KR102258804B1 - 인증 스코어를 이용한 생체인증 장치 및 방법 - Google Patents
인증 스코어를 이용한 생체인증 장치 및 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR102258804B1 KR102258804B1 KR1020190099548A KR20190099548A KR102258804B1 KR 102258804 B1 KR102258804 B1 KR 102258804B1 KR 1020190099548 A KR1020190099548 A KR 1020190099548A KR 20190099548 A KR20190099548 A KR 20190099548A KR 102258804 B1 KR102258804 B1 KR 102258804B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- authentication
- security level
- unit
- score
- factor
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 60
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 33
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 33
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 29
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 23
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 20
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 15
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 12
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 9
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 abstract 1
- 230000003190 augmentative effect Effects 0.000 abstract 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 12
- 230000008569 process Effects 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 8
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 5
- 102000003712 Complement factor B Human genes 0.000 description 4
- 108090000056 Complement factor B Proteins 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 3
- 210000000554 iris Anatomy 0.000 description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 3
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 3
- 230000010363 phase shift Effects 0.000 description 3
- 210000003462 vein Anatomy 0.000 description 3
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 2
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 2
- 230000004297 night vision Effects 0.000 description 2
- 210000001525 retina Anatomy 0.000 description 2
- 238000004378 air conditioning Methods 0.000 description 1
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 239000000725 suspension Substances 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 238000000844 transformation Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- B60R25/00—Fittings or systems for preventing or indicating unauthorised use or theft of vehicles
- B60R25/20—Means to switch the anti-theft system on or off
- B60R25/24—Means to switch the anti-theft system on or off using electronic identifiers containing a code not memorised by the user
- B60R25/243—Means to switch the anti-theft system on or off using electronic identifiers containing a code not memorised by the user with more than one way to gain access
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
- G06F21/31—User authentication
- G06F21/32—User authentication using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voiceprints
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- B60R25/00—Fittings or systems for preventing or indicating unauthorised use or theft of vehicles
- B60R25/20—Means to switch the anti-theft system on or off
- B60R25/24—Means to switch the anti-theft system on or off using electronic identifiers containing a code not memorised by the user
- B60R25/241—Means to switch the anti-theft system on or off using electronic identifiers containing a code not memorised by the user whereby access privileges are related to the identifiers
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- B60R25/00—Fittings or systems for preventing or indicating unauthorised use or theft of vehicles
- B60R25/20—Means to switch the anti-theft system on or off
- B60R25/25—Means to switch the anti-theft system on or off using biometry
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- B60R25/00—Fittings or systems for preventing or indicating unauthorised use or theft of vehicles
- B60R25/30—Detection related to theft or to other events relevant to anti-theft systems
- B60R25/32—Detection related to theft or to other events relevant to anti-theft systems of vehicle dynamic parameters, e.g. speed or acceleration
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
- B60W40/08—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to drivers or passengers
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/0055—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots with safety arrangements
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
- G06F21/45—Structures or tools for the administration of authentication
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
- B60W40/08—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to drivers or passengers
- B60W2040/0809—Driver authorisation; Driver identity check
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2221/00—Indexing scheme relating to security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F2221/21—Indexing scheme relating to G06F21/00 and subgroups addressing additional information or applications relating to security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F2221/2113—Multi-level security, e.g. mandatory access control
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Transportation (AREA)
- Lock And Its Accessories (AREA)
- Collating Specific Patterns (AREA)
Abstract
본 발명은 자율주행 차량에서 인증 기반 서비스를 제공 시에 생체정보의 인증 스코어를 이용하여 보안레벨에 차등을 제공하는 생체인증 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 인증 스코어를 이용한 생체인증 장치 및 방법은 본 발명의 인증 기반 서비스를 제공하는 자율 주행 차량, 사용자 단말기 및 서버 중 하나 이상이 인공지능(Artificial Intelligence) 모듈, 드론(Unmmanded Aerial Vehicle, UAV), 로봇, 증강 현실(Augmented Reality, AR) 장치, 가상 현실(Virtual Reality, VR)장치, 5G 서비스와 관련된 장치 등과 연계될 수 있다.
Description
본 발명은 자율주행 차량에서 인증 기반 서비스를 제공 시에 생체정보의 인증 스코어를 이용하여 보안레벨에 차등을 제공하는 생체인증 장치 및 방법에 관한 것이다.
현재 생체 인식 시스템에 사용되는 특징으로는 얼굴, 음성, 손 모양, 홍채, 정맥, 지문 등이 있으며, 각각의 특징에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다.
특히, 스마트폰 등과 같은 휴대형 전자기기에 생체 인식 기술이 채용되고 있으며, 최근에는 자율주행 기술의 보급 및 공유차량의 대중화로 차량에서 개인식별 및 맞춤 서비스 제공을 위해 생체 인식 기술의 필요성이 더욱 보편화될 것으로 전망되고 있다.
여러 가지의 생체 인식 중에서 지문 인식이 가장 널리 채용되고 있다. 지문 인식은 다른 생체 인식 기술에 비해 보안성이 높고 사용성이 좋다는 장점이 있다.
하지만, 지문 인식 센서들은 비용적인 문제와 공간적인 제약으로 인해 그 크기가 매우 작고 지문의 매우 작은 일부분만을 입력 받는 경우가 대부분이다. 이처럼, 지문의 일부분만이 이용되면 지문 특징 정보의 부족으로 인해 보안 레벨(security level)이 낮을 수밖에 없는 문제가 있다.
보안 레벨은 통상적으로 오인증 발생률(false acceptance rate)로 결정하며, 전체 지문을 사용하는 지문 인식의 경우에는 오인증 발생률이 1억분의 1 수준이지만, 휴대형 전자기기와 같이 일부 지문을 사용하는 지문 인식의 경우에는 오인증 발생률을 10만분의 1 수준 이하로 만드는 것이 거의 불가능하다.
따라서, 아주 높은 보안성이 요구되는 결제나 금융 관련 서비스와 휴대용 전자기기에 채용된 지문 인식 기능을 연동하여 사용하기에는 매우 위험하다.
이처럼, 인증을 이용하는 서비스 별로 필요로 하는 보안레벨이 상이하다. 따라서, 높은 보안성이 필요한 서비스는 높은 정확도의 인증수단이 필요하다.
종래 기술에 의하면, 지문 인식 등과 같은 생체 인식의 보안성을 향상시키기 위하여 비밀번호 인증, 제스처 등의 부가적인 방식을 추가로 이용하였다. 즉, 얼굴인식과 동시에 추가적인 동작(제스처)를 인지하는 방식을 추가로 이용하고 있다.
이처럼, 높은 수준의 보안레벨을 달성하기 위해서는 추가적인 인증요소를 활용해야 하거나 정확도가 높은 인증요소를 활용해야 하는 문제가 있다.
그러나 추가적인 인증요소를 활용하는 경우는 생체인증과 함께 추가된 인증요소의 인증을 다시 수행해야 함에 따라, 인증을 2번이나 해야 하는 불편함을 가지게 된다.
또한, 정확도가 높은 인증요소를 활용하는 경우는 인증의 정확도를 높일 수 있는데 반해, 인증 시간이 오래 걸리거나 인증 실패 확률이 높아지게 된다. 그리고 인증 장치는 모든 설정에서 사용자를 인증할 때, 정확도가 높은 인증요소를 사용한다. 즉, 인증 장치는 모든 설정을 위한 인증에 동일한 인증요소가 이용된다. 이는 높은 보안성이 필요하지 않은 설정에까지 높은 인증요소가 활용된다. 따라서, 사용자는 빠르고 간단한 인증이 필요한 설정에도 인증 시간이 오래 걸리거나 인증 실패 확률이 많아지는 불편함을 가지게 된다.
본 발명의 목적은 자율주행 차량에서 인증 기반 서비스를 제공 시에 생체정보의 인증 스코어를 이용하여 보안레벨에 차등을 제공하는 생체인증 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
또한 본 발명의 목적은 인증요소의 보안레벨 능력치를 다변화하는 생체인증 장치 및 방법을 제공할 수 있다. 이때, 보안레벨은 인증 스코어 DB와 에러율 통계치를 기준으로 산정할 수 있다.
