• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제7권1호
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• pp.24-29
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• 2009

Sahai and Waters first introduced the concept of Fuzzy Identity Based Encryption (FIBE) to provide an error-tolerance property for Identity Based Encryption (IBE) in 2005. Yang et al. extended this idea and introduced the concept of Fuzzy Identity Based Signature (FIBS) in 2008, and constructed a FIBS scheme based on Sahai and Waters's FIBE scheme. In this paper, we further formalize the notion and security model of FIBS scheme and propose a new construction of FIBS scheme based on bilinear pairing. The proposed FIBS scheme not only provide shorter public parameters, private key and signature, but also have useful structures which result in more efficient key extraction, signing and verification than that of Yang et al.'s FIBS scheme.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.123-128
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• 2016

This study aims to analyze the causal relation between identity and school adaptation of multicultural family children, starting from necessity of empirical research considering insufficient preceding research. To achieve the purpose of the research, this study implemented empirical analysis regarding the causal relation between factors of self-identity and school adaptation. As a result, factors of self-identity implies significant effect on school regulations, while factors of school adaptation partially have an effect on school class and relations with a teacher and friend. Based on the result of verification, this study emphasizes teachers' effort as well as comprehensive and practical development of an educational program to help children from multicultural family establish the right self-identity for settling into school life. Moreover, the limitation of this study and future research direction is presented.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권3C호
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• pp.257-267
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• 2009

This paper presents a training method for neural networks and the employment of MSE (mean scare error) values as the basis of a decision regarding the identity claim of a speaker in a recurrent neural networks based speaker verification system. Recurrent neural networks (RNNs) are employed to capture temporally dynamic characteristics of speech signal. In the process of supervised learning for RNNs, target outputs are automatically generated and the generated target outputs are made to represent the temporal variation of input speech sounds. To increase the capability of discriminating between the true speaker and an impostor, a discriminative training method for RNNs is presented. This paper shows the use and the effectiveness of the MSE value, which is obtained from the Euclidean distance between the target outputs and the outputs of networks for test speech sounds of a speaker, as the basis of speaker verification. In terms of equal error rates, results of experiments, which have been performed using the Korean speech database, show that the proposed speaker verification system exhibits better performance than a conventional hidden Markov model based speaker verification system.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.858-865
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• 2006

인증기관에 의해 발급된 인증서는 개인키 분실, 자격 상실, 키 변경 등의 여러 사유로 유효기간 이전에 폐지될 수 있다. 이로 인해 해당 거래의 사용되는 인증서에 대한 상태 검증은 반드시 선행되어야 한다. 현재 가장 보편적인 방식은 CRL을 이용하는 방식과 OCSP를 이용하는 방식이 있다 하지만 CRL 방식은 인증서 상태에 대한 현재성 보장이 어려우며 OCSP방식은 실시간으로 대용량의 메시지를 이용해 상태 검증을 요청하고 검증을 수행함으로서 많은 통신량을 발생시킨다. 본 논문에서는 사용자 신원 정보에 대한 VDN을 생성하여 검증을 요청하고 인증기관은 해당 VDN에 대한 사용자 신원 정보를 찾아 검증을 수행함으로서 인증서 상태에 대한 현재성 보장 및 서버 과부하 그리고 네트워크 과부하를 해결한다. 이 결과로 인증서 상태 검증 수행 속도를 향상시키는 실시간 인증서 상태 검증 시스템을 제안한다. 또한, 기존 방식들과의 비교 실험을 통해 인증서 상태 검증 수행 속도가 향상됨을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권1호
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• pp.49-66
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• 2022

최근 COVID-19 팬데믹으로 인하여 많은 국가에서 감염병 예방 디지털 증명서를 위한 시스템을 도입하여 활용하고 있지만, 이에 대한 국제표준이 없어 국가 간 호환성 있는 증명서 사용의 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 기존 QR 코드 방식의 증명서 제출과 무선 근거리 통신 방식의 증명서 제출 방식을 비교하고 보다 개선된 무선 근거리 통신 방식의 디지털 증명서 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 분산ID 기반의 증명서 검증 정보를 블록체인에 저장하여 국가별로 상이한 증명서의 상호 운용 체계를 구축하는 감염병 예방 디지털 증명서 시스템이다. 블록체인 기반의 신뢰앵커는 증명서 위·변조 문제를 해결하고 증명서 발행자와 제출자의 신원을 보증하여 보안성을 향상 시킬 것이다. 아울러 제안 시스템은 한 번의 증명서 제출로 다수 증명서(백신 접종증명서, 회복증명서, 검사 증명서, 신분증 등)를 일괄 검증토록 하여 이용자 편의성을 제고할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2002년도 춘계공동학술대회
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• pp.639-644
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• 2002

Password typing is the most wifely ued identity verification method in computer security domain. However, due to its simplicity, it is vulnerable to imposter attacks Keystroke dynamics adds a shield to password. Discriminating imposters from owners is a novelty detection problem. Auto-Associative Multilayer Perceptron (AaMLP) has teen proved to be a good novelty detector. However, the wifely used 2-layer AaMLP cannot identify nonlinear boundaries, which can result in serious problems in computer security. In this paper, a nonlinear model, i.e. 4-layer AaMLP, is proposed to serve as the novelty detector, which can remedy the limitations of 2-layer AaMLP.

• 말소리와 음성과학
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• 제9권2호
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• pp.85-94
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• 2017

Conventional speaker verification systems using time delay neural network, identity vector and probabilistic linear discriminant analysis (TDNN-Ivector-PLDA) are known to be very effective for verifying long-duration speech utterances. However, when test utterances are of short duration, duration mismatch between enrollment and test utterances significantly degrades the performance of TDNN-Ivector-PLDA systems. To compensate for the I-vector mismatch between long and short utterances, this paper proposes to use probabilistic linear discriminant analysis (PLDA) model adaptation with augmented data. A PLDA model is trained on vast amount of speech data, most of which have long duration. Then, the PLDA model is adapted with the I-vectors obtained from short-utterance data which are augmented by using vocal tract length perturbation (VTLP). In computer experiments using the NIST SRE 2008 database, the proposed method is shown to achieve significantly better performance than the conventional TDNN-Ivector-PLDA systems when there exists duration mismatch between enrollment and test utterances.

• 정보처리학회논문지C
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• 제19C권4호
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• pp.225-230
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• 2012

공개키 암호 시스템을 구현하기 위해서는 공개키 정보를 반드시 검증해야 된다. 이와 같은 단점을 극복하기 위하여 사용자 신원정보를 이용하여 공개키를 생성하는 기술들이 소개 되었다. 그러나 신원정보 기반 기술은 비밀키를 생성하는 별도의 생성자를 필요로 하기 때문에 이와 같은 생성자가 주요 공격 대상이 될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 문턱 암호기술을 접목시키는 기술들이 제안되었다. 본 논문에서는 Cocks가 제안한 신원정보 기반 암호 기술을 확장하여 별도의 생성자를 요구하지 않는 사용자 신원 정보기반의 문턱 암호 기술을 제안하고 제안된 기술이 chosen identity 공격에 안전함을 증명한다.

• 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.

• 방송공학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.395-402
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• 2018

손바닥은 손금, 정맥 등 고유한 특징 정보를 포함하고 있는 신체 부위로 이를 이용한 다양한 사용자 인식 방법이 지속적으로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 손금과 손바닥 정맥을 함께 이용한 사용자 인식 방법을 제안한다. 먼저, 손바닥 영역에서 손금과 정맥이 가장 많이 포함되어 있는 관심 영역을 검출하고, 에지 방향성 및 밝기 통계정보를 이용하여 정맥 영상 화질 개선을 수행한다. 이후 다중 스펙트럼 환경에서 획득된 복수의 영상을 각각 독립된 심층 신경망의 입력으로 이용하여 손금과 정맥 패턴을 효과적으로 학습한다. 다양한 상황에서의 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 기존 사용자 인식 방법 대비 개선된 결과를 보임을 확인하고 그 결과를 분석한다.