Design of Multi-modal Biometrics System and Sensor Network Security System based on USN(Ubiquitous Sensor Network)
- Issued Date
- 2006
- Abstract
- 최근 정보통신 기술의 비약적인 발전은 기존의 계산기로서의 컴퓨터가 아닌 정보단말기로서의 컴퓨터로 발전하여 더욱더 우리의 생활에 밀접한 영향을 주고 있다. 이런 기술의 진보는 유비쿼터스 컴퓨팅(Ubiquitous Computing)이라는 새로운 정보통신 혁명을 이끌게 되었고, 이런 사회발전의 흐름과 끊임없이 환경을 인간 친화적으로 바꾸고 싶어 하는 인간의 욕구가 맞물려 무선 센서 네트워크 (WSN: Wireless Sensor Network)의 필요성이 증대되어지고 있다. 무선 센서 네트워크란 센서를 통하여 정보를 수집하고 수집된 정보를 가공할 수 있는 프로세서가 달려 있으며 이를 전송할 수 있는 무선 송수신기를 갖춘 소형장치, 즉, 센서 노드로 구성된 네트워크를 의미하며, 기존의 네트워크와 다르게 의사소통의 수단이 아니라 환경에 대한 정보를 수집하는 것을 그 목적으로 한다. 이에 따라, 인간, 사물 그리고 컴퓨터가 유기적으로 연계되어 다양하고 편리한 서비스를 제공해 주는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서, 외부 환경의 감지와 제어 기능을 수행하는 센서 네트워크 기술이 활발히 연구되고 있다.
센서 네트워크 기술의 발전에 따라 물체의 위치추적, 사물인식 및 생체 정보를 이용한 개인 식별 기술 등이 발전하고 있다. 그 중 개인 식별 기술은 정보화 기술의 발달로 기존의 개인인증번호(Personal Identification Number)나 패스워드(Password)를 이용한 사용자 인증방식의 문제점 및 한계점이 노출됨에 따라 이를 해결하기 위한 기술로 연구가 활발히 진행 중이다. 개인 식별에 사용할 수 있는 신체적 특징은 각 사람마다 유일해야 하고 측정 시간에 관계없이 항상 불변하는 특성을 가져야 한다. 이러한 조건을 충족하는 신체적 특징으로는 지문을 비롯하여 얼굴, 눈의 홍채 및 망막, 손등의 정맥, 장문, 음성 등 다양한 것들이 존재할 수 있으며, 현재 이러한 특징들을 수집 할 수 있는 여러 가지 센서와 인증을 위한 생체인식 알고리즘이 연구되고 있다.
이러한 연구를 바탕으로 하여 본 논문에서는 유비쿼터스 센서 네트워크 기반에서 활용되어질 수 있는 다중 생체인식 시스템과 센서 네트워크의 보안성능을 향상 시킬 수 있는 시스템을 제안하였다. 제안된 다중 생체인식 시스템을 구현하기 위하여 UStar-2400을 기본 플랫폼으로 사용하여 음성 신호를 수집할 수 있는 무선 음성인식 센서를 설계 및 구현하였으며, TX-32CS 무선 카메라를 사용하여 영상 신호를 수집할 수 있는 시스템을 구현 하였다. 구현된 하드웨어 플랫폼 상에서 동작되어지는 다중 생체인식 시스템은 주성분 분석법을 이용한 얼굴인식, Hu 불변모멘트를 이용한 장문인식 그리고 심리음향 모델을 이용한 음성 인식으로 나누어진다. 또한 BIBD(Balanced Incomplete Block Design) 코드와 웨이블렛(Wavelet) 필터를 사용하여 센서 네트워크의 보안성능을 향상시킬 수 있는 알고리즘을 제안하였다.
본 논문에서는 제안된 다중 생체인식 시스템의 성능 평가를 위해 얼굴, 장문 그리고 음성 인식 시스템의 FAR과 FRR을 측정하였으며, 센서 네트워크의 보안성능 측정을 위하여 공모공격 및 외부잡음에 대한 강인성을 측정하였다. 이를 위해 2장에서는 유비쿼터스 센서 네트워크 환경에서 이루어지는 생체 인식 시스템에 대하여 알아보고, 3장에서는 본 논문에서 얼굴, 장문 그리고 음성 인식에 사용된 알고리즘에 대하여 설명하겠다. 4장에서는 제안 알고리즘의 하드웨어와 소프트웨어의 구현 방법을 기술한다. 그리고 5장에서 제안된 알고리즘의 성능 측정 및 결과 검토를 하고 마지막 6장에서 결론과 향후 연구방향에 대해 고찰한다.
