• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제7권2호
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• pp.149-154
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• 2015

Biometric techniques for authentication using body parts such as a fingerprint, face, iris, voice, finger-vein and also photoplethysmography have become increasingly important in the personal security field, including door access control, finance security, electronic passport, and mobile device. Finger-vein images are now used to human identification, however, difficulties in recognizing finger-vein images are caused by capturing under various conditions, such as different temperatures and illumination, and noise in the acquisition camera. The human photoplethysmography is also important signal for human identification. In this paper To increase the recognition rate, we develop camera based identification method by combining finger vein image and photoplethysmography signal. We use a compact CMOS camera with a penetrating infrared LED light source to acquire images of finger vein and photoplethysmography signal. In addition, we suggest a simple pattern matching method to reduce the calculation time for embedded environments. The experimental results show that our simple system has good results in terms of speed and accuracy for personal identification compared to the result of only finger vein images.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권2호
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• pp.221-228
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• 2021

Recent improvements on the quality, fidelity and availability of biometric data have led to effective human physical activity detection (HPAD) in real time which adds significant value to applications such as human behavior identification, healthcare monitoring, and user authentication. Current approaches usually use machine-learning techniques for human physical activity recognition based on the data collected from wearable accelerometer sensor from a single wearable smart device on the user. However, collecting data from a single wearable smart device may not provide the complete user activity data as it is usually attached to only single part of the user's body. In addition, in case of the absence of the single sensor, then no data can be collected. Hence, in this paper, a continuous HPAD will be presented to effectively perform user activity detection with mobile service infrastructure using multiple wearable smart devices, namely smartphone and smartwatch placed in various locations on user's body for more accurate HPAD. A case study on a comprehensive dataset of classified human physical activities with our HAPD approach shows substantial improvement in HPAD accuracy.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.487-495
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• 2010

바이오인식 (Biometrics) 시스템의 사용이 보편화 되면서 그들의 성능에 대해서 보다 정확하고 안정된 평가를 제공하는 방법이 요구된다. 다양한 바이오 인식 기술 중에서 얼굴인식 기술이 널리 사용되고 있으며 안정적인 얼굴인식 시스템의 개발을 위한 지표를 마련하고 얼굴인식 시스템이 제공해야 하는 성능에 대한 기준을 제시하기 위해서 얼굴인식 시스템의 성능을 평가해야 할 필요성이 커지게 되었다. 하지만 얼굴인식 시스템의 성능에 영향을 미치는 요소들이 매우 다양하고 복잡하기 때문에 얼굴인식 시스템의 성능을 평가하는 것은 어려운 일이다. 그렇기 때문에 이러한 환경요소에 대해서 개별적으로 평가하는 것보다 종합적으로 얼굴인식 시스템의 활용 시나리오를 기반으로 평가하는 것이 보다 효율적이고 효과적이다. 이 논문에서는 얼굴인식 시스템에 영향을 미치는 환경변수들을 분석하고 그 환경변수들을 고려하는 얼굴인식 시스템에 대한 평가방법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 특별히 환경변수들을 개별적으로 평가하는 것이 아니고 그들의 조합을 고려하는 시나리오를 기반으로 평가하는 방법을 제안한다. 또한 일반적인 환경을 가정하는 시나리오 예시를 통해서 얼굴인식 시스템을 종합적인 환경변수를 고려하여 평가하는 것을 보여주었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.33-39
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• 2011

현대 사회에서는 기업의 의사결정에 있어 고객의 중요성이 지속적으로 증가되고 있으며, 정보통신 기술의 발전에 힘입어 컴퓨터상에서 효과적으로 주요 고객의 선호도를 측정하는 기법이 연구되고 있다. 그러나 이러한 선호도는 개인의 성향이 크게 반영되므로 명확하게 수치화하기 어렵고 측정 기준에 따라 모호한 결과가 산출되는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 측정된 생체정보를 이용하여 구성한 다중 감성모델을 기반으로 고객의 선호도를 평가하는 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 여러 생체정보로 이루어진 다차원 벡터의 학습을 통하여 구조화된 감성모델을 이용하므로 동일한 기준을 적용하여 고객 선호도를 평가할 수 있다. 또한 특정 대상에 특화된 감성모델을 학습하여 정확도를 더 향상시키는 것도 가능하며 실험을 통하여 정확도의 향상을 보였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.15-23
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• 2020

기후 변화에 대응하기 위한 농업분야의 연구활동이 활발하게 이루어지고 있는 가운데 4차 산업혁명에 맞춰 정보통신기술을 활용한 스마트농업이 새로운 트랜드가 되었다. 이에 따라 다양한 노지 환경과 토양 조건에서 농작물의 스트레스를 모니터링하여 생육 이상 징후를 미리 식별하고 대응하려는 연구가 진행되고 있다. 다양한 센서를 거쳐 실시간으로 수집되는 데이터들을 인공지능 기법이나 빅데이터 기술을 활용하여 분석하려는 시도도 있다. 본 논문은 빅데이터 분석을 위해 기존 관계형 데이터베이스를 이용하여 농작물의 생육환경정보와 생체정보 분석에 효과적인 빅데이터 모델을 제안한다. 모델의 성능은 데이터 양에 따른 쿼리에 대한 응답 시간으로 측정하였다. 그 결과 최대 23.8%의 시간 단축 효과가 있음을 확인할 수 있었다.

