전통적인 전거 통제는 단위 시스템에 한정될 뿐 아니라, 그 대상도 도서관 소장 자원으로 국한되어 있다. 그러나 학술 논문은 인터넷 환경에서 상업 출판사, 기관 레포지토리 등으로 자유롭게 유통되고 있어, 시스템을 넘어선 글로벌한 개념의 이름 식별 체계가 필요하다. 최근 연구자 이름 식별 체계가 도서관계, 출판계를 망라한 글로벌 링크를 지향하게 되면서 ORCID가 출범하였다. ORCID는 학술지 출판사들이 그동안 기계적 클러스터를 통해 운영해 왔던 각종 ID 시스템, 대학의 연구 업적 시스템, 학술지 논문 투고 시스템 등을 파트너로 기존의 ID를 투명하게 링크할 뿐 아니라, 저자가 셀프 클레임을 통해 자신의 실적물을 식별할 수 있도록 하는 방식이다. 그러나 해외 출판물을 중심으로 운영되고 있는 ORCID를 국내 저자 이름 식별에 바로 적용하기는 어렵다. 따라서 본 연구에서는 저자명 식별의 글로벌한 동향을 밝히고, ORCID를 심층 분석한 후, 이를 응용한 국내 학술 연구 결과물 저자명 식별 시스템 구축 방향을 제안하였다.
정보통신 시스템과 네트워크의 개방화 추세와 더불어 인가되지 않은 불법 사용자로 인한 피해도 점점 더 커지고 있다. 이에 본 논문에서는 생체 특징에 기초한 개인확인 및 인증방법의 하나로 사람 눈에 있는 홍채의 패턴 인식에 관한 연구를 행하였다. 이를 위하여 먼저, 눈에 있는 홍채패턴으로 부터 개개인을 분리해 낼 수 있는 특징값을 찾아내는 알고리즘을 이산 Walsh-Hadamard 변환을 이용하여 제안하였다. 이를 이용하여 최종적으로 각 개인에게 부여할 수 있는 512 비트의 홍채코드를 만들었다. 제안된 알고리즘은 디지털 처리가 가능한 연산구조를 갖는 관계로 실시간 처리가 요구되는 정보보호를 위한 개인확인 및 인증알고리즘으로 널리 이용될 수 있으리라 생각된다.
탈중앙형 SSI(Self Sovereign Identity)가 새로운 디지털 신원 식별 기술의 대안으로 등장하였으나 이는 데이터 거래의 고유 알고리즘 특성으로 인해 효율적인 비식별화 기법이 제안되지 않았다. 본 논문에서는 SSI의 탈중앙형 동작을 보장하기 위해 ZKP(Zero Knowledge Proof)의 검증 결과를 검증인 측에서 외부에 제공 가능한 형태로 재구성함으로써 식별자를 제거하지 않는 비식별 기술을 제안한다. 또한, 이는 검증 참여 각 개체에 대한 차등 주권 관리 개념을 제안하는 것으로 재구성된 비식별 데이터를 정보주체의 동의 없이 제공할 수 있다. 결과적으로 제안 모델은 탈중앙형 SSI 환경에서 국내 개인정보보호법을 만족하고, 안전하며 효율적인 비식별 처리 및 주권 관리를 제공한다.
지문은 개인마다 서로 다르고 평생 변하지 않는 특성이 있다. 그리고 식별 성능에 대한 신뢰도와 보안성이 높아 여러 생체인식분야에 보편적으로 적용되고 있으며 본인임을 인증할 수 있는 가장 우수 한 방법으로 주목받고 있다 본 논문에서는 현재 빠른 속도로 발전하고 대중화되어 가고 있는 인터넷에 기반한 전자상거래, 인터넷뱅킹, 주식거래, 쇼핑몰 등의 서비스 이용시 본인인증의 신뢰도를 높이기 위해 웹 사이트 로그인에 개인 지문인증을 적용한다. 본 논문에서 구현한 지문인증을 이용한 웹 사이트 로그인 시스템은 지문인증을 위한 임베디드 모듈, 웹 서버, 그리고 웹 사이트로 구성된다. 본 논문에서는 지문인증을 웹 서버에서 수행하는 기존 시스템과는 달리 클라이언트 측에서 지문인증을 수행함으로써 서버의 부하를 줄일 수 있게 하였다. 그리고 지문인증의 성공 없이는 웹 사이트 로그인을 차단함으로써 본인인증이 필요한 인터넷 서비스의 신뢰도를 높이 수 있을 것이다.
Internet Protocol Television (IPTV)는 방송 통신 융합 서비스 실현을 위한 대화형의 개인 맞춤형 멀티미디어 서비스이다. TV에 연결되는 IPTV Set-Top Box (STB)는 사용자의 유일한(unique) 하드웨어 식별자로서 가입자 인증에 사용된다. 이것은 box-level의 식별방법으로 가족 구성원이 하나의 IPTV 서비스를 공유한다는 점에서 개인 맞춤형 서비스를 지향하는 IPTV의 목적에 적합하지 않다. 본 논문에서는 기존의 STB에 3G 이동통신의 오픈 플랫폼 자바카드를 기반으로 한 사용자 개인정보를 저장할 수 있는 IDENTITY 애플릿을 정의하여 3G 네트워크와 IPTV 응용서버 사이에 사용자 중심의 인증과 개인 맞춤형 서비스가 가능한 IPTV 인증 프로토콜을 제안하고, 이에 대한 효율성과 안전성에 대해 검증한다.