또한 본 발명의 목적은 인증요소의 경험치와 상황별 인증 수행 능력을 기준으로 목표 보안 수준 단성을 위한 최적의 인증요소를 사용자에게 제시하는 생체인증 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 목적은 1개의 인증요소가 여러 보안레벨을 제공하는 생체인증 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 목적은 높은 보안성이 필요한 설정에는 인증요소에 높은 보안레벨을 활용하고, 낮은 보안성이 필요한 설정에는 인증요소에 낮은 보안레벨을 활용하는 생체인증 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있고, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 이해될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
본 발명에 따른 인증 스코어를 이용한 생체인증 장치 및 방법은 차량 환경에서 인증 기반 서비스 제공 시 차량의 상태, 자율주행 상태, 운전자의 상태에 따라 취득할 수 있는 서로 다른 보안레벨 확보를 위해서 각 인증요소의 능력치와 운행상태에 따른 실질 능력치를 활용하여 최적의 인증요소 선택 및 운행 상태 조정을 수행할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 인증 스코어를 이용한 생체인증 장치 및 방법은 인증스코어와 인증요소가 보유한 에러율을 기반으로 보안레벨을 판단할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 인증 스코어를 이용한 생체인증 장치 및 방법은 과거 인증요소 경험치와 현재 환경에서 인증 성능이 최대로 나올 수 있는 요소를 선택하고, 성능 예상치가 높은 요소를 우선적으로 사용자에게 제공할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 인증 스코어를 이용한 생체인증 장치 및 방법은 1개의 인증요소가 여러 보안레벨을 제공하여 높은 보안성이 필요한 설정에는 인증요소에 높은 보안레벨을 활용하고, 낮은 보안성이 필요한 설정에는 인증요소에 낮은 보안레벨을 활용하는 할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 인증 스코어를 이용한 생체인증 장치는 입력되는 설정 서비스에 필요한 제1 보안레벨을 추출하는 보안레벨 추출부; 사용자 주변의 환경정보를 기반으로 추출된 차량 및 운전자의 환경상태를 기반으로 저장하고 있는 인증요소 별 제공 가능한 제2 보안레벨을 갖는 인증요소를 검출하는 인증요소 검출부; 상기 검출된 인증요소에 대한 매칭 스코어 분포를 분석하여 타인수락 오류율(False Acceptance Rate: FAR)과 본인거부 오류율(False Reject Rate: FRR)을 기준으로 추출된 제3 보안레벨을 상기 제2 보안레벨과 매칭하여 상기 인증요소의 인증스코어를 생성하는 인증스코어 생성부; 상기 인증요소의 인증스코어를 목표 보안레벨로 정의하고, 인증요소의 입력값이 상기 목표 보안레벨을 달성했는지 판정하는 보안레벨 판정부; 및 상기 인증요소의 입력값이 목표 보안레벨을 달성한 경우, 판정된 목표 보안레벨이 적용된 인증요소를 이용하여 사용자 인증을 수행하는 인증 처리부를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 인증 스코어를 이용한 생체인증 방법은 보안레벨 추출부를 이용하여 입력되는 설정 서비스에 필요한 제1 보안레벨을 추출하는 단계; 인증요소 검출부를 이용하여 사용자 주변의 환경정보를 기반으로 저장하고 있는 인증요소 별 제공 가능한 제2 보안레벨을 산출하는 단계; 인증요소 검출부를 이용하여 상기 제2 보안레벨 중 상기 제1 보안레벨의 달성 기대치가 높은 인증요소 또는 난이도가 낮은 인증요소를 검출하는 단계; 인증스코어 생성부를 이용하여 상기 검출된 인증요소에 대한 매칭 스코어 분포를 분석하여 타인수락 오류율(False Acceptance Rate: FAR)과 본인거부 오류율(False Reject Rate: FRR)을 기준으로 추출된 제3 보안레벨을 상기 제2 보안레벨과 매칭하여 상기 인증요소의 인증스코어를 생성하는 단계; 보안레벨 판정부를 이용하여 상기 인증요소의 인증스코어를 목표 보안레벨로 정의하고, 상기 인증요소의 입력값이 상기 목표 보안레벨을 달성했는지 판정하는 단계; 상기 판정 결과, 인증요소의 입력값이 목표 보안레벨을 달성한 경우, 인증 처리부를 이용하여 판정된 목표 보안레벨이 적용된 인증요소를 이용하여 사용자 인증을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 인증 스코어를 이용한 생체인증 장치 및 방법은 인증요소의 보안레벨 능력치를 다변화할 수 있다. 이때, 보안레벨은 인증 스코어 DB와 에러율 통계치를 기준으로 산정할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 인증 스코어를 이용한 생체인증 장치 및 방법은 인증요소의 경험치와 상황별 인증 수행 능력을 기준으로 목표 보안 수준 단성을 위한 최적의 인증요소를 사용자에게 제시할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 인증 스코어를 이용한 생체인증 장치 및 방법은 1개의 인증요소가 여러 보안레벨을 제공할 수 있어, 사용의 편의성을 높일 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 인증 스코어를 이용한 생체인증 장치 및 방법은 높은 보안성이 필요한 설정에는 인증요소에 높은 보안레벨을 활용하고, 낮은 보안성이 필요한 설정에는 인증요소에 낮은 보안레벨을 활용할 수 있다. 따라서, 본 발명은 빠르고 간단한 인증이 필요한 설정에는 빠르고 간편하게 인증하고, 높은 보안성이 필요한 인증은 정확도를 높게 인증할 수 있다.
상술한 효과와 더불어 본 발명의 구체적인 효과는 이하 발명을 실시하기 위한 구체적인 사항을 설명하면서 함께 기술한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 인증 스코어를 이용한 생체인증 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 인증 스코어를 이용한 생체인증 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 도 2에서 인증요소를 검출하는 과정은 상세히 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 도 2에서 인증스코어를 생성하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5a 및 도 6a는 도 4에서 인증요소의 입력값에 대한 매칭 스코어 분포를 나타낸 도면이다.
도 5b 및 도 6b는 도 4에서 인증요소의 입력값에 대한 매칭 스코어 분포에 산출된 매칭 스코어를 나타낸 도면이다.
도 7은 도 4에서 매칭 스코어를 산출하는 기준을 설명하기 위한 도면이다.
도 8 및 도 9는 도 3에서 인증요소를 인증하기 위한 달성 기대치 또는 난이도를 평가하는 방법을 설명하기 위한 실시예이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 인증 스코어를 이용한 생체인증 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 도 2에서 인증요소를 검출하는 과정은 상세히 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 도 2에서 인증스코어를 생성하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5a 및 도 6a는 도 4에서 인증요소의 입력값에 대한 매칭 스코어 분포를 나타낸 도면이다.
도 5b 및 도 6b는 도 4에서 인증요소의 입력값에 대한 매칭 스코어 분포에 산출된 매칭 스코어를 나타낸 도면이다.
도 7은 도 4에서 매칭 스코어를 산출하는 기준을 설명하기 위한 도면이다.
도 8 및 도 9는 도 3에서 인증요소를 인증하기 위한 달성 기대치 또는 난이도를 평가하는 방법을 설명하기 위한 실시예이다.
전술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 후술되며, 이에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 상세한 설명을 생략한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 도면에서 동일한 참조부호는 동일 또는 유사한 구성요소를 가리키는 것으로 사용된다.
이하에서 구성요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 상기 구성요소들은 서로 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성요소 사이에 다른 구성요소가 "개재"되거나, 각 구성요소가 다른 구성요소를 통해 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있는 것으로 이해되어야 할 것이다.
이하에서는, 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 인증 스코어를 이용한 생체인증 장치 및 방법을 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 인증 스코어를 이용한 생체인증 장치의 구성을 나타낸 블록도이다. 도 1에 도시된 인증 스코어를 이용한 생체인증 장치(100)는 일 실시예에 따른 것이고, 그 구성요소들이 도 1에 도시된 실시예에 한정되는 것은 아니며, 필요에 따라 일부 구성요소가 부가, 변경 또는 삭제될 수 있다.
도 1에서 도시하고 있는 것과 같이, 본 발명의 생체인증 장치(100)는 보안레벨 추출부(110), 인증요소 검출부(120), 인증스코어 생성부(130), 보안레벨 판정부(140), 환경 처리부(150), 환경 인식부(160), 저장부(170) 및 인증 처리부(180)를 포함한다.
보안레벨 추출부(110)는 입력되는 설정 서비스에 필요한 제1 보안레벨을 추출한다. 제1 보안레벨은 설정 서비스를 제공하기 위해 사용자를 인증하는 강도를 나타낸다. 제1 보안레벨은 설정 서비스에 따라 저장부(170)에 미리 설정되어 있을 수 있다. 그러나 이에 한정되는 것은 아니며, 외부 기관에 의해 정의될 수도 있다. 예를 들어, 외부 기관이 애플리케이션 자체의 보안 요건들, 요청된 서비스를 호스팅하는 회사의 보안 정책들 등과 같이 다양한 기준에 기초하여 보안레벨을 특정할 수 있다.
