$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

3차원 추가 정보가 보강된 지문인식 시스템에 관한 연구

A Study on a Fingerprint Identification System Complemented with Additional Three-Dimensional Information

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.13 no.3, 2012년, pp.1310 - 1318  

이진영 (강남대학교 교양학부)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 연구는 기존의 생체인식 시스템 중 가장 활발하게 활용되고 있는 지문인식 시스템이 가지고 있는 환경적인 요소나 물리적 요소에 의한 인식률 저하를 보완할 수 있는 시스템을 새롭게 제안한다. 지문인식은 사용의 편리함과 저가의 초기 투자비용, 그리고 소형화의 가능으로 생체인식 중에서 실생활에 사용되기 가장 적합한 기법으로 여겨져 다양한 응용 분야에 널리 사용되고 있다. 그러나, 지문인식 시스템은 다른 생체인식 시스템에 비해 환경적인 요인, 물리적 피부 손상, 가변적 센서 접촉등 인식률 저하 요인이 많은 단점을 가지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존의 지문인식 시스템을 기반으로 하여 간단하고 저렴한 추가 장비로 손가락에서 추가적인 생체정보와 3차원의 손가락 형태 정보를 획득하여 인식률 향상시키고 다양한 분야에서 활용이 가능한 보다 효율적인 시스템을 제안한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study presents a new system that can make up for the decrease in identification rate due to the environmental or physical factors of a fingerprint identification system, which is most actively used among existing biometric systems. Considered most usable in life among many types of biometrics d...

주제어

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 다중 생체인식 시스템(Multimodal System)은 단일 생체정보를 이용한 인식 시스템의 한계를 극복하고자 연구 되었다. 표 1은 생체인식 기술에 대한 국제적인 성능평가의 결과로 단일 생체정보가 가지고 있는 한계를 보여준 다[10].
  • 이와 같은 문제점을 보완하기 위해 지문인식과 함께 또 다른 생체 인식을 복합적으로 이용하는 다중 생체인식 시스템이 제안되어 왔지만 편의성과 비용적인 측면에서 활용범위가 제한적이고 아동이나 노인과 같은 특정 사용자층이나 특정직업 층에서 오히려 지문인식에 의한 개인관리에 불편함이 증대되는 단점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존의 지문인식 시스템에서의 문제점을 보완할 수 있는 새로운 개념을 복합 생체인식 시스템을 개발하고자 한다.
  • 본 논문에서는 단일 생체정보를 이용한 생체인식 시스 템의 한계를 극복하면서도 편의성과 활용성은 그대로 유지하고 저렴한 비용으로 높은 성능을 유지할 수 있는 시스템을 제안하였다. 제안된 다중 생체인식 시스템에서는 편이성과 활용성을 제고하기 위해 단일 생체인 손가락으로부터 지문정보와 함께 추가적인 정보로 3차원 형태, 손 가락 등의 정보를 활용함으로써 지문인식 시스템에서의 단점인 환경적, 물리적 요인에 의한 인식오율을 최소화하였다.
  • 따라서, 실생활에서 생체인식 시스템을 보다 폭넓게 활용하기 위해서는 간편하면서도 인식률 편차가 적은 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 이에 대한 대안으로 한 가지 생체인 손가락에서 지문 외에 추가적인 정보를 이용함으로써 비용을 최소화하면서도 기존 지문인식 시스템 보다 효율적인 시스템을 제안한다.
  • 제안 시스템은 기존의 생체인식 시스템 중 가장 활발하게 활용되고 있는 지문인식 시스템에서 기존의 지문인식 장비들이 가지고 있는 단점을 보완한 시스템으로 인식오율(오인식율(FAR: False Acceptance Rate)과 오거부율(FRR: False Rejection Rate))을 최소화하고 다양한 범위에서 활용할 수 있는 다중형태 지원을 목표로 한다. 기존의 지문인식 시스템은 실생활에서 이용시 사용자수가 점차 증가할수록 인식오율이 증가하는 현상이 나타난다.
  • 제안된 시스템은 생체인식 시스템에서 편이성과 활용성을 제고함과 동시에 단일 생체인 손가락으로부터 지문 정보와 함께 손가락 3차원 형태와 손가락 등의 추가 정보 를 활용함으로써 지문인식 시스템에서의 단점인 환경적, 물리적 요인에 의한 인식오율을 최소화하는 것을 목표로 하였다. 따라서, 제안 시스템은 기존의 지문인식 시스템과 동일한 지문 모듈과 2개의 저가형 웹카메라와 이를 이용한 3차원 모듈, 키패드, 디스플레이 등으로 이루어져 있으며 그림 17과 같다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
사용자 인식은 동작방식에 따라 어떻게 나누어지는가? 현대 정보화 사회에서 네트워크의 발달과 더불어 보안에 대한 중요성이 증대되면서 개인의 신원확인 및 인증에 대한 중요성이 점차 증대되고 있다. 일반적으로 사용자 인식은 동작방식에 따라 크게 인식(Identification or Recognition)과 인증(Verification or Authentication)으로 나누어진다. 인식은 사용자가 누구인지 모르는 상태에서 사용자의 정보를 입력받아 시스템에 등록된 모든 템플릿과 비교하여 가장 유사한 결과를 검색하는 것을 의미하고, 인증이란 사용자가 누구인지에 대한 정보를 알고 있는 상태에서 해당 사용자의 정보와 기존에 저장되어 있는 정보를 비교하여 동일한 사람인지를 확인하는 것을 의미하는 것으로 인식은 1:N 매칭을 인증은 1:1 매칭의 기능을 수행하는 것이다.
인식이란 무엇을 의미하는가? 일반적으로 사용자 인식은 동작방식에 따라 크게 인식(Identification or Recognition)과 인증(Verification or Authentication)으로 나누어진다. 인식은 사용자가 누구인지 모르는 상태에서 사용자의 정보를 입력받아 시스템에 등록된 모든 템플릿과 비교하여 가장 유사한 결과를 검색하는 것을 의미하고, 인증이란 사용자가 누구인지에 대한 정보를 알고 있는 상태에서 해당 사용자의 정보와 기존에 저장되어 있는 정보를 비교하여 동일한 사람인지를 확인하는 것을 의미하는 것으로 인식은 1:N 매칭을 인증은 1:1 매칭의 기능을 수행하는 것이다. 이러한 사용자 인식에 사용되는 수단으로 패스워드나 PIN 또는 ID 카드 등의 수단이 주로 사용되어 왔으나 오늘날의 높은 정보보안의 요구수준을 만족시킬 수 없어 이에 대한 대안으로 생체인식 기술이 도입되었고 현재까지 꾸준한 연구가 이루어지고 있다 [1].
생체인식 시스템의 정확도를 향상시키는 방법의 제약과 한계가 존재하는 원인은 무엇인가? 실제 생체인식 시스템의 정확도를 향상시키는 방법은 여러가지가 있으나 사용자의 편리성과 시스템의 적합성에 의한 기준으로 인해 제약과 한계가 존재한다. 그 원인으로는 입력장비로부터 생체정보를 획득하는 과정에서 잡음이나 왜곡되는 경우, 생체정보가 등록할 때와 인증시 특성이 변화되는 경우, 생체정보를 디지털 정보로 변화하 는 과정에서의 구별성 한계, 선천적 또는 후천적인 성장 단계 및 환경적인 영향에 따른 생체정보의 변화로 인한 생체정보의 비보편성, 스푸닝 공격(Spoofing Attack)등이 있다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (10)

