안정화된 특징정보를 이용한 온라인 서명검증 시스템에 관한 연구

박준성 홍익대학교 대학원 2001 국내석사

정보화 사회가 가속화됨에 따라 개인 정보 보호와 인증, 해킹에 대한 위험이 많아 졌다. 이런 추세에 따라 생체공학(Biometrics)에 대한 관심이 집중되었고 인터넷 사용자의 경우 현재와 같은 ID와 비밀번호를 사용할 경우 이런 ID와 비밀번호 를 잃어버린 경우나 해킹에 의한 사고가 많다고 최근 언론을 통해 많이 보도 되고 있다. 이런 문제점을 해결하기 위하여 인간의 신체를 이용하여 다양한 어플리케이션의 접목을 위해 생체공학(Biometrics)이 각광을 받고 있다. 이런 생체공학에는 지문, 홍채 , 음성, 서명, 정맥, 얼굴 등 다양한 분야가 있고 지문의 경우 현재 상용화 되고 있는 추세이다. 그러나 본 논문에서 연구한 서명의 경우 인류역사를 통해 사회적으로 법적으로 인간이 가장 보편적으로 사용하였고 법적 효력을 가지는 수단으로 이를 자동화하려는 연구가 계속 진행되고 있으나 서명의 경우 서명자 고유의 특징을 추출하는데에 다른 생체공학 시스템에 비해 불안정한 요소를 많이 내재하고 있다. 그러나, 서명이나 필기인식의 경우 인간이 가장 거부감 없이 사용할수 있다는 장점을 가지고 있어 PDA시스템의 경우 입력 인터페이스가 전자펜을 사용하고 있고 이런 PDA나 e-BOOK의 보급이 보편화 될 경우 이런 인간이 가장 익숙한 Human Interface인 입력방식인 필기인식이나 서명 시스템의 경우 그 수요 또한 매우 커질것으로 예상된다. 본 논문에서는 이런 서명 시스템의 가장 문제점인 고유특징을 추출하여 보다 안정화된 시스템을 구현하는데에 주력을 하고, 기존에 사용하는 속도, 가속도 정보를 효율적으로 이용할수 있는 방법을 찾기 위해서 속도 국부 최소, 최대에서 좌표점을 통한 서명좌표의 특징추출을 수행하였다. pen-up point 나 pen-down point를 추출하여 서명행위 자체는 일련의 인터럽트가 들어오는 과정이라고 여기고 특징을 추출하고, 픽셀간 실행시간의 경우도 동일 서명자와 모조 서명자의 경우 확연히 달라지는 고유의 특징이라고 여기고 이런 특징을 사용하여 시스템을 구축하고 기존에 온라인 서명 시스템에서 가장 많이 사용되는 속도, 가속도 정보를 이용하여 비교 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 방식의 효율성을 검증하였다. 또한, 기존에 논문에서 많이 사용되는 DTW의 경우와 단순한 Euclidean Distance 방식의 비교를 통해서 실제적인 구현에서 효용성도 비교 실험했고 특징 추출을 위한 방식으로 F.D(Fourier Descriptor)와 LPC(Linear Prediction Coefficient)방식의 비교 실험을 통해 특징추출을 위한 변환(Transformation)을 통해 검증률의 개선이 있는지도 비교 실험을 하였다. 이런 실험을 통해서 본 논문에서 제안하는 것은 다른 생체 기반 시스템에 비해 불안정한 정보의 내재를 최대한 줄여서 실제 시스템의 구현을 통해 실용화의 방법을 연구하고 모색하는 데에 중점을 두었다. Signature was made use of to verify the person himself in history. But, practical applications had difficulties to realize automatic signature verification systems, since many problems such as copy signature, unstable signature and so on. Then, many researchers are in studying. While dynamic signature had a person characteristic information, practical signature verification systems have problems caused by unstable information's deviation. And, this thesis uses to stable feature informations to get around these problems, since Automatic Signature Verification Systems are unstable informations. The stable feature informations are point to local maximum or minimum velocity value, pen-up or pen-down point and duration between current point and next point. In conclusion, automatic signature verification systems was accomplished to systems by the stable feature informations at this thesis and tried to find a practical solution to a problems to comparison experiments.

