• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.86-88
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• 2017

디지털 도어락은 비밀번호 방식을 적용한 전자식 도어락이며, 문을 닫을 때 자동으로 문을 잠궈주는 기능이 있어 외출 시 문단속에 대한 걱정을 없애주었다. 이러한 편의성을 무기로 점차 시장이 확대되어 나갔으며, 기술이 점차 발전함에 따라 반도체 키 방식, RFID, 지문인식 등 여러 가지 인증 기술이 추가로 도입되었다. 그러나 도어락 키의 복사 위험이 있고, 비밀번호 도용 및 침해가 있다. 이 논문에서는 사용자가 이러한 위험을 보완하기 위해 스마트 폰으로 잠금을 해제 하거나 열 수 있는 원격제어 시스템을 개발한다. 개발하려는 시스템은 와이파이를 이용하여 스마트 폰으로 문이 잠금이 되었는지 열려있는지 확인이 가능하고, 원격으로 문을 잠그거나 열 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제6권3호
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• pp.29-40
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• 2017

최근 NFC 기능이 탑재되어있는 스마트폰의 비중이 급속하게 많아지고 있으며, 이로 인해 NFC 관련 기술이 많은 기업들에 의해 만들어지고 있다. NFC기반 2 factor 전자결제시스템의 보안기능 향상과 새로운 서비스를 위해 갤러리-옥션을 개발하였다. XenServer를 이용해 효율적으로 서버를 관리 할 수 있도록 하였으며, 향상된 보안기능은 FIDO 인증기술을 적용하기 위해 지문인식을 통한 사용자 인증 모듈의 개발 및 TTS를 이용한 갤러리-옥션의 전자계약 음성서비스를 개발하였으며, 실제 적용을 통해 테스트 한 결과, NFC 모바일 전자결제를 통한 사용자의 편리하고 간단한 인증방식과 보안성을 강화하였다.

• 한국응용약물학회:학술대회논문집
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• 한국응용약물학회 2007년도 Proceedings of The Convention
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• pp.19-27
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• 2007

An important potential of metabolomics-based approach is the possibility to develop fingerprints of diseases or cellular responses to classes of compounds with known common biological effect. Such fingerprints have the potential to allow classification of disease states or compounds, to provide mechanistic information on cellular perturbations and pathways and to identify biomarkers specific for disease severity and drug efficacy. Metabolic profiles of biological fluids contain a vast array of endogenous metabolites. Changes in those profiles resulting from perturbations of the system can be observed using analytical techniques, such as NMR and MS. $^1H$ NMR was used to generate a molecular fingerprint of serum or urinary sample, and then pattern recognition technique was applied to identity molecular signatures associated with the specific diseases or drug efficiency. Several metabolites that differentiate disease samples from the control were thoroughly characterized by NMR spectroscopy. We investigated the metabolic changes in human normal and clinical samples using $^1H$ NMR. Spectral data were applied to targeted profiling and spectral binning method, and then multivariate statistical data analysis (MVDA) was used to examine in detail the modulation of small molecule candidate biomarkers. We show that targeted profiling produces robust models, generates accurate metabolite concentration data, and provides data that can be used to help understand metabolic differences between healthy and disease population. Such metabolic signatures could provide diagnostic markers for a disease state or biomarkers for drug response phenotypes.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.421-426
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• 2019

현재 사용자 인증에는 지식기반(ID/PW 등)인증과 생체기반(홍채/지문/정맥 인식 등)인증, 소유기반(OTP, 보안카드 등)인증 등 다양한 종류의 기술을 사용하고 있다. 지식기반 인증인 ID/PW인증 기술은 구현 및 유지 보수 비용이 적게 들며, 사용자에게 익숙한 방식이라는 장점에도 불구하고 해킹 공격에 취약하다는 단점을 가지고 있다. 다른 인증 방식들은 ID/PW인증기술에서의 취약점을 해결하였지만, 초기 구축비용과 유지보수시 비용이 많이 발생한다는 점과 재발급 시 번거로운 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 ID/PW기반 인증 기술보다 보안성과 편리성을 증진시키고, 인증에 사용되는 기기에 제약이 없는 사용자 인증을 안전하게 할 수 있는 방안을 제안한다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제21권3호
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• pp.208-215
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• 2023