Objective: Iris pattern recognition system is well developed and practiced in human, however, there is a scarcity of information on application of iris recognition system in animals at the field conditions where the major challenge is to capture a high-quality iris image from a constantly moving non-cooperative animal even when restrained properly. The aim of the study was to validate and identify Black Bengal goat biometrically to improve animal management in its traceability system. Methods: Forty-nine healthy, disease free, 3 months±6 days old female Black Bengal goats were randomly selected at the farmer's field. Eye images were captured from the left eye of an individual goat at 3, 6, 9, and 12 months of age using a specialized camera made for human iris scanning. iGoat software was used for matching the same individual goats at 3, 6, 9, and 12 months of ages. Resnet152V2 deep learning algorithm was further applied on same image sets to predict matching percentages using only captured eye images without extracting their iris features. Results: The matching threshold computed within and between goats was 55%. The accuracies of template matching of goats at 3, 6, 9, and 12 months of ages were recorded as 81.63%, 90.24%, 44.44%, and 16.66%, respectively. As the accuracies of matching the goats at 9 and 12 months of ages were low and below the minimum threshold matching percentage, this process of iris pattern matching was not acceptable. The validation accuracies of resnet152V2 deep learning model were found 82.49%, 92.68%, 77.17%, and 87.76% for identification of goat at 3, 6, 9, and 12 months of ages, respectively after training the model. Conclusion: This study strongly supported that deep learning method using eye images could be used as a signature for biometric identification of an individual goat.
Mobile authentication/identification has grown into a priority issue nowadays because of its existing outdated mechanisms, such as PINs or passwords. In this paper, we introduce gait recognition by using a mobile accelerometer as not only effective but also as an implicit identification model. Unlike previous works, the gait recognition only performs well with a particular mobile specification (e.g., a fixed sampling rate). Our work focuses on constructing a unique adaptive mechanism that could be independently deployed with the specification of mobile devices. To do this, the impact of the sampling rate on the preprocessing steps, such as noise elimination, data segmentation, and feature extraction, is examined in depth. Moreover, the degrees of agreement between the gait features that were extracted from two different mobiles, including both the Average Error Rate (AER) and Intra-class Correlation Coefficients (ICC), are assessed to evaluate the possibility of constructing a device-independent mechanism. We achieved the classification accuracy approximately $91.33{\pm}0.67%$ for both devices, which showed that it is feasible and reliable to construct adaptive cross-device gait recognition on a mobile phone.
실제 주민등록증을 스캐너로 수집한 후 해당 영상에 대하여 주민등록번호를 인식하였다. 인식을 위한 전처리 과정은 처리 속도를 감안하여 대상부분을 포함 주민등록증의 약 1/8 크기만큼 분할한 후 잡음에 해당하는 홀로그램을 제거하였다. 숫자 인식 방법으로는 원형비교법과 학습법을 병행하였으며 대상 숫자의 단순한 특징 추출을 위해 클러스터링 방식을 사용하였고, 외부 환경에 따라 오인식되는 숫자에 대해 세선화 기법을 병행하여 유사한 숫자간의 유일한 특징으로 구분하였다. 인식에 대한 실험 결과, 숫자 인식에 관한 타 논문의 인식률과 비교하여 양호한 인식률이 도출되었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권6호
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pp.2160-2179
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2015
In many Radio Frequency Identification (RFID) applications, the reader recognizes the tags within its scope repeatedly. For these applications, some algorithms such as the adaptive query splitting algorithm (AQS) and the novel semi-blocking AQS (SBA) were proposed. In these algorithms, a staying tag retransmits its ID to the reader to be identified, even though the ID of the tag is stored in the reader's memory. When the length of tag ID is long, the reader consumes a long time to identify the staying tags. To overcome this deficiency, we propose a slot allocated blocking anti-collision algorithm (SABA). In SABA, the reader assigns a unique slot to each tag in its range by using a slot allocation mechanism. Based on the allocated slot, each staying tag only replies a short data to the reader in the identification process. As a result, the amount of data transmitted by the staying tags is reduced greatly and the identification rate of the reader is improved effectively. The identification rate and the data amount transmitted by tags of SABA are analyzed theoretically and verified by various simulations. The simulation and analysis results show that the performance of SABA is superior to the existing algorithms significantly.
본 연구는 과학기술 전거데이터를 활용하여 국내 문헌정보학 분야 연구동향을 분석하는데 그 목적이 있다. 과학기술 전거데이터는 과학기술분야의 국내학술논문 및 회의자료, 해외학술논문의 한국인 저자가 기여한 논문을 대상으로 저자, 기관, 학술지의 유일한 개체를 식별하여 고유 식별자를 부여한 식별 연계 데이터의 집합으로 2011년부터 한국과학기술정보연구원에서 구축하고 있다. 본 연구에서는 국내에서 출판된 문헌정보학 분야 5개 대표학회지의 1997년도부터 2013년도까지의 발표 논문을 대상으로 공저 패턴, 저자 및 기관별 논문 생산성의 특징을 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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