모바일 환경에서 바이오정보를 이용한 패스워드 없는 안전한 전자서명 기법

박정효 숭실대학교 대학원 2016 국내박사

최근, 사용자 PC에 설치된 악성코드로 인해 사용자의 인증서와 개인키 파일 및 관련 전자금융정보가 유출되는 사고가 빈번하게 발생하고 있다. 2011년 이후 지속적인 인증서 유출사고로 인해 2015년 8월 기준으로 약 7만 810건의 공인인증서가 해킹된 것으로 집계되고 있다. 또한, 사용자들이 기억하기 쉽고 입력이 편리한 비밀번호를 사용함에 따라 유출된 개인키는 비밀번호 검출공격에 의해 복호화 되어 불법적으로 사용될 수 있는 취약점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 공인인증서 유출문제 및 암호화된 개인키의 비밀번호 검출공격에 안전한 전자서명 기법을 제안한다. 기존 공인인증서 유출문제를 해결하기 위해 모바일 환경에서 바이오정보로 암호화된 공인인증서 개인키를 안전한 저장소에 저장하고, 인증 및 전자서명은 보안실행환경에서 안전하게 수행되도록 설계하였다. 또한, 암호화된 개인키에 대한 비밀번호 검출공격에 대비하여 지문의 특징 정보를 바이오템플릿으로 변환하여 개인키를 암호화하는데 사용한다. 그리고 글로벌 인증기술 표준인 FIDO와 국내 공인인증 체계를 화학적으로 융합함에 따라 FIDO 지원 단말에서 제공하는 다양한 인증기법들을 공인인증서와 연동할 수 있도록 확장성 있는 프레임워크를 제시하였다. 제안한 기법은 사용자에게는 복잡한 패스워드를 기억하지 않아도 되는 편리함을 주는 동시에 무작위공격과 유출에는 강력한 안전성을 제공한다. 기존 패스워드로 사용 가능한 문자는 숫자, 영문 대/소문자, 특수문자로서 총 92가지이며 10자리 길이로 구성된 문자열을 비밀번호로 사용한다면 총 9210(≈265.2356)가지의 경우의 수를 가지며, 이는 비밀번호에 대한 엔트로피가 약 65비트임을 확인할 수 있었다. 또한 상기의 방식은 약 265회의 암호화를 수행하고 슈퍼컴퓨터로 복호화하는데 약 180년의 시간이 소요됨을 알 수 있었다. 지문을 이용한 개인키 암호화 방식은 지문의 특징점 하나당 특징점의 유형, 각도, x, y 좌표를 저장하고 있어 하나의 특징점이 갖는 엔트로피는 약 26 비트이며, 제안 기법에서는 56개의 특징점을 추출하고 있으므로 약 1,480의 엔트로피를 확인할 수 있었다. 이는 약 2256회의 암호화를 수행하고 슈퍼컴퓨터로 복호화하려면 약 2198년의 시간이 소요됨을 알 수 있다. 또한, 모바일 내 지문인식장치와 안전한 저장소에 바이오정보와 암호화된 개인키를 저장함으로서 사용자의 주요 정보에 대한 유출을 근본적으로 방지한다. Recently, due to the malicious codes installed in users’ PCs, users’ certificates and private key files and related electronic financial information are leaked quite frequently. Due to the continuous leakage of certificates since 2011, as of August 2015, about 70,810 public-key certificates were hacked. Also, as users tend to use easy-to-remember and easy-to-enter passwords, the leaked private keys are likely to be decrypted by password cracking attacks and illegally used. Accordingly, this paper proposes a safe digital signature technique that can address the leakage of public-key certificates and the password cracking attacks against encrypted private keys. To solve the existing issue of the leakage of public-key certificates, the private keys of public-key certificates encrypted with bio information in the mobile environment will be saved in the secure element (SE), and the certification and digital signature will be securely executed in the trusted execution environment (TEE). Also, in provisions against password cracking attacks against encrypted private keys, the characteristic information of fingerprints will be converted into bio templates and use to encrypt private keys. And as FIDO (Fast IDentity Online), the global certification technology standard, and the domestic public-key certification system are chemically fused, this study proposes a scalable framework that will make the various certification techniques provided by terminals supporting FIDO interwork with public-key certificates. The proposed technique provides users with the convenience of not having to remember complicated passwords, and a powerful security against Brute Force Attacks and leaks. The characters that can be used for existing passwords are numbers, English capital letters, English small letters and special characters, totalling 92characters. If a 10-digit character string is used as a password, there will be a total of 9210(≈265.2356) cases, and it could be confirmed that the entropy of the password is about 65 bits. In other words, the password method conducts encryption about 265 times, and it takes a super computer about 180 years to decrypt it. As the private key encryption method using bio information saves the type, angle and x-y coordinates of each fingerprint feature, the entropy of each feature is about 26 bits, and as the proposed technique extracts 56 features, it was confirmed that the entropy was about 1,480. It means that it will take about 2198 years to conduct encryption about 2256 times and decrypt it with a super computer. Also, if the bio information and the encrypted private key are saved in the fingerprint recognition system in the mobile device and a secure repository, the leakage of users’ key information will be prevented.

은닉층 특징정보 양자화를 통한 고속 다층 신경회로망 설계

강명아 朝鮮大學校 大學院 1999 국내박사

The multi-layer neural network structure that uses back-propagation algorithm to learning algorithm is often utilized for solving complicated problems of artificial perception such as pattern recognition, computer vision, and phonetic recognition. However, these calculation amounts should design a suitable optimum neural network structure to solve a big problem. Especially, in the case of multi-layer neural network structure, the decision of the number of hidden layer and hidden node is very important. The hidden node plays a role of the functional units that classifies the features of input pattern in the given question. However, there is a problem that decides the number of hidden nodes based on back-propagation learning algorithm. If the number of hidden nodes is designated very small, perfect learning is not done because the input pattern given cannot be classified enough. On the other hand, if designated a lot, overfitting occurs due to the unnecessary execution of operation and extravagance of memory point. So, the recognition rate is been law and the generality is fallen. Therefore, a neural network that consists of the number of a suitable optimum hidden node has be on the rise as a factor that has an important effect upon a result. The existing neural network structure design process is a field that a fixed principle does not exist, so it has depended entirely upon subjective experiencing knowledge and trial and error of neural network development experts. According to this, various researches were progressed for the optimum neural network structure design, this method decides the number of hidden node using the error sum of spreading information during attending the study. However there is a disadvantage that eliminates an available hidden node because this method only uses output value of hidden layers for pruning hidden node. The power of neural network is dominated by parameters of learning algorithm, especially, influenced by weights, the number of article of hidden layers, and the number of article of nodes. Therefore, this monograph suggests a method that decides the number of neural network node with feature information consisted of the parameter of learning algorithm. This method uses for the parameter of learning algorithm that improves weight and offset that were come to the front as a problem of existing back-propagation learning algorithm. When looks for new weight, the improved weight reflects the changing rate of the error about output value of hidden node used in error function, and although the output value of hidden node changes, the improved weight prevents the error changing. The improved offset rule can restrain vibrating phenomenon reaching at the global minimum value as reflecting total errors changed by h e in offset, which uses sigmoid function for the threshold function. It can seek for the feature information of hidden layer using the improved weight, offset, and output value of hidden layer, and the feature information is used for the estimated value pruning the hidden node. It excludes a node in the pruning target, that has a maximum value among the feature value obtained and compares the average of the rest of hidden node feature value with the feature value of each hidden node, and then would like to improve the learning speed of neural network deciding the optimum structure of the multi-layer neural network as pruning the hidden node that has the feature value smaller than the average.

칼만 필터와 차량 특징 정보를 이용한 도로 영상에서의 중첩된 다중 차량 추적에 관한 연구

강은구 광운대학교 대학원 2001 국내석사

본 논문은 도로상에 고정된 카메라의 영상에 들어오는 다중 차량들을 분할하고 추적 가능한 다중차량 추적 시스템을 설계하고 구현하였다. 구현된 시스템은 칼만 필터와 차량의 원 분포, 차량의 높이와 넓이의 비 그리고 차량의 면적밀도로 구성된 차량의 특징 정보를 이용하여 개별차량을 분할하고 추적하였으며 이때 겹침이 발생하였을 경우에도 차량의 추적이 가능한 장점을 가진다. 차량 분할단계에서는 적응적 배경모델과 그림자 처리로 주위 환경에 영향을 극소화하여 효과적인 차량 분할을 하였고 차량 추적 단계는 다중 차량들을 추적하여 각 차량의 궤적 정보를 얻는 단계로 다중 차량들의 겹침이 발생 시 칼만 필터와 차량의 특징정보를 이용하여 개별차량을 구분한 추적을 가능하게 하였다. 그리고 겹침의 정도가 40% 이상 넘어감에 따라 겹친 차량의 분할 정도가 현저히 떨어짐을 알 수 있다. 이는 겹침의 정도가 본 시스템에 영향을 받는 단점을 알 수 있다. 본 시스템을 이용하여 통과 차량을 카운트하였을 때, 픽셀 특징을 이용한 시스템보다 성능이 향상됨을 알 수 있었으나 MRF를 이용한 시스템보다는 성능이 떨어짐을 알 수 있었다. 따라서 결과는 종합 교통 제어 시스템에 응용 가능할 수 있으리라 본다.

SURF와 특징 이동 정보를 이용한 차량 검지

서덕재 경북대학교 대학원 2011 국내석사

Reliable vehicle detection and tracking technology is one of the background technologies in establishing Intelligent Traffic System(ITS) to optimize transportation environment. This paper proposes a method that tracking and detection vehicles using specific feature vector information of frame by frame. This paper proposes a vehicle detecting method not using Loop detector, but using the road images of already installed speed cameras to improve drawbacks stated above. First, extract features in road image and adds vector information per feature of the ground image and save the renewal information. After this process, if a different pattern is extracted compare to the ground information, we assume a new vehicle entered and track the different patterns and these different patterns would be the features of the newly entered vehicle. Feature information uses SURF with vector information to fit the road images and the algorithm track a vehicle continuously through the process of matching the distribution extracted feature frame by frame. To estimate the performance of proposed method, I used the images of camera installed on real road at night and day. With proposed method, detection rate is 92∼94% at day, 89% at night, then detection rate is 97∼100% except multiple detection of one vehicle and it is meaningful in minimized miss-detection. The main reasons causes the error are shadows of vehicles at night, headlight of vehicle at night, consecutive entered car and entering of heavy traffic jam. To improve these errors, we can think of two ways of solution : hardware aspect and software aspect. In hardware aspect, optimizing the installation and operation environment of cameras can be a solution. Also, in algorithmic aspect, not using the simple gray-based image process but using robust model in rapid changes of illumination with efficient renewal of the ground image can improve reliability.

Prostate cancer detection using texture and clinical features in ultrasound image

한석민 서울대학교 대학원 2008 국내박사

도플러 보상을 이용한 능동 신호의 특징 정보 추정

임효진 경북대학교 대학원 2005 국내석사

유사도 측정과 음영 텍스처를 이용한 베지어 커브 기반 캐리커처 생성

박연출 崇實大學校 2004 국내박사

데이터 마이닝을 이용한 특징 정보 선정 기반 하이브리드 온라인 서명 검증 시스템

김상영 인하대학교 대학원 일반대학원 2008 국내석사

본 연구에서는 온라인 서명 검증에서 효과적인 특징 정보 선정을 위해 데이터 마이닝 기법을 이용하는 방법을 제안하고, 이를 기반으로 특징 기반 시스템과 함수 기반 시스템을 융합한 온라인 서명 검증 시스템을 설계 및 구현하였다. 특징 기반 시스템을 위해서는 서명을 고유하게 판별할 수 있을 것으로 예상되는 후보 특징 정보 259개를 추출하고 데이터 마이닝의 속성 선택 알고리즘을 이용하여 93개의 특징 정보를 선정하였다. 함수 기반 시스템을 위해서는 13개의 후보 특징 정보를 추출하고 후진 소거법을 이용하여 6개의 특징 정보를 선정하였다. 그리고 특징 기반 시스템과 함수 기반 시스템을 융합하여 하이브리드 온라인 서명 검증 시스템을 구현하고 서명 검증 에러율을 측정하였다. 본 연구를 통해, 서명에 대해 분별력이 높은 특징 정보를 데이터 마이닝 기법을 이용하여 효과적으로 선정함으로써 모든 특징 정보를 이용하는 기존 시스템보다 더 낮은 검증 에러율을 얻을 수 있음을 확인하였다. We proposed an effective feature selection scheme using data mining techniques for on-line signature verification. On the basis of the feature selection results, we designed and implemented an on-line signature verification system which is of a fusion of feature-based system and function-based one. For feature-based system, 259 candidate features which are likely to be used for distinguishing signatures are extracted, and then 93 features are selected by attribute selection algorithm of data mining. For function-based system, 13 candidate features are extracted, and then 6 ones are selected by the backward elimination method. And we implemented a hybrid on-line signature verification and measured error rate of signature verification. From the experimental results, we confirmed that our hybrid system can obtain less verification error rate than traditional systems since discriminative features are effectively selected by data mining techniques.

기하학적 정보와 특징적 정보를 활용한 5세 유아의 가상공간 표상

이슬 서울대학교 대학원 2023 국내석사

The present study aimed to examine 5-year-old children’s representation of virtual space. More specifically, we investigated whether they used geometric and featural information in their virtual space representation, and whether a perspective shift training would improve children’s virtual space representation. We also examined whether children would rely on geometric information or featural information when the two kinds of information conflicted. Seventy-eight 5–year-old children in Seoul and Kyongui area participated in this study. They explored virtual rooms using Google Cardboard, and received a model selection task and a location selection task. In the model selection task, children were asked to choose a model that represented the virtual room. In the location selection task, children were asked to place an object at one of the four corners of the model room, reflecting the object location in the virtual space. They were also asked to explain their choices. Collected data were analyzed using IBM SPSS Statistics 26.0. Frequency analysis, one-sample Wilcoxon signed rank sum tests, and Mann-Whitney U tests were performed. The main results were as follows: First, in the model selection task, children’s successful representation of virtual rooms differed depending on the geometric characteristics of the virtual room. When the virtual room was a cuboid (with a rectangular floor and four vertical walls), children represented both the geometric information and featural information well. In contrast, when the virtual room had a rhombus floor and four vertical walls, children represented neither the geometric information (overall shape) of the room nor the featural information (location of the colored wall). Second, in the location selection task, children were more likely to rely on the featural information (the colors of the adjacent walls) rathre than the geometric information (the angle of the corners). Lastly, a perspective shift training was effective in improving children’s representation of the geometric information of the rhombus room. These results suggest that 5-year-old children’s representation of virtual space is influenced by the geometric characteristics of the space. Also, the results indicate that when 5-year-old children represent locations in virtual space and the geometric information conflicts with the featural information, they tend to rely on featural information. Further, our results suggest that practicing visual perspective shifts may help 5-year-old children’s representation of geometric information of virtual space. Taken together, the present study supports the theoretical position that children flexibly use both geometric and raises the possibility that certain kinds of geometric information such as angles may not be readily represented by young children in spatial representation. 본 연구는 5세 유아의 가상공간 표상에서 기하학적 정보와 특징적 정보의 활용을 알아보고자 하였다. 또한, 시점을 전환하는 연습이 유아의 가상공간 표상을 향상시킬 수 있는지 알아보고자 하였다. 이를 위해 전라남도 광양시와 순천시에 거주하는 5세 유아 78명을 세 조건(기초선, 시점전환연습 실시, 시점전환연습 미실시)에 무선할당하였다. 모든 조건에서 유아는 직육면체와 마름모 기둥 형태의 가상의 방을 탐색한 후, 주어진 두 모형 중 어느 것이 가상의 방을 나타내는 모형인지 선택하였다. 이때 제시된 모형 중 하나는 가상의 방과 기하학적 정보와 특징적 정보가 모두 일치하는 정답 모형이었고, 나머지 하나는 가상의 방에 비해 기하학적 정보가 불일치하거나(벽면 길이 비율 및 각도의 조작을 통해 공간의 전체적 형태를 변경) 특징적 정보가 불일치하는(공간의 전체적 형태는 유지하고, 색칠된 벽면을 변경) 오답 모형이었다. 시점전환연습 실시 조건과 미실시 조건의 유아는 가상의 방을 탐색하기 전에 그림을 보며 사물 및 공간을 위에서 내려다본 모습을 상상하는 연습을 하거나, 그러한 연습 없이 그림 속 사물의 특징을 묘사하였다. 기초선 조건의 유아는 이러한 그림을 보지 않고 곧바로 가상의 방 탐색 후 모형 선택 과제를 실시하였다. 모형 선택 과제가 끝난 뒤, 모든 유아는 위치 선택 과제를 제시받았다. 즉, 유아는 사다리꼴 기둥 형태의 또다른 가상의 방을 탐색한 후, 주어진 한 개의 모형에서 가상의 방 내에 물체가 있던 위치와 동일한 위치를 골랐다. 이때 모형은 가상공간의 기하학적 정보와 특징적 정보를 갈등적으로 제시하였다(가상공간 내 위치와 형태가 일치하는 위치는 벽면의 색이 불일치, 가상공간 내 위치와 벽면의 색이 일치하는 위치는 형태가 불일치). 두 과제에 대한 유아의 응답은 IBM SPSS Statistics 26.0 프로그램을 사용하여 기술통계, 빈도분석, Wilcoxon 순위합 검정, Mann-Whitney U 검정을 통해 분석하였다. 연구결과는 다음과 같았다. 첫째, 모형 선택 과제에서 유아는 직육면체 형태의 가상공간에 대해 기하학적 정보(전체적 형태)를 성공적으로 표상하였고, 특징적 정보(색칠된 벽면)도 성공적으로 표상하였다. 반면에, 마름모 기둥 형태의 가상공간에 대해서는 기하학적 정보(전체적 형태)와 특징적 정보(색칠된 벽면) 모두 표상하지 못했다. 요컨대, 5세 유아의 가상공간 표상에서 기하학적 정보와 특징적 정보의 활용은 공간의 기하학적 형태에 따라 다르게 나타났다. 둘째, 위치 선택 과제에서 유아는 가상공간 내 위치와 형태가 일치하는 위치보다 벽면의 색이 일치하는 위치를 더 많이 골랐다. 즉, 5세 유아는 형태(모서리 각도)와 같은 기하학적 정보, 색깔과 같은 특징적 정보 중 어느 하나를 기준으로 선택해야 하는 갈등적 상황 속에서, 특징적 정보를 기준으로 공간 내 물체의 위치를 선택하였다. 마지막으로, 시점전환연습은 벽면의 길이 비율이라는 기하학적 정보가 아닌, 각도라는 기하학적 정보를 활용해야 하는 마름모 기둥 형태의 가상공간을 표상하는 데 효과가 있었다. 즉, 시점전환연습은 마름모 기둥 형태의 가상공간의 전체적 형태를 표상하는 데 효과가 있었다. 반면에, 직육면체 형태의 방을 표상하거나, 마름모 기둥 형태의 방의 특징적 정보를 표상하는 데 있어서는 효과가 나타나지 않았다. 이러한 결과는 가상공간에 대한 5세 유아의 표상 능력이 공간의 형태에 의해 영향을 받음을 보여준다. 즉, 공간을 표상하기 위해 필요한 기하학적 정보가 길이 비율의 차이일 때보다 각도일 때 더 어려움을 겪음을 보여주어, 유아에게 모든 종류의 기하학적 정보가 똑같이 쉽게 부호화되는 것이 아닐 수 있을 가능성을 제기한다. 또한, 이 연구의 결과는 가상공간 내의 위치 표상에서 기하학적 정보와 특징적 정보가 갈등을 일으킬 때, 5세 유아는 특징적 정보에 의존함을 보여준다. 즉, 색상과 같은 특징적 정보 역시 유아의 공간표상에 있어서 유용하게 활용되는 중요한 정보임을 보여준다. 마지막으로, 본 연구는 공간에 대해 수직으로 조망하는 시점전환연습에 따라서 유아의 공간표상 능력이 향상될 수 있음을 확인하였다. 종합적으로, 이 연구의 결과는 공간표상 시 기하학적 정보와 특징적 정보를 맥락에 따라 유연하게 활용한다는 적응적 조합 이론을 지지한다고 볼 수 있으며, 가상공간에 대한 5세 유아의 표상 능력에 관한 이해를 넓히는 데 기여할 수 있다.