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이슈논문 사회적으로 이슈가 되고 있는 주제와 관련된 논문을 추천해 드립니다.

이번주 핵심 키워드

인공지능 연동서비스와 생체인식 활용분석

강민구 , 유미영 , 박용준 , 이재형
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소프트웨어공학 : 생체인식 소프트웨어의 품질 평가모듈에 관한 연구

양해술 ( Hae Sool Yang ) , 이만호 ( Man Ho Lee ) , 윤영미 ( Young Mi Yoon )
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최근 생체인식 분야는 IT 분야의 보안기술과 함께 빠르게 진전되어 왔다. 현재 생체인식의 중요성이 인식되면서 국내외 생체인식 소프트웨어 시장이 급격히 증가하고 있는 추세이다. 이에 따라 생체인식 소프트웨어의 고신뢰성과 고품질 소프트웨어의 요구가 증대되고 있다. 생체인식 소프트웨어의 품질인증을 위해서는 평가항목 및 평가기준이 마련되어 있어야 한다. 본 논문에서는 생체인식 소프트웨어의 품질요구와 시험에 관한 표준인 ISO/IEC 12119, 소프트웨어 제품평가를 위한 표준인 9126, 평가모듈의 구성을 위한 국제 표준인 ISO/IEC 14598-6을 기반으로하여 생체인식 소프트웨어 시험을 위한 평가모듈을 개발하였다. 본 논문에서 제시하는 품질 평가모듈은 생체인식 소프트웨어 제품의 구성요소(제품설명서, 사용자문서, 프로그램과 데이터)를 대상으로 하고 있으므로 ISO/IEC 9126-3과 같은 소프트웨어 개발과정에서 적용 가능한 표준과 병행함으로써 소프트웨어의 품질 향상을 기대할 수 있다.

연구논문 : 손가락 마디지문을 이용한 생체인식 알고리즘

최환수(Hwan Soo Choi),김대원(Dae Won Kim)
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생체인식이란 개인의 고유한 신체특징을 이용하여 개인식별 또는 인증을 수행하는 것을 말한다. 본 논문은 기존의 생체인식 시스템에서 사용한 수단이 아닌 새로운 생체인식의 한 방법으로 손가락 마디지문(finger crease pattern)을 이용하여 개인식별을 수행하는 알고리즘을 제안한다. 손가락 마디지문은 각 손가락 관적 운동에 의해 손바닥 면에 형성된 지분의 한 형태로서, 연구결과 개인인증을 위한 생체특징으로 매우 훌륭한 수단이 될 수 있음을 확인하였다. 본 알고리즘은 CCD 카메라로 취득한 원시 영상에 손가락의 세로 경계영역 강화와 마디지문을 강화하는 전처리 후 각 손가락의 마디지문들을 군집화 하여 특징을 추출한 다음 개인식별을 수행한다. 제시한 알고리즘은 인식성능은 물론 생체인식을 위한 영상취득의 간편함과 사용자 편리성에서도 우수함을 보인다. 알고리즘의 상세 설명과 성능평가 결과를 본 논문에 제시한다.
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생체인식(Biometrics) 분야는 신체의 유일한 특성을 이용해 보안이나 사용자 인증 분야에 폭넓게 활용되고 있다. 지문(Fingerprint)이나 음성(Voice), 얼굴인식(Face Recognition) 기술은 출입 통제나 인터넷 보안, 금융보안 등 활용성이 높아 차세대 신기술로 받아들여지고 있다. 이 중에서도 얼굴인식은 사람마다 얼굴 형태나 얼굴의 독특한 특징점을 추출하여 판별하는 기술로서, 사용의 편의성, 사용자의 거부감이 적고, 저비용으로 시스템을 구축할 수 있다는 장점을 갖고 있다 그러나, 빛이나 환경 변화에 민감하고, 얼굴이 유사한 사람에 대해서 잘못 인식할 수 있다는 단점을 갖고 있다. 본 고에서는, 얼굴인식 기술의 단점 중 빛의 변화에 대해서 최적화된 얼굴인식 성능을 도출해 낼 수 있도록 영상의 히스토그램(Histogram)을 분석해 인식률을 높일 수 있는 방법을 제시하고자 한다.
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신체 동작, 얼굴 표정과 같이 아주 복잡한 생체 패턴을 인식하고 분류하는 인간의 능력을 모방한 정보처리 컴퓨팅 관련 연구가 최근 다수 등장하고 있다. 특히 컴퓨터비전 분야에서는 인간의 뛰어난 인지 능력 중 상황정보 없이 시각시퀀스에서 동작을 분류하는 기능을 통해 시공간적 패턴 코딩과 빠른 인식 방법을 이해하고자 한다. 본 연구는 비디오 시퀀스상의 동작인식에 생물학적 시각인지과정의 영향을 받은 생체 기반 컴퓨터비전 모델을 제시하였다. 제안 모델은 이미지 시퀀스에서 동작을 검출하고 시각 패턴을 판별하는 데 생체 시각처리과정의 신경망 구조 단계를 반영하였다. 실험을 통해 생체 기반 동작인식 모델이 인간 시각인지 처리의 여러 가지 속성을 고려했을 뿐 아니라 기존 동작인식시스템에 비해 시간 정합성이 뛰어나며 시간 변화에 강건한 분류 능력을 보임을 알 수 있다. 제안 모델은 지능형 로봇 에이전트와 같은 생체 기반 시각정보처리 시스템 구축에 기여할 수 있다.

생체인식 센서기반의 핀테크 개인인증 활용

김동윤 , 이재선 , 강민구
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정보보안 : 개인확인 및 인증 알고리즘을 위한 홍채 패턴인식

고현주(Hyoun Joo Go),이상원(Sang Woo Lee),전명근(Myung Geun Chun)
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정보통신 시스템과 네트워크의 개방화 추세와 더불어 인가되지 않은 불법 사용자로 인한 피해도 점점 더 커지고 있다. 이에 본 논문에서는 생체 특징에 기초한 개인확인 및 인증방법의 하나로 사람 눈에 있는 홍채의 패턴 인식에 관한 연구를 행하였다. 이를 위하여 먼저, 눈에 있는 홍채패턴으로 부터 개개인을 분리해 낼 수 있는 특징값을 찾아내는 알고리즘을 이산 Walsh-Hadamard 변환을 이용하여 제안하였다. 이를 이용하여 최종적으로 각 개인에게 부여할 수 있는 512 비트의 홍채코드를 만들었다. 제안된 알고리즘은 디지털 처리가 가능한 연산구조를 갖는 관계로 실시간 처리가 요구되는 정보보호를 위한 개인확인 및 인증알고리즘으로 널리 이용될 수 있으리라 생각된다.

엄지손가락 영상을 이용한 비접촉식 바이오인식

임나은 ( Lim Naeun ) , 한재현 ( Han Jae Hyun ) , 이의철 ( Lee Eui Chul )
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최근 금융과 기술이 결합된 핀테크 기술이 각광받고 있고 모바일 기기에서 바이오 정보를 이용한 간편 결제를 이용하는 사람들이 늘어나고 있다. 본 논문에서는 기존의 지문, 홍채, 정맥 인식과 같은 생체인식 시스템과 달리 별도의 센서 추가 없이 스마트폰의 후면 카메라로 촬영된 엄지손가락 후면 영상을 이용한 새로운 비접촉식 바이오인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 엄지손가락의 길이, 너비, 주름 정보를 특징으로 사용한다. 이를 위해 가이드라인에 맞춘 엄지손가락 영상을 촬영하고, 조명 정규화, 피부색 영역 검출, 크기 정규화 및 정렬 과정을 거친후 상관계수 계산을 통해 유사도를 측정한다. 인식 정확도 측정을 위해 동일인 매칭 및 타인 매칭을 진행하였으며, 오거부율이 1.55%일 때, 1.68%의 오수락율의 결과를 얻었다. 타인 매칭 결과에 대한 분포가 정규분포에 가깝게 나타나 보안성 측면에서 더욱 중요한 오수락율이 적다는 장점을 가진다. 오거부율이 15% 수준일 때 오수락율을 0%까지 낮출 수 있어 보안성을 우선시 하는 금융시장에서 본인 확인 목적의 바이오인식 방법으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

눈 깜박임 화소 값 기반의 안면과 홍채영역 영상인식용 모듈설계

강민구 ( Mingoo Kang )
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본 논문에서는 홍채정보로 개인인증을 위한 USB-OTG(Uiversal Serial Bus On-the-go) 영상인식 모듈을 설계한다. 개인인증을 위해 사용자가 스마트 폰 버튼을 누를 필요가 없도록 스마트 기기를 안면주위의 여러 장의 안면영상을 획득 후, 눈 깜박임에 의한 화소 값 차로 안면과 홍채영역을 검색하는 영상인식 알고리듬을 제안한다. 본 연구에서는 인접한 눈을 뜬 영상과 눈을 감은 영상을 감지한 안면과 홍채 영상의 프레임 화소 값의 차이를 사용한다. 또한, 홍채 영역분할에 의한 동공과 홍채영역 위치를 빠르게 찾을 수 방법을 활용한다. 제안한 빠른 홍채영역의 위치탐색은 눈 영역의 적정한 그리드 크기에 의해 결정할 수 있다. 안면과 홍채영역의 제한된 영역을 탐색하는 홍채인식 카메라 모듈의 USB-OTG 인터페이스 통한 인접영상의 프레임 차이에 의해 검출할 수 있도록 설계하였다. 이로서 스마트 디바이스 사용자가 홍채 인식을 위해 눈을 깜빡이지 않고 대기해야 하는 불편함을 제거함으로써 사용자 편의성을 증대시킬 것으로 기대한다.

비지도 학습을 이용한 생체 모방 동작 인지 기반의 동작 순서 인식

김진옥 ( Kim Jin Ok )
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대상의 동작을 잘 예측하는 것은 사회적 상호작용과 의사결정 컨텍스트 이해의 핵심이다. 본 연구는 동작 인식 과정에서 인간 뇌 시각인지 과정을 모방한 방법으로 관절 동작의 동작 순서 패턴을 학습하는 컴퓨팅 모델을 제안하였다. 제안 방법의 핵심은 뇌에서 동작 인지 자극을 처리하는 신경생리학적 IT, MT, STS의 피질 기능과 특정 시각 신경 회로 네트워크 기능을 모방하여 비지도 방법으로 동작 순서를 학습한 후 동작을 예측, 인식하는 것이다. 실험을 통해 제안 모델이 어떻게 연속적으로 입력되는 비디오에서 의미있는 동작 스냅샷 뿐 아니라 중요한 동작 패턴을 자동으로 선택하는 지를 제시하였다. 이 핵심 움직임은 학습 네트워크가 정적 시점에서 정지 영상에 함축된 동작을 인식하는지를 증명하는데 이용하는 관절 자세이다. 또한 STS 피질 영역에서 어떻게 정지와 움직임 입력을 통합하는지를 모방하여 학습하고, 학습한 피드백 연결이 차후 동작의 입력 순서를 어떻게 예측하는지를 제시하였다. 네트워크 시뮬레이션을 통해 동작 인식에 대한 제안 모델의 우수성을 입증하였다.