- Alternative Title
- 유비쿼터스 센서 네트워크 기반의 다중생체인식 시스템과 센서 네트워크의 보안 시스템 설계
- Alternative Author(s)
- No, jin soo
- Affiliation
- 조선대학교 대학원
- Department
- 일반대학원 전기공학과
- Advisor
- 李康鉉
- Awarded Date
- 2007-02
- Table Of Contents
- List of Tables = ⅴ
List of Figures = ⅵ
ABSTRACT = ⅸ
Chapter 1. Introduction = 1
Chapter 2. Related Works = 4
2.1 Biometric System = 4
2.1.1 A comparison of Various Biometrics = 10
2.1.2 Biometric System Errors = 17
2.1.2.1 Verification system errors = 18
2.1.2.2 Identification system errors = 23
2.1.2.3 Evaluating biometric system = 24
2.2 Sensor Networks = 26
2.2.1 Historical Development and Standards = 28
2.2.2 Wireless Sensor Networks = 30
2.2.2.1 IEEE 1451 and smart sensors = 30
2.2.2.2 Transducers and physical transduction principles = 32
2.2.2.3 Sensors for smart environment = 42
2.2.2.4 Commercially available wireless sensor systems = 43
2.2.3 Building and Home Automation = 45
Chapter 3. Theoretical Background = 48
3.1 Principal Compomemts Analysis = 48
3.2 Moment = 52
3.2.1 Geometric Moments = 52
3.2.2 Zernike Moments = 54
3.2.3 Moment-Based Features = 56
3.3 Psychoacoustic Model = 57
3.3.1 Absolute Threshold of Hearing = 58
3.3.2 Auditory Masking = 60
3.3.2.1 Tone maskers = 62
3.3.2.2 Noise maskers = 62
3.3.2.3 Masking effect = 63
3.4 Balanced Incomplete Block Design (BIBD) = 65
3.5 Low Density Parity Check (LDPC) codes = 67
3.5.1 A Bit of History = 67
3.5.2 Classes of LDPC Codes = 68
3.5.2.1 Irregularity = 69
3.5.2.2 Code rate = 70
3.5.3 Encoding and Decoding of LDPC Codes = 71
3.6 Wavelet = 72
3.6.1 Continuous Wavelet Transform = 73
3.6.2 Discretized Wavelet Transform = 75
3.6.3 MRA based Discrete Wavelet Transform = 75
3.6.4 Mother Wavelet = 77
3.7 Associative Memories = 80
3.7.1 Hopfield Model = 80
3.7.2 Discrete Hopfield Model = 83
3.7.3 Continuous Hopfield Model = 84
Chapter 4. The Proposed Algorithm and Implementation = 86
4.1 Wireless Speech Recognition System = 87
4.2 Wireless Palmprint Recognition System = 88
4.2.1 Histogram Equalization = 89
4.2.2 Smoothing Filter = 90
4.2.3 Otsu Binarization = 91
4.2.4 Invariant Moment = 94
4.2.5 Search Algorithm = 97
4.3 Wireless Face Recognition System = 98
4.3.1 Face Normalization = 99
4.3.2 Eigen Face = 100
4.3.3 Face Authentication = 102
4.4 USN Channel Establishment Algorithm = 103
4.4.1 One Cluster Head Collecting All Sensor Data = 104
4.4.2 Extended Cluster Head Model = 107
Chapter 5. Experiment Result = 109
5.1 Speech Recognition = 109
5.2 Palmprint Recognition = 115
5.2.1 Palmprint Database = 115
5.2.2 Palmprint Authentication = 116
5.3 Face Recognition = 120
5.4 USN Channel Establishment Algorithm = 124
Chapter 6. Conclusion = 129
References = 131
Appendix = 136
- Degree
- Doctor
- Publisher
- 조선대학교 대학원
- Citation
- 노진수. (2006). Design of Multi-modal Biometrics System and Sensor Network Security System based on USN(Ubiquitous Sensor Network).
- Type
- Dissertation
- URI
- https://oak.chosun.ac.kr/handle/2020.oak/6468
http://chosun.dcollection.net/common/orgView/200000233839
- Appears in Collections:
- General Graduate School > 4. Theses(Ph.D)
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