한편, 제1 보안레벨은 요구되는 설정 서비스에 연관된 위험에 기초할 수 있다. 예를 들어, 요청된 서비스가 은행 계좌 정보를 송신 및 수신하는 은행업무 서비스와 같은 민감한 정보의 송신 및 수신을 포함한다면, 요구된 제1 보안레벨은 높을 수 있다. 또는 자율주행 차량의 운행을 위해 차량의 시동을 온(ON) 시키고, 자율주행을 시행하는 것과 같이 차량 운행의 안전과 연관되는 설정 서비스를 포함한다면, 요구된 제1 보안레벨은 높을 수 있다. 추가 예로, 요청된 설정 서비스가 적은 위험, 즉, 개인 정보에 액세스 하지 못하는 서비스와 연관된다면 요구된 제1 보안레벨은 낮을 수 있다. 또는 자율주행 차량의 운행 중 라디오 및 TV의 볼륨이나 채널 등의 변경과 같이 차량 운행의 안전과 연관되지 않은 설정 서비스를 포함한다면, 요구된 제1 보안레벨은 낮을 수 있다.
생체인증 장치(100)는 보안을 설정 서비스에 연관된 민감성 및 위험성 등과 일치하도록 세분화하여 레벨로 제공함으로써, 사용자들에게 과도한 불편을 피할 수 있도록 한다.
인증요소 검출부(120)는 사용자 주변의 환경정보를 기반으로 차량 및 운전자의 환경상태를 추출한다. 그리고 인증요소 검출부(120)는 저장부(170) 미리 저장하고 있는 인증요소 별 제공 가능한 제2 보안레벨을 검출한다. 이어서 인증요소 검출부(120)는 검출된 제2 보안레벨 중 보안레벨 추출부(110)에서 추출된 제1 보안레벨로의 달성 기대치가 높은 인증요소 또는 난이도가 낮은 인증요소를 검출한다. 예로서, 달성 기대치가 높은 인증요소는 인증요소의 입력값으로 사용자 인증을 수행하였을 때 오류율이 낮은 인증요소를 의미한다. 또한 난이도가 낮은 인증요소는 인증요소의 기본 임계값을 기준으로 성공률이 높은 인증요소를 의미한다.
그리고 인증요소는 사용자 인증을 위해 인증수단으로 사용되는 요소를 지칭한다. 인증요소들은 사용자 식별자(ID), 패스워드, 토큰, 사용자의 생체정보, 동작정보 등을 포함할 수 있다. 생체정보는 지문, 정맥, 망막, 홍채, 음성, 화상 등을 포함할 수 있다. 동작정보는 제스처, 텍스트, 터치 점의 위치, 모양 및 영역 등을 포함할 수 있다.
이를 위해, 인증요소 검출부(120)는 상태 추출부(121), 보안레벨 산출부(122) 및 인증요소 선택부(123)를 포함할 수 있다.
상태 추출부(121)는 사용자 주변의 환경정보를 기반으로 차량 및 운전자의 환경상태를 추출한다.
보안레벨 산출부(122)는 저장부(170) 미리 저장하고 있는 인증요소 별 제공 가능한 제2 보안레벨을 산출한다.
인증요소 선택부(123)는 보안레벨 산출부(122)에서 산출된 제2 보안레벨 중 보안레벨 추출부(110)에서 추출된 제1 보안레벨의 달성 기대치가 높은 또는 난이도가 낮은 인증요소를 검출한다. 검출되는 인증요소는 적어도 1개 이상 검출될 수 있다.
인증스코어 생성부(130)는 인증요소 검출부(120)에서 검출된 인증요소에 대한 매칭 스코어 분포를 분석하여 타인수락 오류율(False Acceptance Rate: FAR)과 본인거부 오류율(False Reject Rate: FRR)을 기준으로 제3 보안레벨을 추출한다. 그리고 인증스코어 생성부(130)는 추출된 제3 보안레벨을 제2 보안레벨과 매칭하여 인증요소의 인증스코어를 생성한다. 이때, 인증스코어는 인증요소가 요구되는 보안레벨의 인증성능을 만족하는 임계값이다.
이를 위해, 인증스코어 생성부(130)는 데이터 분포 분석부(131), 매칭 스코어 산출부(132), 매칭부(133), 인증스코어 결정부(134)를 포함한다.
데이터 분포 분석부(131)는 인증요소 검출부(120)에서 검출된 인증요소에 대한 매칭 스코어 분포를 분석하여 인증 여부 판단을 위한 기본 임계값(Threshold)을 설정한다.
매칭 스코어 산출부(132)는 각 인증요소 별로 설정된 기본 임계값을 기준으로, 서로 다른 보안레벨을 갖는 적어도 2개 이상의 매칭 스코어를 산출한다. 이때, 매칭 스코어 산출부(132)는 FAR 및 FRR 그래프에서 의미하는 에러율을 이용하여 매칭 스코어를 산출한다.
매칭부(133)는 매칭 스코어 산출부(132)에서 산출된 적어도 2개 이상의 매칭 스코어의 에러율을 에러율 테이블을 활용하여 제2 보안레벨과 매칭되는 제3 보안레벨을 검출한다.
인증스코어 결정부(134)는 인증요소의 인증스코어를 매칭부(133)에서 매칭된 제3 보안레벨로 결정한다.
보안레벨 판정부(140)는 인증스코어 생성부(130)에서 결정된 인증요소의 인증스코어를 목표 보안레벨로 정의하고, 인증요소의 입력값이 목표 보안레벨을 달성했는지 판정한다.
이때, 인증요소의 입력값은 사용자가 인증을 위해 인증요소에 대응하는 입력정보로서, 사용자 식별자(ID), 패스워드, 토큰, 사용자의 생체정보, 동작정보 등을 포함할 수 있다.
환경 처리부(150)는 보안레벨 판정부(140)에서 인증요소의 입력값이 목표 보안레벨을 달성하지 못한 상황이거나, 또는 환경 변화로 인해 목표달성이 실패할 것으로 예상되는 경우, 현재 상황이 적합한 인증요소를 재 선택하여 사용자에게 제시한다. 예로서, 저속주행 상태에서 인증요소 A를 제안했는데, 사용자가 속도를 높임으로써, 고속에서 인증요소 A의 목표 보안레벨 달성이 실패할 것으로 예상된다면, 환경 처리부(150)는 보안요소 B와 보안요소 C의 조합이 목표 보안레벨을 달성할 수 있는 것으로 판단하여 사용자에게 다시 제안할 수 있다. 목표달성의 실패여부를 예상할 수 있는 환경 변화로는 속도 외에도 터널, 창문 열림, 실내등 등의 환경변화를 포함할 수 있다.
환경 인식부(160)는 사용자 주변의 환경정보를 추출하여 환경 데이터를 취득한다. 이때, 환경정보는 밝기, 소음, 차량위치, 현재시간, 현재날씨, 차량주행 상태, 자율주행 상태 등의 차량 및 사용자 상황을 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 환경 인식부(130)는 기온, 눈, 비, 습도를 검출할 수 있는 센서, 또는 주변 밝기를 검출할 수 있는 센서, 및 외부에서 수신되는 차량 및 사용자 상황 정보를 수신할 수 있는 수신부를 포함할 수 있다. 그러나 환경 인식부(130)는 이에 한정되는 것은 아니며, 환경정보인 밝기, 소음, 차량위치, 현재시간, 현재날씨, 차량주행 상태, 자율주행 상태 등의 차량 및 사용자 상황을 인식 및 검출할 수 있는 다양한 센서 또는 수신부일 수 있다.
인증 처리부(180)는 인증요소의 입력값이 목표 보안레벨을 달성한 경우, 판정된 목표 보안레벨이 적용된 인증요소를 이용하여 사용자 인증을 수행한다.
사용자 인증 결과를 기반으로 사용자는 설정 서비스를 제공받을 수 있다.
한편, 생체인증 장치(100)는 사용자에게 자율주행 차량에서 설정 서비스를 제공하기 위한 사용자 인증으로 사용될 수 있다.
자율주행 차량은 카 셰어링 회사 등의 운수업체 서버에 의해 운용되는 공유차일 수 있다. 또는 운전자의 조작 없이도 스스로 목적지까지 주행하는 자율주행 차량일 수 있다. 또한, 자율주행 차량은 자동차, 기차, 오토바이 등의 임의의 이동수단을 포함하는 개념일 수 있으나, 이하에서는 설명의 편의를 위해 자동차인 것으로 설명하도록 한다. 또한, 자율주행 차량은 동력원으로서 엔진을 구비하는 내연기관 차량, 동력원으로서 엔진과 전기 모터를 구비하는 하이브리드 차량, 동력원으로서 전기 모터를 구비하는 전기 차량 등을 모두 포함하는 개념일 수 있다.