  1. Bill Zalud, "Biometrics brings human sense to electronic access control", Security 26, pp. 62-68, January 1989. 

  2. Chellappa, C.Wilson and S. Sirohey, "Human and machine recognition of faces: A survey", Proceedings of IEEE, vol.83, May 1995. 

  3. A.V.Nefian, "Face recognition using an embedded HMM", IEEE Conference, pp.19-24, 1999. 

  4. A.V. Nefian and M.H.Hayes, "A Hidden Markov Mode for face recognition." In ICASSP 98, vol.5, pp.2721-2724, 1998. 

  5. R. Clarke, "Human Identification in Information Issues: Management Challenges and Public Policy Issues", Information Technology & People, vol.7, no.4, pp.6-37, 1994. 

  6. Philku. Lee, "Image processing and biometrics", Hongrung Publishing Company, p.202, 2005.3. 

  7. Namil. Lee, "Biometric technology and industry forecast", Biometrics Forum, 2004.4.8. 

  8. C. Hsich, Z. Lu and T. Li, K. Mci, "An Effective Method to Extract Fingerprint Singular Point", Proc. Of 4thInternational Conference/Exhibition on High Performance Computing in the Asia-Pacific Region, 2000, pp.696-699. 

  9. H. Yahagi, S. Igaki, abd F. Yamagishi, "Moving window Algorithm for Fast Fingerprint Verification", Proc. Of the IEEE Southeastcon'90, 1990, pp.343-348 

  10. younggi. Song, Hwanil. Jang, "Way of the biometric", intervision, p.157, 2004.3. 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

FREE

Free Access. 출판사/학술단체 등이 허락한 무료 공개 사이트를 통해 자유로운 이용이 가능한 논문

섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트