Since the introduction of CRT(Cathode Ray Tube) in the 1950s, display technologies have been developed continuously. Flat panel displays such as PDP(Plasma Display Panel) and LCD(Liquid Crystal Display) were commercialized in the late 1990s, and OLED(Organic Light Emitting Diodes) and Micro-LED(Micro-Light Emitting Diodes) are now being developed and are becoming widespread. In the future, we expect to develop ultra-realistic, flexible, embedded sensor displays. Ultra-realistic display can be applied to AR/VR(Augmented Reality/Virtual Reality) devices and spatial light modulators for holography. The sensor-embedded display can be applied to robots; electronic skin; and security devices, including iris recognition sensors, fingerprint recognition sensors, and tactile sensors. AR/VR technology must be developed to meet technical requirements such as viewing angle, resolution, and refresh rate. Holography requires optical modulation technology that can significantly improve resolution, viewing angle, and modulation method to enable wide-view and high-quality hologram stereoscopic images. For electronic skin, stable mass production technology, large-area arrays, and system integration technologies should be developed.
최근 IT기슬과 금융 시스템의 융합으로 생체인식 기술이 사용되기 시작하였다. 이러한 생체 인식 기술인 FIDO(Fast Identity Online) 기술을 이용하여 삼성과 애플은 삼성페이와 애플페이 서비스를 시작하였다. FIDO 인증 기술은 패스워드와 같은 기존 인증 방법을 대체하고 있다. 생체 인식 기술 중 지문인식 기술은 비교적 저렴한 가격의 디바이스와 사용자 거부 반응을 최소화 할 수 있다는 점 때문에 주목받고 있다. 그러나 지문정보의 경우 사용자가 가지고 있는 수가 제한적이며, 외부 공격자에 의해 지문정보가 유출될 경우 재사용할 수 없다는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 생체인식 기술 중 하나인 EEG 신호를 이용하여 사용자를 인증할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 논문에서는 기존의 다채널 EEG 디바이스를 사용하지 않고 단채널 EEG 디바이스를 사용하여 편리성을 높였으며, EEG 신호 측정값을 FIDO 시스템에 사용할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안 논문에서는 특정 개체 인식 전 후의 EEG 신호를 측정하여 사용자가 특정 개체를 인식하였을 때의 EEG 신호를 사용자 인증 수단을 활용할 수 있는 방법을 제안하였다.
바이오정보를 이용한 사용자 인증시스템은 편리함과 동시에 강력한 보안을 제공할 수 있다. 그러나 사용자 인증을 위해 저장된 중요한 바이오정보가 타인에게 도용된다면 심각한 문제를 일으킨다. 따라서 타인에게 유출되더라도 재사용이 불가능하도록 하기 위하여 사용자의 바이오정보에 역변환이 불가능한 함수를 적용하여 저장하고 변환된 상태에서 인증과정을 수행할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 최근 지문 템플릿 보호를 위해 활발히 연구되고 있는 지문 퍼지볼트의 빠른 다항식 복원 방법을 제안한다. 제안된 방법은 (k-1)차 다항식을 복원하기 위해 (k+1)개의 real point를 필요로 하며, 전수조사에 비해서 수행속도가 다항식의 차수에 따라 약 $300{\sim}1500$배 향상되는 효과를 가져왔다.
In order to provide a location-based services regardless of indoor or outdoor space, it is important to provide position information of the terminal regardless of location. Among the wireless/mobile communication resources used for this purpose, Long Term Evolution (LTE) signal is a representative infrastructure that can overcome spatial limitations, but the positioning method based on the location of the base station has a disadvantage in that the accuracy is low. Therefore, a fingerprinting technique, which is a pattern recognition technology, has been widely used. The simplest yet widely applied algorithm among Fingerprint positioning technologies is k-Nearest Neighbors (kNN). However, in the kNN algorithm, it is difficult to find the optimal K value with the lowest positioning error for each location to be estimated, so it is generally fixed to an appropriate K value and used. Since the optimal K value cannot be applied to each estimated location, therefore, there is a problem in that the accuracy of the overall estimated location information is lowered. Considering this problem, this paper proposes a technique for adaptively varying the K value by using a Convolutional Neural Network (CNN) model among Artificial Neural Network (ANN) techniques. First, by using the signal information of the measured values obtained in the service area, an image is created according to the Physical Cell Identity (PCI) and Band combination, and an answer label for supervised learning is created. Then, the structure of the CNN is modeled to classify K values through the image information of the measurements. The performance of the proposed technique is verified based on actual data measured in the testbed. As a result, it can be seen that the proposed technique improves the positioning performance compared to using a fixed K value.