그리고 자율주행 차량은 사용자 인터페이스 장치, 오브젝트 검출 장치, 통신 장치, 운전 조작 장치, 메인 ECU, 구동 제어 장치, 자율 주행 장치, 센싱부 및 위치 데이터 생성 장치를 포함할 수 있다. 오브젝트 검출 장치, 통신 장치, 운전 조작 장치, 메인 ECU, 구동 제어 장치, 자율 주행 장치, 센싱부 및 위치 데이터 생성 장치는 각각이 전기적 신호를 생성하고, 상호간에 전기적 신호를 교환하는 전자 장치로 구현될 수 있다.
사용자 인터페이스 장치는, 자율주행 차량과 사용자와의 소통을 위한 장치이다. 사용자 인터페이스 장치는, 사용자 입력을 수신하고, 사용자에게 자율주행 차량에서 생성된 정보를 제공할 수 있다. 자율주행 차량은, 사용자 인터페이스 장치를 통해, UI(User Interface) 또는 UX(User Experience)를 구현할 수 있다. 사용자 인터페이스 장치는, 입력 장치, 출력 장치 및 사용자 모니터링 장치를 포함할 수 있다.
오브젝트 검출 장치는, 자율주행 차량 외부의 오브젝트에 대한 정보를 생성할 수 있다. 오브젝트에 대한 정보는, 오브젝트의 존재 유무에 대한 정보, 오브젝트의 위치 정보, 자율주행 차량과 오브젝트와의 거리 정보 및 자율주행 차량과 오브젝트와의 상대 속도 정보 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 오브젝트 검출 장치는, 자율주행 차량 외부의 오브젝트를 검출할 수 있다. 오브젝트 검출 장치는, 자율주행 차량 외부의 오브젝트를 검출할 수 있는 적어도 하나의 센서를 포함할 수 있다. 오브젝트 검출 장치는, 카메라, 레이다, 라이다, 초음파 센서 및 적외선 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 오브젝트 검출 장치는, 센서에서 생성되는 센싱 신호에 기초하여 생성된 오브젝트에 대한 데이터를 차량에 포함된 적어도 하나의 전자 장치에 제공할 수 있다.
카메라는 영상을 이용하여 자율주행 차량 외부의 오브젝트에 대한 정보를 생성할 수 있다. 카메라는 적어도 하나의 렌즈, 적어도 하나의 이미지 센서 및 이미지 센서와 전기적으로 연결되어 수신되는 신호를 처리하고, 처리되는 신호에 기초하여 오브젝트에 대한 데이터를 생성하는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다.
카메라는, 모노 카메라, 스테레오 카메라, AVM(Around View Monitoring) 카메라 중 적어도 어느 하나일 수 있다. 카메라는, 다양한 영상 처리 알고리즘을 이용하여, 오브젝트의 위치 정보, 오브젝트와의 거리 정보 또는 오브젝트와의 상대 속도 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 카메라는, 획득된 영상에서, 시간에 따른 오브젝트 크기의 변화를 기초로, 오브젝트와의 거리 정보 및 상대 속도 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 카메라는, 핀홀(pin hole) 모델, 노면 프로파일링 등을 통해, 오브젝트와의 거리 정보 및 상대 속도 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 카메라는, 스테레오 카메라에서 획득된 스테레오 영상에서 디스패러티(disparity) 정보를 기초로 오브젝트와의 거리 정보 및 상대 속도 정보를 획득할 수 있다.
카메라는, 차량 외부를 촬영하기 위해 차량에서 FOV(field of view) 확보가 가능한 위치에 장착될 수 있다. 카메라는, 차량 전방의 영상을 획득하기 위해, 차량의 실내에서, 프런트 윈드 쉴드에 근접하게 배치될 수 있다. 카메라는, 프런트 범퍼 또는 라디에이터 그릴 주변에 배치될 수 있다. 카메라는, 차량 후방의 영상을 획득하기 위해, 차량의 실내에서, 리어 글라스에 근접하게 배치될 수 있다. 카메라는, 리어 범퍼, 트렁크 또는 테일 게이트 주변에 배치될 수 있다. 카메라는, 차량 측방의 영상을 획득하기 위해, 차량의 실내에서 사이드 윈도우 중 적어도 어느 하나에 근접하게 배치될 수 있다. 또는, 카메라는, 사이드 미러, 휀더 또는 도어 주변에 배치될 수 있다.
레이다는 전파를 이용하여 자율주행 차량 외부의 오브젝트에 대한 정보를 생성할 수 있다. 레이다는, 전자파 송신부, 전자파 수신부 및 전자파 송신부 및 전자파 수신부와 전기적으로 연결되어, 수신되는 신호를 처리하고, 처리되는 신호에 기초하여 오브젝트에 대한 데이터를 생성하는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 레이다는 전파 발사 원리상 펄스 레이다(Pulse Radar) 방식 또는 연속파 레이다(Continuous Wave Radar) 방식으로 구현될 수 있다. 레이다는 연속파 레이다 방식 중에서 신호 파형에 따라 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave)방식 또는 FSK(Frequency Shift Keyong) 방식으로 구현될 수 있다. 레이다는 전자파를 매개로, TOF(Time of Flight) 방식 또는 페이즈 쉬프트(phase-shift) 방식에 기초하여, 오브젝트를 검출하고, 검출된 오브젝트의 위치, 검출된 오브젝트와의 거리 및 상대 속도를 검출할 수 있다. 레이다는, 차량의 전방, 후방 또는 측방에 위치하는 오브젝트를 감지하기 위해 차량의 외부의 적절한 위치에 배치될 수 있다.
라이다는, 레이저 광을 이용하여, 자율주행 차량 외부의 오브젝트에 대한 정보를 생성할 수 있다. 라이다는, 광 송신부, 광 수신부 및 광 송신부 및 광 수신부와 전기적으로 연결되어, 수신되는 신호를 처리하고, 처리된 신호에 기초하여 오브젝트에 대한 데이터를 생성하는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 라이다는, TOF(Time of Flight) 방식 또는 페이즈 쉬프트(phase-shift) 방식으로 구현될 수 있다. 라이다는, 구동식 또는 비구동식으로 구현될 수 있다. 구동식으로 구현되는 경우, 라이다는, 모터에 의해 회전되며, 자율주행 차량 주변의 오브젝트를 검출할 수 있다. 비구동식으로 구현되는 경우, 라이다는, 광 스티어링에 의해, 차량을 기준으로 소정 범위 내에 위치하는 오브젝트를 검출할 수 있다. 자율주행 차량은 복수의 비구동식 라이다를 포함할 수 있다. 라이다는, 레이저 광 매개로, TOF(Time of Flight) 방식 또는 페이즈 쉬프트(phase-shift) 방식에 기초하여, 오브젝트를 검출하고, 검출된 오브젝트의 위치, 검출된 오브젝트와의 거리 및 상대 속도를 검출할 수 있다. 라이다는, 차량의 전방, 후방 또는 측방에 위치하는 오브젝트를 감지하기 위해 차량의 외부의 적절한 위치에 배치될 수 있다.
통신 장치는, 자율주행 차량 외부에 위치하는 디바이스와 신호를 교환할 수 있다. 통신 장치는, 인프라(예를 들면, 서버, 방송국), 타 차량, 단말기 중 적어도 어느 하나와 신호를 교환할 수 있다. 통신 장치는, 통신을 수행하기 위해 송신 안테나, 수신 안테나, 각종 통신 프로토콜이 구현 가능한 RF(Radio Frequency) 회로 및 RF 소자 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
운전 조작 장치는, 운전을 위한 사용자 입력을 수신하는 장치이다. 메뉴얼 모드인 경우, 자율주행 차량은, 운전 조작 장치에 의해 제공되는 신호에 기초하여 운행될 수 있다. 운전 조작 장치는, 조향 입력 장치(예를 들면, 스티어링 휠), 가속 입력 장치(예를 들면, 가속 페달) 및 브레이크 입력 장치(예를 들면, 브레이크 페달)를 포함할 수 있다.
메인 ECU는, 자율주행 차량 내에 구비되는 적어도 하나의 전자 장치의 전반적인 동작을 제어할 수 있다.
구동 제어 장치는, 자율주행 차량내 각종 차량 구동 장치를 전기적으로 제어하는 장치이다. 구동 제어 장치는, 파워 트레인 구동 제어 장치, 샤시 구동 제어 장치, 도어/윈도우 구동 제어 장치, 안전 장치 구동 제어 장치, 램프 구동 제어 장치 및 공조 구동 제어 장치를 포함할 수 있다. 파워 트레인 구동 제어 장치는, 동력원 구동 제어 장치 및 변속기 구동 제어 장치를 포함할 수 있다. 샤시 구동 제어 장치는, 조향 구동 제어 장치, 브레이크 구동 제어 장치 및 서스펜션 구동 제어 장치를 포함할 수 있다. 한편, 안전 장치 구동 제어 장치는, 안전 벨트 제어를 위한 안전 벨트 구동 제어 장치를 포함할 수 있다.
