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바이오메트릭스 기술을 이용한 병원보안시스템
Hospital Security System using Biometric Technology 원문보기

한국인터넷방송통신학회 논문지 = The journal of the Institute of Internet Broadcasting and Communication, v.11 no.2, 2011년, pp.219 - 224  

정용규 (을지대학교 의료전산학전공) ,  강정석 (을지대학교 의료전산학전공)

초록
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최근 개인정보 보안의 중요성이 높아짐에 따라 보안 방법에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그 중에서도 바이오메트릭스를 이용한 보안 시스템을 많이 연구 중인데, 특히 바이오메트릭스 기술을 이용한 인식은 인식률과 보안성에 있어서 매우 뛰어나다. 최근 병원의 의사 및 임직원에 대한 출입 보안이 강조 되고 있지만 유출이 쉬운 직원카드에 의한 출입 관리 시스템이 대부분이다. 기존에 나온 홍채인식을 이용한 연구의 문제점은 정확한 홍채 인식 알고리즘과 노이즈를 제거하기 위한 전처리 방법의 부정확성으로 인해 인식률이 떨어지는데 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존 암호화 방식의 단점을 보완하기 위하여 생체 인식 중 인식률이 뛰어난 홍채 인식을 사용하여 병원에서의 출입 기록 관리 시스템에 적용한다. 또한 기존 방식에 비해 인식률을 높이기 위해 전처리 과정 시 눈썹 추출 마스크에 선 성분 마스크를 추가하여 정확한 전처리 방법을 제안하고 이에 따라 인식률을 향상시키는 방법을 제안한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently increasing importance of information security, personal security is researched. Among them, biometrics research is very good at recognition and security particularly in terms of iris recognition. Recent hospital physicians and employees for access control is emphasized. But most of them, ea...

주제어

#Biometrics   #Iris Recognition   #Access Records Management System  

AI 본문요약
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제안 방법

  • Among them, compared to other technologies, iris recognition technologyhas been applied to many security systems. In this paper, using iris recognition access hospital records management system was designed and implemented, a new preprocessing method to improve recognition is proposed. In the process of recognition occurs error expansion into other areas, particularly important where personal information security will be applied to reduce possible errors.
  • Therefore, iris recognition security system if applicable should be emphasized that security would be used. In this paper, we need personal information secure recognition from the hospital how to improve pre-offering efficient and encoding to perform iris region extraction and iris recognition access records management system was applied to the hospital[1].
  • The total proposed method through two kinds of experiments The first experiment was to evaluate the performance in whole visual noise is filtered much evaluated. Data, a total of 10 times in five patients who were measured in the experiment results shown in Table 1, the minimum error of 0.
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참고문헌 (6)

  1. Go-Eun Heo, Yong-Gyu Jung, Efficient Learning of Bayesian Networks using Entropy, The institute Of Webcasting, Internet And Telecommunication, Vol 9, No 3, pp.31-36, 2009. 6 

  2. Kazuyuki Miyazawa, Koichi Ito, Takafumi Aoki, Koji Kobayashi, Hiroshi Nakajima, "A Phase-Based Iris Recognition Algorithm", Advanced in Biometrics, vol. 38 no. 32, pp. 356-365, 2005. 

  3. Bum-Jun Lee, Yong-Gyu Jung, "Features Reduction using Logistic Regression for Spam Filtering", IWIT, Vol.10 No.2 p13-18, 2010. 

  4. John G. Daugman, "How Iris Recognition Works", IEEE Trans. in Circuits and Systems for Video Technology, vol. 14 no. 1, pp. 21-30, 2004. 

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  5. John G. Daugman, "New Methods in Iris Recognition", IEEE Trans. on Systems, Man, And Cybernetics-Part B : Cybermetics, vol. 37 no. 5, pp. 1167-1175, 2007. 

  6. Donald M. Monro, Soumyadip Rakshit, Dexin Zhang, "DCT-Based Iris Recognition", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 29 no. 4, pp. 586-595, 2007. 

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