고 있는 실정이다. 인터넷 금융 업무를 위해 정부에서 시행하고 있는 공인인증서(PKI, 공개키기반구조)도 비밀번호 방식에 근간을 두고 있는 것이다. 사람은 손 모양, 지문, 손등의 혈관 패턴, 눈동자의 망막, 홍채, 서명, 음성 등 저마다 다른 생리적(Physiological), 행동적(Behavioral) 특징을 가지고 있다. 이것이 한계에 이른 개인의 비밀번호를 대체하거나 보완할 수 있는 생체인식기술이다. 본 논문에서는 생체인식기술에 대한 종류, 시장 분석, 다중생체인식, 표준화, 개인 프라이버시 보호 및 생체인식산업의 향후 전망 등에 대해 살펴보고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.293-303
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• 2017

생체인식 기술을 이용하여 기존의 패스워드를 대체하기 위한 FIDO(Fast IDentity Online)[1,7] 기술이 빠르게 성장하고 있다. FIDO 기술은 생체인식 기술을 이용한 편리한 사용자 인증과 스마트카드 기술을 이용한 안전한 키관리 기능을 제공하지만 사용자 신원인증 기술이 함께 제공되지 않아 사용자가 FIDO 기기를 원격 서버에 초기 등록하는 과정에서는 기존의 전통적인 신원인증 방식을 이용할 수밖에 없다. K-FIDO[3]는 이런 단점을 해결하기 위하여 FIDO 기술과 인증서기반 기술을 하나의 기기에 접목시킨 것으로 사용자의 초기등록 과정에서 인증서 기반 인증을 이용할 수 있게 하였다. 그런데 사용자들이 복수의 K-FIDO 기기를 사용하는 유비쿼터스 환경이 빠르게 도래할 것으로 예상되는데, 이런 환경에서는 만일 기존의 방식대로 하나의 인증서를 여러 기기에 복사하여 사용하거나, 기기별로 별도의 인증서를 발급받아 사용하게 된다면 많은 문제가 발생할 것으로 예상된다. 본 논문에서는 자체확장인증[4] 방식을 이용하여 복수 K-FIDO 기기 환경에서 인증키 관리의 편의성을 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.1-9
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• 2020

반려견을 키우는 가구 수가 급격하게 증가함에 따라 유기, 유실견도 많이 증가하고 있다. 국내에서는 2014년부터 반려동물 등록제를 시행하고 있지만, 안전성과 실효성 문제로 등록률이 높지 않은 실정이다. 이러한 문제를 해결할 방법으로 반려견 생체인식 기술이 주목을 받고 있다. 생체인식률을 높이기 위해서는 최대한 정면에서 같은 형태로 생체정보 이미지를 수집해야 한다. 하지만 반려견은 사람과 달리 비협조적이기 때문에 생체정보 이미지 수집이 어렵다. 본 논문에서는 반려견 생체인식에 적합한 생체정보 이미지 수집을 위해 실시간 영상에서 반려견 얼굴 방향이 정면인지를 판별하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 딥러닝을 활용하여 반려견 눈과 코를 검출하고, 검출된 눈과 코의 상대적 크기와 위치를 통해 5가지의 얼굴 방향 정보를 추출하여 기계학습 분류기로 정면 여부를 판별한다. 2,000개의 반려견 이미지를 분류하여 학습, 검증 및 테스트에 사용하였다. 눈과 코 검출에는 YOLOv3와 YOLOv4를 사용하였고, 분류기는 MLP(Multi-layer Perceptron), RF(Random Forest), SVM(Support Vector Machine)을 사용하였다. YOLOv4와 RF 분류기를 사용하고 제안하는 5가지 얼굴 방향 정보 모두를 적용하였을 때 얼굴 정면 판별 성능이 95.25%로 가장 좋았으며, 실시간 처리도 가능한 것으로 나타났다.