• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.156-158
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• 2021

초기 지방자치센터는 민원인으로부터 민원을 접수하여 수기로 직접 해당 문건을 작성하여 민원을 발급하였으며, 컴퓨터, 프린터, 팩스가 등장한 이후에는 복사를 통해 민원 업무를 처리하였다. 2010년 이후에는 전자 정부가 출범하면서 컴퓨터에 민원 요청 내용을 입력하고 본인 확인 후에 직접 출력하는 방식이 자리를 잡게 되었다. 또한, 무인 행정 서비스가 도입되어 다양한 장소에서 민원 서비스를 제공하면서 민원인의 만족도가 점차 높아지고 있다. 그중 하나의 서비스가 무인민원발급기이며 주민등록등본을 포함한 20여 가지의 민원 서류들을 민원인이 직접 발급받을 수 있도록 하고 있다. 물론, 직접 민원 창구에서 요구하던 방식을 벗어나 직접 기기를 다루다 보니 최신 기술에 익숙하지 않았을 때 도움이 추가로 필요한 경우가 생기기도 한다. 그렇지만, 무인민원발급기는 업무 종료 후에도 주민자치센터나 시청을 방문하여 민원 처리를 할 수 있다는 점에서 시간의 제약을 덜 받는, 만족도가 높은 방안이다. 현재 주요한 문제는 발급 종류에 따라 주민등록번호뿐만 아니라 지문 인식도 요구하는 경우가 있어, 민원 처리의 불편이 가중되고 외면받는 것이다. 이러한 문제를 해결하고자, 본 연구는 개인 신분 확대를 통해 무인민원발급기의 지문 인식 방법을 개선하는 방법을 연구하고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권10호
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• pp.333-338
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• 2012

인적자원관리는 IT기술을 접목하여 다양한 변화를 가져오고 있다. 특히 HRM이 집단차원의 관리, 물리적 사업장, 근무시간의 제약, 개인적 접촉 등 비과학적 방법으로 이루어졌다면, 현재의 전자적 인적자원관리(e-HRM)는 개별 차원의 관리, 가상 작업 공간의 등장(예. 스마트워크센터, 홈워크 등), 근무시간의 유연화 및 탄력화, 컴퓨터 기반의 통계자료 및 과학적 방법에 의한 분석 및 관리를 근간으로 이루어지고 있다는 점에서 큰 차이가 있다. 따라서 환경의 변화에 따라 기업들은 보다 효율적이고 전략적인 인적자원 관리 체계를 구축하기 위하여 RFID 카드, 지문인식 근태관리 시스템 등 다양한 기술을 도입하고 있다. 본 논문에서는 효율적인 전사적 인적자원 관리를 위한 멀티 카메라를 이용하여 2D 및 3D 얼굴인식기술 기반의 근태관리, 출입통제관리 시스템을 개발하였다. 여기서는 기존 2D방식의 얼굴인식기술이 가지고 있는 문제점인 조명 및 자세에 따른 인식률 저하를 극복하여 90% 이상의 인식률을 확보하였다. 또한 3D 얼굴인식방식의 문제점인 많은 계산량을 개선하기 위하여 3D와 2D 인식기술을 병행하여 처리함으로써 하이브리드 영상인식 및 인식속도를 개선할 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.45-51
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• 2022

COVID-19와 같은 전염병의 확산 방지로 인해 접촉에 대한 두려움이 존재한다. 아파트의 공동주택현관문은 거주민이 현관문에 부착된 도어락의 비밀번호를 입력하거나 거주민의 허락을 득한 경우에 출입이 가능하다. 출입을 위해서는 공동현관문의 도어락에 동호수와 비밀번호를 직접 입력해야 하는 불편함이 존재한다. 또한, COVID-19로 인해 비접촉 출입 요구가 있다. 최근에는 정보통신기술 및 인공지능의 발달함에 따라 안면인식 및 음성인식 기술을 이용하여 쉽게 사용자를 식별할 수 있다. 제안 기법은 공동현관문에 부착된 CCTV 나 카메라를 통해 방문자의 얼굴을 감지하고, 안면을 인식하여 등록된 거주민으로 식별한 후, 거주자의 등록된 정보를 기반으로 서버에서 엘리베이터와 연동하여 비접촉으로도 운행이 가능하다. 특히, 모자나 마스크 등으로 안면인식에 실패할 경우 음성으로 화자 식별하거나 음성 메시지를 기반으로 방문자의 추가적인 인증을 수행하여 공동주택현관문 출입 시 비접촉 기능 및 지문정보를 남기지 않고 출입의 불편함이 없이 전염성 확산을 차단할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.517-523
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• 2012