• 전기학회논문지
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• 제66권9호
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• pp.1402-1408
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• 2017

Recently, services for personal biometric data analysis based on real-time monitoring systems has been increasing and many of them have focused on recognition of emotions. In this paper, we propose a classification model to classify anxiety emotion using biometric data actually collected from people. We propose to deploy the support vector machine to build a classification model. In order to improve the classification accuracy, we propose two data pre-processing procedures, which are normalization and data deletion. The proposed algorithms are actually implemented based on Real-time Traffic Flow Measurement structure, which consists of data collection module, data preprocessing module, and creating classification model module. Our experiment results show that the proposed classification model can infers anxiety emotions of people with the accuracy of 65.18%. Moreover, the proposed model with the proposed pre-processing techniques shows the improved accuracy, which is 78.77%. Therefore, we can conclude that the proposed classification model based on the pre-processing process can improve the classification accuracy with lower computation complexity.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권5호
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• pp.499-507
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• 2006

최근, 사람을 인식하는데 있어 걸음걸이가 기존에 사용되어 오던 많은 생체인식을 보완할 만한 것으로 등장하였다. 본 연구는 보행자 실루엣의 동적 특징과 은닉 마르코프 모델(HMM)을 이용한 보행자 인식 방법을 제안한다. 보행자의 보행 모델은 무한 순환 구조의 HMM 두 가지를 사용하였다. 하나는 자기 조직화 지도(SOM)를 벡터 양자화기로 하는 이산 HMM방식이고, 다른 하나는 주성분 분석(PCA) 공간으로 변환된 특징 벡터를 이용하는 연속 HMM방식이다. 실험 결과 HMM이 몇 가지 변수의 조정에 대해 일관성 있는 성능 변화를 보이며 최고 88.1%의 인식률을 기록하였다. 또한 기존 연구 결과와 비교하여 볼 때 특징과 제안 구조의 모델은 보행자 인식에 충분한 적용 가능성이 있으며, 나아가 걸음걸이가 생체 인식으로 이용되기에 좋은 지표가 될 수 있을 것으로 판단된다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권9호
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• pp.303-316
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• 2021

Digital content protection has recently become an important requirement in biometrics-based authentication systems due to the challenges involved in designing a feasible and effective user authentication method. Biometric approaches are more effective than traditional methods, and simultaneously, they cannot be considered entirely reliable. This study develops a reliable and trustworthy method for verifying that the owner of the biometric traits is the actual user and not an impostor. Watermarking-based approaches are developed using a combination of a color face image of the user and a mobile equipment identifier (MEID). Employing watermark techniques that cannot be easily removed or destroyed, a blind image watermarking scheme based on fast discrete curvelet transform (FDCuT) and discrete cosine transform (DCT) is proposed. FDCuT is applied to the color face image to obtain various frequency coefficients of the image curvelet decomposition, and for high frequency curvelet coefficients DCT is applied to obtain various frequency coefficients. Furthermore, mid-band frequency coefficients are modified using two uncorrelated noise sequences with the MEID watermark bits to obtain a watermarked image. An analysis is carried out to verify the performance of the proposed schema using conventional performance metrics. Compared with an existing approach, the proposed approach is better able to protect multimedia data from unauthorized access and will effectively prevent anyone other than the actual user from using the identity or images.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.1477-1484
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• 2015

스마트폰 기반 금융 산업의 발달로 스마트폰을 이용한 인증 기법에 관심이 높아지고 있다. 다양한 생체 기반 사용자 인증 방식이 존재하지만 아직까지 스마트폰 기반 사용자의 걸음 패턴(gait) 인증 방식은 뚜렷한 발전을 보이고 있지 않다. 본 논문에서는 스마트폰에 기본적으로 탑재된 가속도 센서를 이용해 사용자를 인증하는 방법을 제안한다. 구체적으로, 스마트폰에서 수집한 데이터를 3D 변환하여 자세를 교정하고, 변환된 데이터에서 특징을 추출한 뒤 주성분 분석, 가우시안 혼합 모델링 과정을 거쳐 데이터를 학습 시킨다. 다음으로, 신뢰구간 검증 방식을 사용해 사용자 데이터를 검증했다. 그 결과, 통제 요인과 한계점이 많았던 선행 가속도 연구들과 달리 최소한의 통제 요인과 높은 정확도(약 96%)로 사용자 인증이 가능함을 입증했다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권11호
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• pp.1147-1155
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• 2005

본 논문은 단순한 형태의 개인 착인 및 검증방법의 한계를 극복하여 절도나 누출에 의해 도용될 수 없고 변경되거나 분실할 위험성이 없는 새로운 형태의 인증 방법인 홍채인식을 연구하였다. 사람의 홍채는 태어날 때 한번 정해지면 평생 변화하지 않는 특성을 가지고 있으며, 개개인별로 모양이 모두 다른 것으로 알려져 있다. 이에, 본 논문에서는 홍채영상 취득 시 조명에 의한 동공의 크기 변화에 민감하지 않은 2차원의 홍채패턴을 취득하여, 2차 가버 웨이블릿과 퍼지 선형판별분석기법(LDA)을 이용하여 특징 벡터를 추출하고 인식한다. 인식과정에서는 상관관계 계수를 이용하여 다른 홍채의 특징간과 매칭값을 측정하고 유사도가 가장 큰 대상을 찾게 된다. 이때, 입력영상에 대하여 4개 방향의 가버 웨이블릿을 거쳐 얻어진 4개의 상관관계 계수 간 중 가장 큰 값을 갖는 대상자를 인식 대상자로 선정하므로 오인식될 확률을 최소화 할 수 있다. 제안한 알고리듬의 유용성을 확인하기 위해 대상자 50명에 대하여 각각 6회씩 촬영한 두 가지 데이타베이스(CASIA, CBNU)를 이용하였으며, 실험 결과 $90\%$ 이상의 인식률을 얻었다.