동물이 미리 등록된 특정 개체인지 아닌지를 확인하는 동물 인증은 동물 병원, 동물 입양 센터, 동물 보호소, 동물 보험사 등 다양한 곳에서 사용된다. 사람을 확인하기 위해 지문 인식을 수행하듯 동물을 확인하기 위해서는 비문 인식이 널리 사용된다. 본 논문에서는 비문 인식을 통해 동물 등록 및 인증을 수행하고 이를 블록체인 네트워크를 통해 다양한 클라이언트와 연결해주는 동물 관리 시스템을 소개한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권12호
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pp.6152-6168
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2017
Recently, the biometric-based authentication systems such as FIDO (Fast Identity Online) are increased in mobile computing environments. The biometric-based authentication systems are performed on the mobile devices with the battery, the improving energy efficiency is important issue. In the case, the size of images (i.e., face, fingerprint, iris, and etc.) affects both recognition accuracy and energy consumption, and hence the tradeoff analysis between the both recognition accuracy and energy consumption is necessary. In this paper, we propose an energy-efficient way to authenticate based on biometric information with tradeoff analysis between the both recognition accuracy and energy consumption in multimedia IoT (Internet of Things) transmission environments. We select the facial information among biometric information, and especially consider the multicore-based mobile devices. Based on our experimental results, we prove that the proposed approach can enhance the energy efficiency of GABOR+LBP+GRAY VALUE, GABOR+LBP, GABOR, and LBP by factors of 6.8, 3.6, 3.6, and 2.4 over the baseline, respectively, while satisfying user's face recognition accuracy.
최근 개인정보 보안의 중요성이 부각되고 있다. 특히 음성 인식, 지문 인식, 얼굴 인식등 생체인식 기술의 중요성이 출입통제, 은행보안, 개인 PC 보안 등 다양한 분야에서 강조되고 있다. 하지만 기존의 보안 기술 같은 경우 외부적인 요소에 의해 인식이 실패할 가능성이 있다. 그에 비해 정맥 인식의 경우 복제 및 위조가 불가능하다. 따라서 외부적인 요소에 의해 실패할 가능성이 적다는 장점이 있다. 본 논문에서는 기존의 생체인식 기술보다 높은 신뢰도를 가진 기존의 지정맥 패턴 인식에서 개선된 전처리 방법을 제안한다.
최근들어 컴퓨터와 네트워크의 발전으로 일상업무의 대부분을 컴퓨터를 이용하여 할 수 있으므로 신원 확인은 중요한 분야로 부상되었으며, 지문은 편리한 입력과 종생불변하고 만인부동한 특성으로 생체 측정 분야 중 가장 각광받고 있는 분야가 되었으다. 근래에 반도체 지문 입력장치의 개발로 인하여 크기와 속도 문제를 해결하므로써, 키보드, 마우스 등에 부착하여 네트워크의 신원확인과 인증에 많은 수요가 예상된다. 본 논문에서는 반도체 입력 장치를 이용한 지문 인식기술과 암호학을 접목하여 지문을 이용한 신원확인과 인증하여 기본형 보안 시스템 적용에 관해 연구하였다.
본 논문은 현재까지 제시되어진 peer to peer network model들을 정리하고 대표적인 peer to peer network model에 지문인식을 적용하여 개인에 대한 신원 인증 절차를 수행함으로써 보안에 대한 새로운 해결책을 제안하였다. 기존의 peer to peer network model은 개인 대 개인간의 효율적인 network검색 기능과 분산 computing 환경을 제공하지만 보안에 관해서는 아직까지도 많은 연구가 필요하다. 본 연구에서는 기존의 peer to peer network model들에 지문인식을 사용한 새로운 보안 model을 설계하였다.
본 논문은 지문 특징점 들에서 서로 연결되어진 구조 정보를 활용한 지문 매칭 알고리즘에 대해 연구하였다. 매칭에 이용한 특징은 분기점, 단점 그리고 융선의 방향 등이다. 한 융선 위에 존재하는 여러 특징점들의 연결정보를 찾고, 이를 저장하여 기준좌표축(한쌍의 특징)을 검출한다. 서로 일치하는 한 쌍의 특징을 이용해 입력지문을 이동하고 회전하여 원본지문과 일치시킨 후 각 특징들의 위치, 융선 방향이 일치하는 개수에 따라 지문의 동일여부를 판단하였다. 제안된 알고리즘은 회전과 이동에 무관한 지문인식이 가능하며, 처리 속도가 빨라 실시간 지문인식에 적용할 수 있다.
지문 인식을 이용한 인증 시스템의 개발에는 장비와 알고리즘의 개발이 선행되어야 하며, 목표로 하는 대상 사용자들의 요구를 만족시키기 위한 시스템의 성능 평가에 많은 노력을 기울여야 한다. 본 연구는 지문 인식을 이용한 개인인증 시스템의 개발 및 평가에 있어 필요한 성능 평가 플랫폼을 구현하고, 기 보유한 알고리즘을 바탕으로 한 실험결과를 해외의 테스트 플랫폼의 그것과 비교함으로써 평가의 신빙성을 확보함과 동시에, 개발에 드는 금전적, 시간적 비용을 줄여 최적의 시스템 개발 방향을 제시할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 대부분의 지문 인식 알고리즘에서 전처리에 해당하는 부분인 이미지 세선화에 관한 연구이다. 기존의 알고리즘을 보면 지운 매칭을 하기 전에 이미지 이진화와 세선화, 방향성 추출, 특징점 추물을 거친 후에 지문의 매칭이 이루어지는 단계이다. 이런 단계를 줄이기 위해 본 논문에서는 세선화 과정에서 기존의 알고리즘을 쓰지않고 융선을 추적해 나가는 방법으로 세선화를 함과 동시에 방향성 추출과 특징점 추출을 함께 해 나갈 수 있는 방향을 제시하고 있다. 이렇게 됨으로써 인식 시간을 단축할 수 있다.
’90년대 들어, 개인 인증 수단으로 많이 사용되던 열쇠나 인식표와 같은 보안 보조 장치의 단점을 보완하고 보다 안정적인 보안 수준을 제공함과 동시에 사용이 편리한 개인 인증 시스템의 필요성이 고조되었다. 이에 사람들은 생체 정보를 이용한 사용자 인증에 관심을 가지게 되었는데, 그 중에서도 지문 인증은 사용 역사가 길고 사용이 간편하면서 우수한 성능을 보이고 있다. 본 고에서는 지문 인증 시스템의 전반적인 내용에 대해 알아보고 지금까지 진행되어 온 연구 결과를 분석, 정리한다.
생체인식 분야 중에서 지문이식 시스템이 가장 대중화되었음에도 불구하고 아직까지 지문인식 장비는 고가인 실정이다. 이는 지문인식 시스템이 많은 이미지 처리와 수학연산을 위해 고속의 CPU와 많은 기억장치를 요구하기 때문이다. 본 논문에서는 PC기반에서 사용되는 지문인식 알고리즘을 ARM7 CPU에 맞게 최적화하는 방법에 대해 알아보고. ARM7 CPU를 탑재한 지문인식 모듈에 적용하여 실행시간을 측정하여 성능을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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