구동 제어 장치는, 적어도 하나의 전자적 제어 장치(예를 들면, 제어 ECU(Electronic Control Unit))를 포함한다.
구동 제어 장치는, 자율주행 차량에서 수신되는 신호에 기초하여, 차량 구동 장치를 제어할 수 있다. 예를 들면, 구동 제어 장치는, 자율주행 차량에서 수신되는 신호에 기초하여, 파워 트레인, 조향 장치 및 브레이크 장치를 제어할 수 있다.
자율 주행 장치는, 획득된 데이터에 기초하여, 자율 주행을 위한 패스를 생성할 수 있다. 자율 주행 장치는, 생성된 경로를 따라 주행하기 위한 드라이빙 플랜을 생성 할 수 있다. 자율 주행 장치는, 드라이빙 플랜에 따른 차량의 움직임을 제어하기 위한 신호를 생성할 수 있다. 자율 주행 장치는, 생성된 신호를 구동 제어 장치에 제공할 수 있다.
자율 주행 장치는, 적어도 하나의 ADAS(Advanced Driver Assistance System) 기능을 구현할 수 있다. ADAS는, 적응형 크루즈 컨트롤 시스템(ACC : Adaptive Cruise Control), 자동 비상 제동 시스템(AEB : Autonomous Emergency Braking), 전방 충돌 알림 시스템(FCW : Foward Collision Warning), 차선 유지 보조 시스템(LKA : Lane Keeping Assist), 차선 변경 보조 시스템(LCA : Lane Change Assist), 타겟 추종 보조 시스템(TFA : Target Following Assist), 사각 지대 감시 시스템(BSD : Blind Spot Detection), 적응형 하이빔 제어 시스템(HBA : High Beam Assist), 자동 주차 시스템(APS : Auto Parking System), 보행자 충돌 알림 시스템(PD collision warning system), 교통 신호 검출 시스템(TSR : Traffic Sign Recognition), 교통 신호 보조 시스템(TSA : Trafffic Sign Assist), 나이트 비전 시스템(NV : Night Vision), 운전자 상태 모니터링 시스템(DSM : Driver Status Monitoring) 및 교통 정체 지원 시스템(TJA : Traffic Jam Assist) 중 적어도 어느 하나를 구현할 수 있다.
자율 주행 장치는, 자율 주행 모드에서 수동 주행 모드로의 전환 동작 또는 수동 주행 모드에서 자율 주행 모드로의 전환 동작을 수행할 수 있다. 예를 들면, 자율 주행 장치는, 사용자 인터페이스 장치로부터 수신되는 신호에 기초하여, 자율주행 차량의 모드를 자율 주행 모드에서 수동 주행 모드로 전환하거나 수동 주행 모드에서 자율 주행 모드로 전환할 수 있다.
센싱부는, 차량의 상태를 센싱할 수 있다. 센싱부는, IMU(inertial measurement unit) 센서, 충돌 센서, 휠 센서(wheel sensor), 속도 센서, 경사 센서, 중량 감지 센서, 헤딩 센서(heading sensor), 포지션 모듈(position module), 차량 전진/후진 센서, 배터리 센서, 연료 센서, 타이어 센서, 스티어링 센서, 온도 센서, 습도 센서, 초음파 센서, 조도 센서, 페달 포지션 센서 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 한편, IMU(inertial measurement unit) 센서는, 가속도 센서, 자이로 센서, 자기 센서 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
센싱부는, 적어도 하나의 센서에서 생성되는 신호에 기초하여, 차량의 상태 데이터를 생성할 수 있다. 차량 상태 데이터는, 차량 내부에 구비된 각종 센서에서 감지된 데이터를 기초로 생성된 정보일 수 있다. 센싱부는, 차량 자세 데이터, 차량 모션 데이터, 차량 요(yaw) 데이터, 차량 롤(roll) 데이터, 차량 피치(pitch) 데이터, 차량 충돌 데이터, 차량 방향 데이터, 차량 각도 데이터, 차량 속도 데이터, 차량 가속도 데이터, 차량 기울기 데이터, 차량 전진/후진 데이터, 차량의 중량 데이터, 배터리 데이터, 연료 데이터, 타이어 공기압 데이터, 차량 내부 온도 데이터, 차량 내부 습도 데이터, 스티어링 휠 회전 각도 데이터, 차량 외부 조도 데이터, 가속 페달에 가해지는 압력 데이터, 브레이크 페달에 가해지는 압력 데이터 등을 생성할 수 있다.
위치 데이터 생성 장치는, 차량의 위치 데이터를 생성할 수 있다. 위치 데이터 생성 장치는, GPS(Global Positioning System) 및 DGPS(Differential Global Positioning System) 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 위치 데이터 생성 장치는, GPS 및 DGPS 중 적어도 어느 하나에서 생성되는 신호에 기초하여 차량의 위치 데이터를 생성할 수 있다. 실시예에 따라, 위치 데이터 생성 장치는, 센싱부의 IMU(Inertial Measurement Unit) 및 오브젝트 검출 장치의 카메라 중 적어도 어느 하나에 기초하여 위치 데이터를 보정할 수 있다. 위치 데이터 생성 장치는, GNSS(Global Navigation Satellite System)로 명명될 수 있다.
자율주행 차량은, 내부 통신 시스템을 포함할 수 있다. 자율주행 차량에 포함되는 복수의 전자 장치는 내부 통신 시스템을 매개로 신호를 교환할 수 있다. 신호에는 데이터가 포함될 수 있다. 내부 통신 시스템은, 적어도 하나의 통신 프로토콜(예를 들면, CAN, LIN, FlexRay, MOST, 이더넷)을 이용할 수 있다.
이와 같이 구성된 본 발명에 따른 인증 스코어를 이용한 생체인증 장치의 동작을 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다. 도 1과 동일한 참조부호는 동일한 기능을 수행하는 동일한 부재를 지칭한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 인증 스코어를 이용한 생체인증 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2를 참조하여 설명하면, 사용자로부터 설정 서비스가 입력되면(S100), 생체인증 장치(100)는 보안레벨 추출부(110)를 이용하여 입력되는 설정 서비스에 필요한 제1 보안레벨을 추출한다(S200).
제1 보안레벨은 설정 서비스를 제공하기 위해 사용자를 인증하는 강도를 나타낸다. 제1 보안레벨은 설정 서비스에 따라 저장부(170)에 미리 설정되어 있을 수 있다. 그러나 이에 한정되는 것은 아니며, 외부 기관에 의해 정의될 수도 있다.
한편, 제1 보안레벨은 요구되는 설정 서비스에 연관된 위험에 기초할 수 있다. 예를 들어, 요청된 서비스가 은행 계좌 정보를 송신 및 수신하는 은행업무 서비스와 같은 민감한 정보의 송신 및 수신을 포함한다면, 요구된 제1 보안레벨은 높을 수 있다. 또는 자율주행 차량의 운행을 위해 차량의 시동을 온(ON) 시키고, 자율주행을 시행하는 것과 같이 차량 운행의 안전과 연관되는 설정 서비스를 포함한다면, 요구된 제1 보안레벨은 높을 수 있다. 추가 예로, 요청된 설정 서비스가 적은 위험, 즉, 개인 정보에 액세스 하지 못하는 서비스와 연관된다면 요구된 보안레벨은 낮을 수 있다. 또는 자율주행 차량의 운행 중 라디오 및 TV의 볼륨이나 채널 등의 변경과 같이 차량 운행의 안전과 연관되지 않은 설정 서비스를 포함한다면, 요구된 제1 보안레벨은 낮을 수 있다.
이어서, 생체인증 장치(100)는 인증요소 검출부(120)를 이용하여 사용자 주변의 환경정보를 기반으로 저장부(170) 미리 저장하고 있는 인증요소 별 제공 가능한 제2 보안레벨을 산출한다. 그리고 인증요소 검출부(120)는 산출된 제2 보안레벨 중 보안레벨 추출부(110)에서 추출된 제1 보안레벨의 달성 기대치가 높은 인증요소 또는 난이도가 낮은 인증요소를 검출한다(S300). 예로서, 달성 기대치가 높은 인증요소는 인증요소의 입력값으로 사용자 인증을 수행하였을 때 오류율이 낮은 인증요소를 의미한다. 또한 난이도가 낮은 인증요소는 인증요소의 기본 임계값을 기준으로 성공률이 높은 인증요소를 의미한다.
상기 S300에서 설명하고 있는 인증요소를 검출하는 과정은 도 3을 참조하여 아래에서 다시 설명하도록 한다.