Deep learning techniques provide powerful solutions to several pattern-recognition problems, including Raman spectral classification. However, these networks require large amounts of labeled data to perform well. Labeled data, which are typically obtained in a laboratory, can potentially be alleviated by data augmentation. This study investigated various data augmentation techniques and applied multiple deep learning methods to Raman spectral classification. Raman spectra yield fingerprint-like information about chemical compositions, but are prone to noise when the particles of the material are small. Five augmentation models were investigated to build robust deep learning classifiers: weighted sums of spectral signals, imitated chemical backgrounds, extended multiplicative signal augmentation, and generated Gaussian and Poisson-distributed noise. We compared the performance of nine state-of-the-art convolutional neural networks with all the augmentation techniques. The LeNet5 models with background noise augmentation yielded the highest accuracy when tested on real-world Raman spectral classification at 88.33% accuracy. A class activation map of the model was generated to provide a qualitative observation of the results.

• 전자공학회논문지CI
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• 제40권6호
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• pp.95-105
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• 2003

본 논문에서는 지문인증 시스템에서 인증 성능을 향상시키기 위한 기준점 검출 알고리즘과 특징 추출에 있어서 새로운 filterbank방법을 제안한다. 제안한 기준점 검출 알고리즘 GPM(Gradient Probabilistic Method)은 4개의 방향성분을 추출하여 방향성분을 가장 균일하게 가지는 지점을 검출하는 방법이며, 기존의 Poincare index방법과 달리 수학적 통계적 방법을 사용하기 때문에 지문의 융선에 대한 세부적이고 세밀한 전처리 과정이 불필요하며, arch형태 지문의 기준점 검출에 대한 단점을 해결한다. 또한, 제안한 filterbank방법은 기존filterbank방법에서 특징의 불균일한 분포로 생기는 단점을 균일한 분포로 만들어 추출함으로써 해결한다. 제안한 GPM의 실험결과 기존의 Poincare index방법에 비해서, 일반환경뿐 아니라 잡음환경에서의 특징 추출 시간과 인증률에서 우수함을 보여준다. 특히, 제안한 GPM은 Poincare index방법에 비해서, arch type의 지문에 대한 FAR은 일반 환경에서 49%, 밝기 잡음환경에서 39.2%, salt and pepper 잡음환경에서 15.7%의 향상을 보여준다. 또한, 기준점 검출시간에 있어서, 제안한 GPM방법은 기존의 Poincare index방법보다 0.07초의 감소를 보여주며, 특징추출 시간에 있어서도 제안한 filterbank 알고리즘은 기존의 filterbank 방법에 비해서 0.06sec의 감소를 보여준다.

• 지능정보연구
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• 제12권1호
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• pp.1-15
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• 2006

우리나라의 주민등록증은 주소지, 주민등록번호, 얼굴사진, 지문 등 개인의 다양한 정보를 가진다. 현재의 플라스틱형 주민등록증은 위조 및 변조가 쉽고 그 수법이 날로 전문화 되어가고 있다. 따라서 육안으로 위조 및 변조 사실을 쉽게 확인하기가 어려워 사회적으로 문제를 일으키고 있다. 이에 본 논문에서는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크에 이용한 주민등록번호 인식과 얼굴 인증을 통한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상으로부터 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 주민등록증 영상에 소벨 마스킹와 미디언 필터링을 적용한 후에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 추출한다. 그리고 원영상에 대해 고주파 필터링을 적용하여 영상 전체를 이진화하고, 이진화된 영상에 CDM 마스크를 적용하여 주민등록번호와 발행일 코드를 복원한 다음, 검출된 각 영역에 대해 4-방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한다. 추출된 주민등록번호 등의 개별 문자를 인식하기 위해 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하고 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 학습 성능을 개선하기 위하여 중간층과 출력층의 학습에 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 얼굴 인증은 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 주민등록증에서 추출된 얼굴 영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증 얼굴 영역의 위조여부를 판별한다. 제안된 주민등록증 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 원본 주민등록증 영상에 대해 얼굴 영역 위조, 노이즈추가, 대비 증감, 밝기 증감 그리고 영상 흐리기 등의 변형된 영상들을 생성하여 실험한 결과, 제안된 방법이 주민등록번호 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다