생체인식(biometrics)은 인간이 갖는 신체적 특징을 활용하여 개인을 식별하는 연구로, 비밀번호나 ID카드 등의 전통적인 개인 식별 방법을 대체하거나 보완할 수 있는 방법으로 많은 관심을 받고 있다. 생체인식의 대상 중 손가락 관절문은 지문, 홍채, 귀, 장문에 비하여 비교적 최근에 연구가 시작되었다. 본 논문은 그레이디언트 방향 특징을 이용하여 손가락 관절문을 효과적으로 인식하는 방법을 제안한다. 손가락 관절문의 주요 특징은 주름의 크기와 방향으로, 이러한 특징을 안정적으로 획득하기 위하여 불균일한 조명과 낮은 대비를 개선하는 전처리를 수행한 후 그레이디언트의 방향 정보를 추출하여 특징벡터를 구성하였다. 제안된 방법의 성능을 측정하기 위하여 158명으로부터 획득한 총 790개 손가락 관절문 영상을 대상으로 실험을 수행하였다. 실험 결과 99.69%의 인식률을 얻었으며, 기존 관련 연구에 비하여 1.882라는 높은 결정계수를 보여 제안된 방법이 손가락 관절문 인식에 효과적임을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.135-140
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• 2014

디지털 영상 장치의 이용이 증가함에 따라, 영상 처리 관련 소프트웨어 및 하드웨어에 대한 관심이 높아지고 있으며, 영상 처리는 물체 인식, 물체 검출, 지문 인식 등의 여러 분야에서 적용되고 있다. 에지 검출은 대부분의 영상 처리 기술 등의 전처리 과정으로 국내외에서 많은 연구가 진행되고 있다. 대표적인 에지 검출 방법에는 소벨(Sobel), 프리윗(Prewitt), 라플라시안(Laplacian), 로버츠(Roberts), 케니(Canny) 에지 검출기 등이 있으며, 이러한 기존의 방법들은 비잡음 영상에서 에지를 우수하게 검출이 가능하나 임펄스 잡음에 훼손된 영상에서는 잡음 제거 특성이 미흡하여, 에지 검출 특성이 미흡하게 나타난다. 따라서 본 논문에서는 임펄스 잡음에 훼손된 영상에서 우수한 에지 검출 특성을 얻기 위하여, 마스크의 중심 화소를 축으로 하여 4개의 영역으로 나누고, 각 영역의 대표 화소값에 따라 추정 화소를 구하며, 추정된 마스크와 새로운 방향성 마스크를 적용하여 최종 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.

• 융합정보논문지
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• 제9권1호
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• pp.86-91
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• 2019

2008년 금융위기 사태가 발생한 이후 금융 시스템의 중앙집권의 위험성을 인지하면서 시작된 것이 블록체인이다. 2008년 시작점으로부터 지금까지 블록체인은 비트코인이라는 블록체인 기술 기반 암호화폐란 엄청난 혁신을 시작으로 많은 관심과 기술의 발전이 이루어지고 있는 상황이다. 하지만 이 또한 시간이 지나면서 취약점이 발견되었고 피해 사례 또한 자주 일어나고 있다. 그러나 현재 21세기 4차 산업에 있어 핵심 기술이며 앞으로도 많은 발전과 이를 기반으로 한 기술들이 다수 출현할 것으로 예상된다. 따라서 본 논문은 암호화폐 거래에서의 취약점을 분석하고 새로운 거래 프로토콜을 제안한다. 제안하는 거래 프로토콜은 거래가 끝나는 시점에서 한 번 더 인증을 하게 되고 이러한 인증으로 거래가 성사되는 방식이다. 거래 취약점에 대한 내부적 보안이 아닌 거래 과정에서 사용자들 간의 보안요소를 추가하여 대응방안을 제안한다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.71-77
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• 2019