그리고 생체인증 장치(100)는 인증스코어 생성부(130)를 이용하여 검출된 인증요소에 대한 매칭 스코어 분포를 분석하여 타인수락 오류율(False Acceptance Rate: FAR)과 본인거부 오류율(False Reject Rate: FRR)을 기준으로 제3 보안레벨을 추출한다. 그리고 인증스코어 생성부(130)는 추출된 제3 보안레벨을 제2 보안레벨과 매칭하여 인증요소의 인증스코어를 생성한다. 이때, 인증스코어는 인증요소가 요구되는 보안레벨의 인증성능을 만족하는 임계값이다.
상기 S400에서 설명하고 있는 인증스코어를 생성하는 과정은 도 4를 참조하여 아래에서 다시 설명하도록 한다.
다음으로, 생체인증 장치(100)는 보안레벨 판정부(140)를 이용하여 인증스코어 생성부(130)에서 생성된 인증요소의 인증스코어를 목표 보안레벨로 정의하고, 검출된 인증요소의 입력값이 정의된 목표 보안레벨을 달성했는지 판정한다(S500).
판정 결과(S500), 인증요소의 입력값이 목표 보안레벨을 달성한 경우, 생체인증 장치(100)는 인증 처리부(180)를 이용하여 판정된 목표 보안레벨이 적용된 인증요소를 이용하여 사용자 인증을 수행한다(S900).
판정 결과(S500), 보안레벨 판정부(140)에서 인증요소의 입력값이 목표 보안레벨을 달성하지 못한 상황이거나, 또는 환경 변화로 인해 목표달성이 실패할 것으로 예상되는 경우, 생체인증 장치(100)는 환경 처리부(150)를 이용하여 사용자 주변의 환경정보를 추출하여 환경 데이터를 모니터링하여 다시 취득한다(S700).
그리고 생체인증 장치(100)는 환경 처리부(150)를 이용하여 다시 취득한 환경 데이터를 업데이트하여 현재 상황이 적합한 인증요소를 재 선택한다(S800).
이때, 생체인증 장치(100)는 인증요소를 재 선택할 때, 인증요소를 변경하지 않고 주행환경 변경, 주행 상태 제어를 수행할 수도 있다. 이를 위해, 생체인증 장치(100)는 상기 주행환경 변경, 주행 상태 제어 동작 전 상태를 기록하고, 인증 수행 후 이전 상태를 복구할 수 있다.
예로서, 생체인증 장치(100)는 사용자 인증을 위해, 보안레벨 3달성이 필요한 데 현재 차량의 주행 속도에서 보안레벨 2만 달성이 가능한 경우, 인증을 위해 차량의 속도를 낮춰 인증 성공율을 높혀준다. 그리고 인증요소를 이용하여 사용자 인증을 수행한 후, 차량을 이전 속도로 복구할 수 있다.
예로서, 저속주행 상태에서 인증요소 A를 제안했는데, 사용자가 속도를 높임으로써, 고속에서 인증요소 A의 목표 보안레벨 달성이 실패할 것으로 예상된다면, 환경 처리부(150)는 보안요소 B와 보안요소 C의 조합이 목표 보안레벨을 달성할 수 있는 것으로 판단하여 사용자에게 다시 제안할 수 있다. 목표달성의 실패여부를 예상할 수 있는 환경 변화로는 속도 외에도 터널, 창문 열림, 실내등 등의 환경변화를 포함할 수 있다.
도 3은 도 2에서 인증요소를 검출하는 과정은 상세히 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3을 참조하여 설명하면, 인증요소 검출부(120)는 상태 추출부(121)를 이용하여 사용자 주변의 환경정보를 기반으로 차량 및 운전자의 환경상태를 추출한다(S301). 이때 추출되는 차량 및 운전자의 환경상태는 환경 인식부(160)에서 추출한 환경 정보를 기반으로 이루어진다. 이때, 환경정보는 밝기, 소음, 차량위치, 현재시간, 현재날씨, 차량주행 상태, 자율주행 상태 등의 차량 및 사용자 상황을 나타내는 정보를 포함할 수 있다.
이어서, 인증요소 검출부(120)는 보안레벨 산출부(122)를 이용하여 저장부(170) 미리 저장하고 있는 인증요소 별 제공 가능한 제2 보안레벨을 산출한다(S302). 이를 위해, 저장부(170)는 보안 요소 별 차량 운행 환경, 운전자 상태 별 인증 기능 제공 능력치(난이도) 정보를 저장한다.
그리고 인증요소 검출부(120)는 인증요소 선택부(123)를 이용하여 보안레벨 산출부(122)에서 산출된 제2 보안레벨 중 보안레벨 추출부(110)에서 추출된 제1 보안레벨의 달성 기대치가 높은 또는 난이도가 낮은 인증요소를 검출한다(S303). 이때, 인증요소는 사용자 인증을 위해 인증수단으로 사용되는 요소를 지칭한다. 인증요소들은 사용자 식별자(ID), 패스워드, 토큰, 사용자의 생체정보, 동작정보 등을 포함할 수 있다. 생체정보는 지문, 정맥, 망막, 홍채, 음성, 화상 등을 포함할 수 있다. 동작정보는 제스처, 텍스트, 터치 점의 위치, 모양 및 영역 등을 포함할 수 있다.
도 8 및 도 9는 도 3에서 인증요소를 인증하기 위한 달성 기대치 또는 난이도를 평가하는 방법을 설명하기 위한 실시예이다.
도 8 및 도 9를 참조하여 설명하면, 먼저 정차, 수동 주행, 주간 상태에서 보안레벨 4의 설정 서비스가 인증을 요구하는 경우를 설명한다.
인증요소 A는 보안레벨 4의 달성 난이도가 정차 중에는 중(Middle), 수동주행 중에는 매우 높음(Very High), 주간에는 중임을 알 수 있다. 또한, 인증요소 A는 수동 주행 상태이나 현재 정차 상태이므로, 정차와 주간 상태만 고려하면 보안레벨 4의 달성 난이도는 중이다.
따라서, 인증요소 선택부(123)는 보안레벨 4의 달성 가능성이 중간이므로 인증요소 A를 사용자에게 제공할 수 있다.
다음으로, 시속 80km/h, 수동주행, 주간 상태에서 보안레벨 4의 설정 서비스가 인증을 요구하는 경우를 설명한다.
인증요소 A는 보안레벨 4의 달성 난이도가 고속 주행 중에는 매우 높음(Very High), 수동주행 중에는 매우 높음, 주간에는 중(Middle)이다. 따라서, 현재 상황에서 인증요소 A는 보안레벨 2의 달성이 가능성이 높다.
한편, 인증요소 B는 보안레벨 2의 달성 가능성이 높다.
따라서, 인증요소 선택부(123)는 현재상황에서 보안레벨 4를 달성하기 위해서, 사용자에게 인증요소 A와 인증요소 B를 모두 수행할 것을 사용자에게 제공할 수 있다.
도 4는 도 2에서 인증스코어를 생성하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4를 참조하여 설명하면, 인증스코어 생성부(130)는 데이터 분포 분석부(131)를 이용하여 인증요소 검출부(120)에서 검출된 인증요소의 입력값에 대한 매칭 스코어 분포를 분석한다(S401).
그리고 데이터 분포 분석부(131)는 인증 여부 판단을 위한 기본 임계값(Threshold)을 설정한다(S402). 이때, 기본 임계값은 종래의 기술에서 인증여부를 판단하기 위해 인증요소 별로 매칭 스코어 분포에 따라 선정하는 임계값이다.
도 5a 및 도 6a는 도 4에서 인증요소의 입력값에 대한 매칭 스코어 분포를 나타낸 도면이다.
도 5a 및 도 6a에서 도시하고 있는 것과 같이, 인증요소 별로 본인과 타인의 매칭 스코어 분포가 다르다. 이때, 높은 정확도의 인증요소 일수록 두 분포는 명확하게 구분된다.
종래의 기술에서는 최적의 임계값(Threshold)을 하나 선정하고, 입력값의 매칭 스코어를 선정된 임계값과 비교하여 인증여부를 판단한다.
도 5a 및 도 6a과 같이, 데이터 분포 분석부(131)는 인증요소 별로 본인과 타인의 매칭 스코어 분포에 따라 선정되는 기본 임계값을 선정할 수 있다.
이어서, 인증스코어 생성부(130)는 매칭 스코어 산출부(132)를 이용하여 각 인증요소 별로 설정된 기본 임계값을 기준으로, 서로 다른 보안레벨을 갖는 적어도 2개 이상의 매칭 스코어를 산출한다(S403). 이때, 매칭 스코어 산출부(132)는 FAR 및 FRR 그래프에서 의미하는 에러율을 이용하여 매칭 스코어를 산출한다.