• 센서학회지
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• 제11권5호
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• pp.255-262
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• 2002

인간의 망막은 효율적으로 주어진 물체의 윤곽을 검출할 수 있다. 본 연구에서는 윤곽검출에 관여하는 망막 세포의 기능을 전자회로로 모델링하여 윤곽검출기능을 가지는 CMOS 시각칩을 설계하였다. CMOS 제조공정 중에는 여러 가지 요인에 의해 MOSFET의 특성이 변화할 수 있으며, 특히 어레이로 구성되어 각 픽셀의 신호를 출력하는 readout 회로에서의 특성변화는 출력옵셋으로 나타난다. 하드웨어로 입력영상의 윤곽을 검출하는 시각칩은 다른 응용시스템의 입력단에 사용되므로 이러한 옵셋은 전체 시스템의 성능을 결정하는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 이와 같은 출력단의 옵셋을 제거하기 위해 CDS(Correlated Double Sampling) 회로를 이용한 윤곽 검출용 시각칩을 설계하였다. 설계된 시각칩은 CMOS 표준공정을 이용하여 다른 회로와 집적화가 가능하며, 기존의 시각칩보다 신뢰성 있는 출력특성을 나타냄으로써, 물체의 윤곽을 이용하는 물체추적, 지문인식, 인간 친화적 로봇시스템등의 다양한 응용 시스템의 입력단으로 적용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제11권1호
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• pp.1-15
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• 2005

어떤 조직에서 사용자 접근이나 e-Commerce 또는 다른 보안 응용에서 사용하기 위해 보안이 뛰어난 인증 방법을 찾을 때 생체인식시스템이 최근에 보다 많은 주목을 받고 있다. 생체인식시스템은 개인 인식에서 전통적인 방법보다 뛰어난 보안성과 편리성을 제공한다. 생체인식시스템은 어떤 응용 분야에서는 기존의 기술을 대체하거나 보조하고, 다른 응용 분야에서는 사용할 수 있는 유일한 접근방법이 되고 있다. 본 논문에서는 지문, 손 모양, 얼굴, 귀, 홍채, 서명과 필적을 포함한 여러 생체인식 방법들을 조사하고 비교하였다. 이들 방법들은 특정 응용 분야에서 매우 적합하다. 본 논문에서는 특정 응용 분야에 적합한 생체 인식 방법들을 찾아서 분류하였으며, 어떤 방법은 다른 방법에 비해 침입하기가 어려운 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.33-41
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• 2011

RFID기술은 이미 신분증, 교통카드 등 다양한 응용분야에 사용되고 있으며, UHF 대역의 RFID 기술은 물류, 유통, 보안 분야에서 많은 시스템들이 개발되어 왔다. 또한, 사람에 의해서 관리되는 허점을 보완하기 위해서 총기, 보석과 의약품과 같은 특수자산을 효율적으로 통합 관리하고, 실시간 모니터링이 가능한 시스템을 필요로 한다. 본 연구에서는 특별하게 관리되어져야 하는 특수자산을 안전하게 보관하고, 상태를 실시간으로 모니터링 가능하며, 자산의 유통 경로 및 이력 관리를 할 수 있는 특수자산 관리 시스템을 개발하고자 한다. 시스템의 형태는 캐비닛의 형태를 가지고 있기 때문에 스마트 캐비닛이라고 한다. 스마트 캐비닛은 RFID, 다양한 센서, 지문 인식, 스마트카드 등의 기술을 통합하여 특수자산을 안전하게 보호하며, 관리 서버와의 통신을 통하여 자산의 실시간 감시, 이력 관리, 유통 경로, 보안로그 등을 제공한다. 본 연구에서는 특수자산 관리시스템을 구성하는데 있어서 총기 및 의약품 관리 스마트 캐비닛을 개발하였으며, 이에 대한 효용성 및 가능성을 제시하였다.