얼굴인식은 인식과정에서 인식자에게 거부감을 유발하지 않고, 적극적인 행위 없이 자동으로 인식 과정을 거치는 장점이 있다. 그러나 촬영 환경에서의 조명 변화로 인하여 다른 인식 방법인 지문 인식이나 홍채 인식에 비하여 인식률이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 선형판별분석법을 기반으로 가시광선 영상과 적외선 영상의 웨이블릿 대역의 선택적 융합방법을 이용하여 조명 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 첫 번째 단계에서 가시광선 영상과 적외선 영상을 웨이블릿 변환하여 4개의 대역으로 분할한다. 두 번째 단계에서 각 대역에 해당하는 학습영상과 테스트 영상의 유클리디안 거리를 계산한다. 세 번째로 앞서 계산된 유클리디안 거리를 이용하여 각 대역에서의 인식 실험을 수행하고, 4개 대역에서의 인식률을 고려하여 가중치를 설정한다. 마지막으로 부여된 가중치와 해당 대역의 유클리디안 거리를 융합하여 얼굴인식을 수행하여 외부 변화에 강인한 얼굴 인식 결과를 얻었다.
홍채 인식은 동공의 확대, 축소 역할을 하는 홍채 근육의 무의 패턴을 이용하여 동일인 여부를 판별하는 연구 분야이다. 이러한 홍채 인식은 기존의 생체 인식(얼굴, 지문, 정맥 및 음석 인식 등)방법들에 비해 정확도가 상대적으로 높은 것으로 알려져 있으므로, 최근 고 수준의 정보 보안이 요구되는 분야에서 널리 사용되고 있다. 그런데 홍채 영역 내에 눈꺼풀,눈썹과 같은 다른 불필요한 정보가 포함되어 홍채 영역을 가리게 된다면 홍채 인식에서 오류가 발생할 확률도 증가하게 된다. 즉, 홍채 영역을 덮고 있는 눈꺼풀 및 눈썹을 홍채 패턴으로 취급하여 인식에 그대로 사용할 경우, 눈꺼풀과 눈썹의 위치가 변경되게 되면 그에 따라 홍채 코드 역시 바뀌게 되어 인식 오류도 증가하게 될 것이다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 이 논문에서는 피라미드 탐색 기반 포물선 가변 템플릿을 이용하여 눈꺼풀을 추출하였으며, 또한 눈썹 마스크를 이용하여 고속으로 눈썹 영역을 추출하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 눈꺼풀 및 눈썹 추출 알고리즘을 사용하지 않았을 때의 인식성능(EER)보다 제안하는 알고리즘을 사용했을 때의 인식 성능이 $0.3\%$ 향상되는 결과를 얻었다.
생체인식 시스템은 인간 고유의 물리적인 특성들을 이용하여 인간을 인식하는 기술이다. 그리고 특정한 물리적인 특징들을 얻기 위하여 센서를 사용하고 디지털 패턴으로 변환시켜서 저장된 패턴과 비교한다. 구순문 인식은 지문, 음싶 패턴, 홍태 패턴과 얼굴 인식과 같은 신체적 특징에 비하여 상대적으로 연구가 많이 이루어지지 않았다. 구순문은 CCD 카메라를 이용할 경우 홍채나 얼굴 패턴 같은 다른 특징 요소와 연결하여 인식 시스템을 구축할 수 있는 장점을 가지고 있다. 구순문 인식을 위해 패턴 커널을 이용한 새로운 방법을 제시하였다. 패턴 커널은 여러 개의 국부 구순문 마스크 (local lip print mask)들로 구성된 함수이며, 구순문의 정보를 디지털 데이터로 전환시켜 준다. 복수 해상도를 가지는 인식 시스템은 단일 해상도의 시스템보다 더욱 신뢰적 이며 인식률도 높다. 복수해상도 구조는 오인식률을 현저히 감소시키므로 복수해상도를 갖는 구순문 인식은 생체인식 시스템에 잘 활용될 수 있다.
본 논문은 지문의 특징점들이 융선으로 서로 연결되어진 구조 정보를 활용한 지문 매칭 알고리즘에 대해 연구하였다. 매칭에 이용한 특징은 분기점과 단점의 위치 및 분기점과 단점에서 융선의 진행 방향 등이다. 동일 융선 상에 존재하는 특징점들에 대한 연결정보를 추출하고, 이를 이용하여 원문지문과 입력지문간의 좌표 변환의 기준이 되는 특징점 쌍을 검출한다. 서로 일치하는 한 쌍의 특징을 이용해 입력지문을 이동 회전하여 원문지문과 일치시킨 후 각 특징들의 위치, 융선 방향이 일치하는 개수에 따라 지문의 동일여부를 판단하였다. 제안된 알고리즘은 회전과 이동에 무관한 지문인식이 가능하다. 89명으로부터 얻은 445매의 지문영상에 대한 실험결과, 지문매칭의 처리속도가 31%향상되었다.
In todays security industry, personal identification is also based on biometric. Biometric identification is performed basing on the measurement and comparison of physiological and behavioral characteristics, Biometric for recognition includes voice dynamics, signature dynamics, hand geometry, fingerprint, iris, etc. Iris can serve as a kind of living passport or living password. Iris recognition system is the one of the most reliable biometrics recognition system. This is applied to client/server system such as the electronic commerce and electronic banking from stand-alone system or networks, ATMs, etc. A new algorithm using nonlinear function in recognition process is proposed in this paper. An algorithm is proposed to determine the localized iris from the iris image received from iris input camera in client. For the first step, the algorithm determines the center of pupil. For the second step, the algorithm determines the outer boundary of the iris and the pupillary boundary. The localized iris area is transform into polar coordinates. After performing three times Wavelet transformation, normalization was done using sigmoid function. The converting binary process performs normalized value of pixel from 0 to 255 to be binary value, and then the converting binary process is compare pairs of two adjacent pixels. The binary code of the iris is transmitted to the by server. the network. In the server, the comparing process compares the binary value of presented iris to the reference value in the University database. Process of recognition or rejection is dependent on the value of Hamming Distance. After matching the binary value of presented iris with the database stored in the server, the result is transmitted to the client.
눈의 홍채는 사람마다 독특한 문양을 갖고 있다. 홍채를 이용한 인식 시스템은 지문 인식 시스템보다 신뢰성이 더 높은 것으로 평가되고 있다. 본 논문은 비밀번호나 도장을 사용하지 않고도 간단히 눈동자만으로 신원을 확인할 수 있는 신분 인식 시스템을 개발하고자 하는 것이다. 홍채 인식 알고리즘은 우선 영상에서 홍채부분을 인식 분리한다. 홍채 영상이 구해지면 특이 성질들을 추출하게 된다. 특이 성질들은 웨이블렛 변환을 이용하여 구한다. 영상에서 대역별 공간별 특징이 추출되면 홍채 코드가 만들어진다. 만들어진 코드는 수정된 CPN 신경망에 입력되어 신원을 확인하게 된다. 웨이블렛 변환의 특성을 이용하여 대역별로 코드를 작성한다면 이를 이용한 인식도 저주파 대역에서 고주파 대역의 방향으로 계층적으로 수행할 수 있다. 이는 인식 시간을 최대한 단축할 수 있게 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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