도 5b 및 도 6b는 도 4에서 인증요소의 입력값에 대한 매칭 스코어 분포에 산출된 매칭 스코어를 나타낸 도면이다. 그리고 도 7은 도 4에서 매칭 스코어를 산출하는 기준을 설명하기 위한 도면이다.
도 5b 및 도 6b에서 도시하고 있는 것과 같이, 제1, 2, 3 임계값(Threshold1, 2, 3)은 설정에 따라 에러율이 다르다. 즉, 제1, 2, 3 임계값(Threshold1, 2, 3)은 임계값을 높이면 FAR(타인수락 오류율)은 낮아지나, FRR(본인거부 오류율)은 높아진다. 이처럼 임계값은 FAR과 FRR 수치에 의해 정해진다.
이때, 제1, 2, 3 임계값은 도 7에서 도시하고 있는 FAR 및 FRR의 그래프에 의해 결정할 수 있다. 도 7에서 도시하고 있는 FAR 및 FRR의 그래프는 실시예로서 생체 인증 수단이 가지고 있는 고유의 커브를 나타낸다. FAR 및 FRR의 그래프는 인증요소에 따라 다른 커브를 가질 수 있다.
그리고 인증스코어 생성부(130)는 매칭부(133)를 이용하여 매칭 스코어 산출부(132)에서 산출된 적어도 2개 이상의 매칭 스코어의 에러율을 에러율 테이블을 활용하여 제2 보안레벨과 매칭되는 제3 보안레벨을 검출한다(S404).
즉, 도 7과 같이, 매칭 스코어 산출부(132)는 다음 표 1에서 나타내고 있는 FAR 기반의 보안레벨 수준을 정의하는 에러율 테이블을 이용하여 제2 보안레벨과 매칭되는 제3 보안레벨을 검출한다. 이처럼, 매칭 스코어 산출부(132)는 각 FAR의 보안레벨을 먼저 정의한 후, FAR을 달성하기 위한 보안요소의 임계값을 선정한다. 이때, 임계값이 높을수록 FAR은 낮아지고 보안레벨을 향상된다.
| FAR | 보안레벨 |
| 1~10% | 1 |
| 0.1~1% | 2 |
| 0.01~0.1% | 3 |
| 0.001~0.01% | 4 |
그리고 인증스코어 생성부(130)는 인증스코어 결정부(134)를 이용하여 검출된 제3 보안레벨을 갖는 인증요소의 인증스코어를 결정한다(S405).
이상과 같이 본 발명에 대해서 예시한 도면을 참조로 하여 설명하였으나, 본 명세서에 개시된 실시 예와 도면에 의해 본 발명이 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술사상의 범위 내에서 통상의 기술자에 의해 다양한 변형이 이루어질 수 있음은 자명하다. 아울러 앞서 본 발명의 실시 예를 설명하면서 본 발명의 구성에 따른 작용 효과를 명시적으로 기재하여 설명하지 않았을 지라도, 해당 구성에 의해 예측 가능한 효과 또한 인정되어야 함은 당연하다.
100: 생체인증 장치 110: 보안레벨 추출부
120: 인증요소 검출부 121: 상태 추출부
122: 보안레벨 산출부 123: 인증요소 선택부
130: 인증스코어 생성부 131: 데이터 분포 분석부
132: 매칭스코어 산출부 133: 매칭부
134: 인증 스코어 결정부 140: 보안레벨 판정부
150: 환경 처리부 151: 환경 변경부
152: 모니터링부 160: 환경 인식부
170: 저장부 180: 인증 처리부
120: 인증요소 검출부 121: 상태 추출부
122: 보안레벨 산출부 123: 인증요소 선택부
130: 인증스코어 생성부 131: 데이터 분포 분석부
132: 매칭스코어 산출부 133: 매칭부
134: 인증 스코어 결정부 140: 보안레벨 판정부
150: 환경 처리부 151: 환경 변경부
152: 모니터링부 160: 환경 인식부
170: 저장부 180: 인증 처리부
Claims (15)
- 입력되는 설정 서비스에 필요한 제1 보안레벨을 추출하는 보안레벨 추출부;
사용자 주변의 환경정보를 기반으로 추출된 차량 및 운전자의 환경상태를 기반으로 저장하고 있는 인증요소 별 제공 가능한 제2 보안레벨을 갖는 인증요소를 검출하는 인증요소 검출부;
상기 검출된 인증요소에 대한 매칭 스코어 분포를 분석하여 타인수락 오류율(False Acceptance Rate: FAR)과 본인거부 오류율(False Reject Rate: FRR)을 기준으로 추출된 제3 보안레벨을 상기 제2 보안레벨과 매칭하여 상기 인증요소의 인증스코어를 생성하는 인증스코어 생성부;
상기 인증요소의 인증스코어를 목표 보안레벨로 정의하고, 인증요소의 입력값이 상기 목표 보안레벨을 달성했는지 판정하는 보안레벨 판정부; 및
상기 인증요소의 입력값이 목표 보안레벨을 달성한 경우, 판정된 목표 보안레벨이 적용된 인증요소를 이용하여 사용자 인증을 수행하는 인증 처리부; 및
주행환경 변경 또는 주행 상태 제어를 수행하는 환경 처리부를 포함하되,
상기 인증요소의 입력값이 상기 목표 보안레벨을 달성하지 못한 상황인 경우,
상기 환경 처리부는 상기 주행환경 변경 또는 상기 주행 상태 제어 동작 전 상태를 저장한 후 상기 주행환경 변경 또는 주행 상태 제어를 수행하고,
상기 보안레벨 판정부는 상기 주행환경 변경 또는 주행 상태 제어 이후 상기 인증요소의 입력값이 상기 목표 보안레벨을 달성했는지 판정하고,
상기 인증 처리부는 상기 달성한 경우, 판정된 목표 보안레벨이 적용된 인증요소를 이용하여 사용자 인증을 수행하고,
상기 환경 처리부는 상기 저장하고 있는 이전 상태로 복구하는, 생체인증 장치.
- 제1 항에 있어서,
상기 인증요소 검출부는
사용자 주변의 환경정보를 기반으로 차량 및 운전자의 환경상태를 추출하는 상태 추출부;
저장하고 있는 인증요소 별 제공 가능한 제2 보안레벨을 산출하는 보안레벨 산출부; 및
상기 제2 보안레벨 중 상기 제1 보안레벨의 달성 기대치가 높은 또는 난이도가 낮은 인증요소를 검출하는 인증요소 선택부를 포함하는 생체인증 장치.
- 제1 항에 있어서,
상기 인증스코어 생성부는
상기 인증요소 검출부에서 검출된 인증요소에 대한 매칭 스코어 분포를 분석하여 인증 여부 판단을 위한 기본 임계값(Threshold)을 설정하는 데이터 분포 분석부;
인증요소 별로 설정된 기본 임계값을 기준으로, 서로 다른 보안레벨을 갖는 적어도 2개 이상의 매칭 스코어를 산출하는 매칭 스코어 산출부;
상기 산출된 적어도 2개 이상의 매칭 스코어의 에러율을 에러율 테이블을 활용하여 제2 보안레벨과 매칭되는 제3 보안레벨을 검출하는 매칭부; 및
상기 인증요소의 인증스코어를 상기 매칭된 제3 보안레벨로 결정하는 인증스코어 결정부를 포함하는 생체인증 장치.
- 제3 항에 있어서,
상기 매칭 스코어 산출부는 FAR 및 FRR 그래프에서 의미하는 에러율을 이용하여 매칭 스코어를 산출하는 생체인증 장치.
- 제1 항에 있어서,
상기 생체인증 장치는
상기 사용자 주변의 환경정보를 추출하여 환경 데이터를 취득하는 환경 인식부를 더 포함하는 생체인증 장치.
- 제1 항에 있어서,
상기 제1 보안레벨은 요구되는 설정 서비스에 연관된 위험 및 안전 중 적어도 하나에 기초하여 설정되는 생체인증 장치.
- 제1 항에 있어서,
상기 인증요소 검출부는 상기 제2 보안레벨 중 상기 제1 보안레벨로의 달성 기대치가 높은 인증요소 또는 난이도가 낮은 인증요소를 검출하는 생체인증 장치.