최근 5G 표준화가 본격화되고 실내위치관련 서비스에 대한 수요가 증가하면서, 실내 측위 기술에 대한 연구가 다양한 산업분야에서 연구되고 있으며, WLAN(Wireless Local Area Network)을 이용한 핑거프린팅 기법 기반의 연구가 대표적이다. 본 논문은 UDN(Ultra Dense Network) 환경에서 C-RAN(Cloud Radio Access Network) 구조와 상향링크 CSI(Channel State Information)를 측위 기반정보로 사용하는 실내 측위 기술을 제안한다. 기존의 핑거프린팅 방식에 머신러닝 기술 중 하나인 KNN(K Nearest Neighbor) 기술을 결합하여 측위 정확도를 개선하였으며, 성능 분석을 위해 구축된 테스트베드에서 수행된 기존 실내 측위 기술과 제안 기술의 성능 비교 실험을 통해, 제안하는 기술이 측위 정확도를 개선함을 확인하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.437-442
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• 2006

최근 많은 관심을 끌고 있는 지문인식시스템은 사용자의 지문영상을 입력 받아 사전에 등록된 템플릿과 비교하여 사용자 여부를 확인하는 사용자 인증 도구이다. 지문을 입력 받기 위한 센서와 매칭 알고리즘 등이 활발히 개발되고 있으며, 실제로 전자상거래나 출입통제시스템 등의 많은 분야에 적용되고 있다. 지문인식시스템에 대한 기존의 평가는 수집된 지문 DB 에 대해 인식 성능이 얼마인지, 쌍둥이들을 잘 구분하는지, 위조 지문을 파악할 수 있는지 등 주로 지문인식 자체의 성능에 초점이 맞추어져 있었다. 하지만 지문인식은 사용자나 환경과 관련된 많은 요인에 영향을 받기 때문에, 시스템을 효과적으로 적용하기 위해서는 이들에 대한 분석이 필요하다. 지문인식시스템에 대한 사용성 평가는 시스템이 대상환경에 효과적으로 적용되도록 하고, 사용성 분석을 통해 보다 편리하고 효율적인 사용자 인터페이스의 개발을 유도한다. 본 논문에서는 지문인식에 영향을 주는 요인을 사용자와 시스템 측면에서 분석하고, 사용성 평가를 통해 효과적인 지문인식시스템 인터페이스 구축을 위한 가이드라인을 제시한다.

• ETRI Journal
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• 제38권4호
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• pp.634-644
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• 2016

Channel-based radio-frequency fingerprinting such as a channel impulse response (CIR), channel transfer function (CTF), and frequency coherence function (FCF) have been recently proposed to improve the accuracy at the physical layer; however, their empirical performance, advantages, and limitations have not been well reported. This paper provides a comprehensive empirical performance evaluation of RF location fingerprinting, focusing on a comparison of received-signal strength, CIR-, CTF-, and FCF-based fingerprinting using the weighted k-nearest neighbor pattern recognition technique. Frequency domain channel measurements in the IEEE 802.11 band taken on a university campus were used to evaluate the accuracy of the fingerprinting types and their robustness to human-induced motion perturbations of the channel. The localization performance was analyzed, and the results are described using the spatial and temporal radio propagation characteristics. In particular, we introduce the coherence region to explain the spatial properties and investigate the impact of the Doppler spread in time-varying channels on the time coherence of RF fingerprint structures.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.521-526
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• 2015

개인의 신원을 확인하기 위해 인간의 생물학적 특성을 사용하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 심전도를 이용한 생체 인식 기술은 피험자에 피부자극을 일으키지 않고 위조가 어렵다. 기존의 생체 인식 시스템인 지문, 얼굴 등의 인식시스템과 쉽게 접목이 가능하여 다중 생체 인식 시스템으로 응용할 수 있다. 본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환 계수를 사용한 심전도의 파형 특성분석법으로 개인을 식별하는 방법을 제안하였다. 심전도 신호의 특징추출은 총 9개의 이산 웨이블릿 변환 계수를 대상으로 상관 계수 분석으로 수행하였다. 식별은 각 클래스의 특징벡터를 입력으로 오류 역전파 신경망을 적용하여 수행하였다. MIT-BIH QT 데이터베이스내 24명의 심전도에 대해 98.88%의 식별율을 나타냈다.