- 보안레벨 추출부를 이용하여 입력되는 설정 서비스에 필요한 제1 보안레벨을 추출하는 단계;
인증요소 검출부를 이용하여 사용자 주변의 환경정보를 기반으로 저장하고 있는 인증요소 별 제공 가능한 제2 보안레벨을 산출하는 단계;
인증요소 검출부를 이용하여 상기 제2 보안레벨 중 상기 제1 보안레벨의 달성 기대치가 높은 인증요소 또는 난이도가 낮은 인증요소를 검출하는 단계;
인증스코어 생성부를 이용하여 상기 검출된 인증요소에 대한 매칭 스코어 분포를 분석하여 타인수락 오류율(False Acceptance Rate: FAR)과 본인거부 오류율(False Reject Rate: FRR)을 기준으로 추출된 제3 보안레벨을 상기 제2 보안레벨과 매칭하여 상기 인증요소의 인증스코어를 생성하는 단계;
보안레벨 판정부를 이용하여 상기 인증요소의 인증스코어를 목표 보안레벨로 정의하고, 상기 인증요소의 입력값이 상기 목표 보안레벨을 달성했는지 판정하는 단계;
상기 판정 결과, 인증요소의 입력값이 목표 보안레벨을 달성한 경우, 인증 처리부를 이용하여 판정된 목표 보안레벨이 적용된 인증요소를 이용하여 사용자 인증을 수행하는 단계; 및
판정 결과, 인증요소의 입력값이 목표 보안레벨을 달성하지 못한 경우, 환경 처리부를 이용하여 주행환경 변경 또는 주행 상태 제어 동작 전 상태를 저장한 후 상기 주행환경 변경 또는 주행 상태 제어를 수행하고, 상기 보안레벨 판정부를 이용하여 상기 주행환경 변경 또는 주행 상태 제어 이후 상기 인증요소의 입력값이 상기 목표 보안레벨을 달성했는지 판정하고, 상기 달성한 경우 상기 인증 처리부를 이용하여 판정된 목표 보안레벨이 적용된 인증요소를 이용하여 사용자 인증을 수행하고, 상기 환경 처리부를 이용하여 상기 저장하고 있는 이전 상태로 복구하는 단계를 포함하는 생체인증 방법.
- 제8 항에 있어서,
상기 인증요소를 검출하는 단계는
상태 추출부를 이용하여 사용자 주변의 환경정보를 기반으로 차량 및 운전자의 환경상태를 추출하는 단계;
보안레벨 산출부를 이용하여 저장하고 있는 인증요소 별 제공 가능한 제2 보안레벨을 산출하는 단계; 및
인증요소 선택부를 이용하여 상기 제2 보안레벨 중 상기 제1 보안레벨의 달성 기대치가 높은 또는 난이도가 낮은 인증요소를 검출하는 단계를 포함하는 생체인증 방법.
- 제8 항에 있어서,
상기 인증스코어를 생성하는 단계는
데이터 분포 분석부를 이용하여 상기 검출된 인증요소의 입력값에 대한 매칭 스코어 분포를 분석하는 단계;
데이터 분포 분석부를 이용하여 상기 인증 여부 판단을 위한 기본 임계값(Threshold)을 설정하는 단계;
매칭 스코어 산출부를 이용하여 상기 인증요소 별로 설정된 기본 임계값을 기준으로, 서로 다른 보안레벨을 갖는 적어도 2개 이상의 매칭 스코어를 산출하는 단계;
매칭부를 이용하여 상기 산출된 적어도 2개 이상의 매칭 스코어의 에러율을 에러율 테이블을 활용하여 제2 보안레벨과 매칭되는 제3 보안레벨을 검출하는 단계; 및
인증스코어 결정부를 이용하여 검출된 제3 보안레벨을 갖는 인증요소의 인증스코어를 결정하는 단계를 포함하는 생체인증 방법.
- 제10 항에 있어서,
상기 매칭 스코어 분포를 분석하는 단계는
인증요소 별로 본인과 타인의 매칭 스코어 분포에 따라 선정되는 기본 임계값을 선정하는 생체인증 방법.
- 제10 항에 있어서,
상기 매칭 스코어를 산출하는 단계는
FAR 및 FRR 그래프에서 의미하는 에러율을 이용하여 매칭 스코어를 산출하는 생체인증 방법.
- 제10 항에 있어서,
상기 제3 보안레벨을 검출하는 단계는
FAR의 보안레벨을 정의하는 단계; 및
상기 FAR을 달성하기 위한 보안요소의 임계값을 선정하는 단계를 포함하는 생체인증 방법.
- 삭제
- 삭제
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020190099548A KR102258804B1 (ko) | 2019-08-14 | 2019-08-14 | 인증 스코어를 이용한 생체인증 장치 및 방법 |
| US16/557,106 US11351963B2 (en) | 2019-08-14 | 2019-08-30 | User authentication device and method using authentication score |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020190099548A KR102258804B1 (ko) | 2019-08-14 | 2019-08-14 | 인증 스코어를 이용한 생체인증 장치 및 방법 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20210020367A KR20210020367A (ko) | 2021-02-24 |
| KR102258804B1 true KR102258804B1 (ko) | 2021-05-28 |
Family
ID=69054991
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020190099548A KR102258804B1 (ko) | 2019-08-14 | 2019-08-14 | 인증 스코어를 이용한 생체인증 장치 및 방법 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US11351963B2 (ko) |
| KR (1) | KR102258804B1 (ko) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111444490A (zh) * | 2020-03-24 | 2020-07-24 | 中国南方电网有限责任公司 | 身份识别方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| US11816231B2 (en) * | 2021-11-22 | 2023-11-14 | Bank Of America Corporation | Using machine-learning models to determine graduated levels of access to secured data for remote devices |
Family Cites Families (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7623970B2 (en) * | 2001-04-17 | 2009-11-24 | Panasonic Corporation | Personal authentication method and device |
| US6891467B2 (en) * | 2003-04-29 | 2005-05-10 | Visteon Global Technologies, Inc. | Multistage vehicle security system |
| US8344849B2 (en) * | 2005-07-11 | 2013-01-01 | Volvo Technology Corporation | Method for performing driver identity verification |
| JP2007145200A (ja) * | 2005-11-28 | 2007-06-14 | Fujitsu Ten Ltd | 車両用認証装置及び車両用認証方法 |
| US8634593B2 (en) * | 2008-04-24 | 2014-01-21 | GM Global Technology Operations LLC | Pixel-based texture-less clear path detection |
| US10146981B2 (en) * | 2015-09-10 | 2018-12-04 | Qualcomm Incorporated | Fingerprint enrollment and matching with orientation sensor input |
-
2019
- 2019-08-14 KR KR1020190099548A patent/KR102258804B1/ko active IP Right Grant
- 2019-08-30 US US16/557,106 patent/US11351963B2/en active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR20210020367A (ko) | 2021-02-24 |
| US20200001826A1 (en) | 2020-01-02 |
| US11351963B2 (en) | 2022-06-07 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107272300B (zh) | 车辆驾驶辅助装置 | |
| KR101850795B1 (ko) | 주차 수행 장치 및 차량 | |
| KR102266354B1 (ko) | 다중설정을 위한 생체인증 장치 및 방법 | |
| EP3088268B1 (en) | Vehicle driving aid device and vehicle having same | |
| US10078966B2 (en) | Warning method outside vehicle, driver assistance apparatus for executing method thereof and vehicle having the same | |
| US10782405B2 (en) | Radar for vehicle and vehicle provided therewith | |
| KR101565006B1 (ko) | 차량용 어라운드뷰 제공 장치 및 이를 구비한 차량 | |
| KR101942527B1 (ko) | 차량용 어라운드 뷰 제공 장치 및 차량 | |
| KR102208418B1 (ko) | 공유차량의 생체인식 장치 및 방법 | |
| KR101565007B1 (ko) | 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량 | |
| KR20170028125A (ko) | 차량 운전 보조 장치 및 차량 | |
| CN105691299A (zh) | 车辆驾驶辅助装置及车辆 | |
| KR101698781B1 (ko) | 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량 | |
| KR102077575B1 (ko) | 차량 운전 보조 장치 및 차량 | |
| KR101632179B1 (ko) | 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량 | |
| US10495733B2 (en) | Extendable sensor mount | |
| KR102258804B1 (ko) | 인증 스코어를 이용한 생체인증 장치 및 방법 | |
| US20210362727A1 (en) | Shared vehicle management device and management method for shared vehicle | |
| EP3032457A1 (en) | Driver assistance for a vehicle | |
| KR20180080939A (ko) | 차량 운전 보조장치 및 이를 포함하는 차량 | |
| KR101641491B1 (ko) | 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량 | |
| KR102533246B1 (ko) | 항법 장치 및 이를 포함하는 차량 운전 보조장치 | |
| US20210354634A1 (en) | Electronic device for vehicle and method of operating electronic device for vehicle | |
| KR101816570B1 (ko) | 차량용 디스플레이 장치 | |
| KR20210104199A (ko) | 자율주행 차량 및 그 제어 방법 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |