KR102299819B1 - 생체 신호를 이용한 사용자 인증 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

생체 신호를 이용한 사용자 인증 방법 및 장치가 개시된다. 일 실시예에 따른 인증 장치는 인증 셋에 포함된 복수의 인증 파형 각각을, 미리 저장된 등록 셋에 포함된 복수의 등록 파형과 일대일로 매칭하여, 복수의 인증 파형 각각과 복수의 등록 파형간의 유사도를 연산하고, 유사도를 이용하여 사용자를 인증할 수 있다.

Description

생체 신호를 이용한 사용자 인증 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR AUTHENTICATING USER USING BIO SIGNAL}
아래의 실시 예들은 생체 신호를 이용한 사용자 인증 방법 및 장치에 관한 것이다.
생체로부터 추출할 수 있는 다양한 신호나 데이터를 활용하여 이를 각종 시스템에서 이용하는 기술이 발전하고 있다. 특히, 생채 신호나 데이터를 이용하여 보안 시스템을 구축하는 생체 인식 기술이 각광을 받고 있다. 생체 인식 기술이란 사용자로부터 생체와 연관된 신호나 데이터를 추출하여 이를 기존에 저장된 데이터와 비교하고 본인임을 확인하여 사용자로 인증하는 기술을 말한다. 대표적으로, 생체 인식 기술 분야 중 하나로 개인의 심전도(Electrocardiogram: ECG) 신호를 이용하여 사용자를 인식하는 기술이 개발되고 있다.
생체 인식 기술은 개인의 고유 생체 신호를 이용하기 때문에 도난이나 분실의 염려가 없고 위조 또는 변조가 어렵기 때문에 보안 분야에서 각광을 받고 있다.
일 실시예에 따른 인증 장치는 사용자의 생체 신호로부터 상기 사용자의 인증을 위한 복수의 인증 파형을 추출하여 인증 셋(set)을 생성하는 인증 셋 생성부; 상기 복수의 인증 파형 각각을, 미리 저장된 등록 셋에 포함된 복수의 등록 파형과 일대일로 매칭하여, 상기 복수의 인증 파형 각각과 상기 복수의 등록 파형간의 유사도를 연산하는 유사도 연산부; 상기 복수의 인증 파형의 대표 파형을 나타내는 대표 인증 파형 및 상기 복수의 등록 파형의 대표 파형을 나타내는 대표 등록 파형을 추출하고, 상기 대표 인증 파형과 상기 대표 등록 파형간의 유사도를 연산하는 추가 유사도 연산부; 및 상기 복수의 인증 파형 각각과 상기 복수의 등록 파형간의 유사도 및 상기 대표 인증 파형과 상기 대표 등록 파형간의 유사도를 이용하여 상기 사용자를 인증하는 인증부를 포함할 수 있다.
상기 생체 신호는, 심전도(Electrocardiogram, ECG) 신호를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 인증 장치는 미리 등록된 사용자의 생체 신호로부터 추출된 상기 복수의 등록 파형을 포함하는 상기 등록 셋을 미리 저장하는 저장부를 포함할 수 있다.
상기 유사도 연산부는, 상기 복수의 인증 파형 각각의 특징(feature) 및 상기 복수의 등록 파형 각각의 특징을 추출하고, 상기 복수의 인증 파형 각각의 특징과 상기 복수의 등록 파형 각각의 특징의 유사도를 계산할 수 있다.
상기 유사도 연산부는, 상기 복수의 인증 파형 및 상기 복수의 등록 파형 각각을 특징 벡터로 변환하고, 상기 복수의 인증 파형이 변환된 복수의 특징 벡터 각각과 상기 복수의 등록 파형이 변환된 복수의 특징 벡터 각각의 유사도를 계산할 수 있다.
상기 유사도 연산부는, 상기 복수의 인증 파형 및 상기 복수의 등록 파형 각각의 차원을 변경하여 상기 복수의 인증 파형 및 상기 복수의 등록 파형 각각을 상기 특징 벡터로 변환할 수 있다.
상기 유사도 연산부는, 상기 복수의 인증 파형 각각의 특징 파라미터 및 상기 복수의 등록 파형 각각의 특징 파라미터를 추출하고, 상기 복수의 인증 파형 각각의 특징 파라미터 및 상기 복수의 등록 파형 각각의 특징 파라미터의 유사도를 계산할 수 있다.
상기 특징 파라미터는, 상기 복수의 인증 파형 또는 상기 복수의 등록 파형 각각의 PR 인터벌(PR interval), PR 세그먼트(PR segment), QRS 콤플렉스(QRS complex), ST 세그먼트(ST segment), ST 인터벌(ST interval), QT 인터벌(QT interval), RR 인터벌(RR interval), 진폭 또는 잡음 전력(noise power) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 추가 유사도 연산부는, 상기 대표 인증 파형 및 상기 대표 등록 파형의 특징을 추출하고, 상기 대표 인증 파형의 특징과 상기 대표 등록 파형의 특징간의 유사도를 계산할 수 있다.
상기 추가 유사도 연산부는, 상기 대표 인증 파형 및 상기 대표 등록 파형 각각을 특징 벡터로 변환하고, 상기 대표 인증 파형이 변환된 특징 벡터와 상기 대표 등록 파형이 변환된 특징 벡터의 유사도를 계산할 수 있다.
상기 추가 유사도 연산부는, 상기 대표 인증 파형의 특징 파라미터 및 상기 대표 등록 파형의 특징 파라미터를 추출하고, 상기 대표 인증 파형의 특징 파라미터 및 상기 대표 등록 파형의 특징 파라미터의 유사도를 계산할 수 있다.
상기 인증부는, 상기 복수의 인증 파형 각각과 상기 복수의 등록 파형 각각간의 유사도 및 상기 대표 인증 파형의 특징과 상기 대표 등록 파형의 특징간의 유사도를 이용하여 상기 사용자가 상기 등록 셋의 사용자와 일치하는지 여부를 판단할 수 있다.
상기 인증부는, 상기 복수의 인증 파형 각각과 상기 복수의 등록 파형 각각간의 유사도 및 상기 대표 인증 파형의 특징과 상기 대표 등록 파형의 특징간의 유사도를 정규화할 수 있다.
상기 인증부는, 상기 복수의 인증 파형 각각과 상기 복수의 등록 파형 각각간의 유사도 및 상기 대표 인증 파형의 특징과 상기 대표 등록 파형의 특징간의 유사도의 가중치를 다르게 설정하여 상기 사용자가 상기 등록 셋의 사용자와 일치하는지 여부를 판단할 수 있다.
상기 인증부는, 분류기에 상기 복수의 인증 파형 각각과 상기 복수의 등록 파형 각각간의 유사도 및 상기 대표 인증 파형의 특징과 상기 대표 등록 파형의 특징간의 유사도를 적용하여, 상기 복수의 인증 파형과 상기 복수의 등록 파형이 대응되는지 여부를 판단할 수 있다.
상기 분류기는, SVM(Support Vector Machine) 또는 NN(Nearest Neighbor) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 인증 장치는 상기 인증부에서 상기 사용자가 상기 등록 셋의 사용자와 일치하지 않는 것으로 판단된 경우, 상기 인증 셋 생성부, 상기 유사도 연산부, 상기 추가 유사도 연산부 및 상기 인증부의 동작을 반복할 수 있다.
상기 인증부는, 상기 인증 셋 생성부, 상기 유사도 연산부, 상기 추가 유사도 연산부 및 상기 인증부의 동작을 반복한 반복 횟수가 소정의 임계 반복 횟수를 초과하는 경우, 상기 사용자가 상기 등록 셋의 사용자와 일치하지 않는 것으로 인증할 수 있다.
일 실시예에 따른 인증 장치는 사용자의 생체 신호를 센싱하는 센서; 및 상기 생체 신호로부터 상기 사용자의 인증을 위한 복수의 인증 파형을 추출하여 인증 셋을 생성하고, 상기 복수의 인증 파형 각각을, 미리 저장된 등록 셋에 포함된 복수의 등록 파형과 일대일로 매칭하여, 상기 복수의 인증 파형 각각과 상기 복수의 등록 파형간의 유사도를 연산하고, 상기 복수의 인증 파형의 대표 파형을 나타내는 대표 인증 파형 및 상기 복수의 등록 파형의 대표 파형을 나타내는 대표 등록 파형을 추출하고, 상기 대표 인증 파형과 상기 대표 등록 파형간의 유사도를 연산하고, 상기 복수의 인증 파형 각각과 상기 복수의 등록 파형간의 유사도 및 상기 대표 인증 파형과 상기 대표 등록 파형간의 유사도를 이용하여 상기 사용자를 인증하는 프로세서를 포함할 수 있다.
상기 생체 신호는, 심전도 신호를 포함할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 복수의 인증 파형 각각의 특징 및 상기 복수의 등록 파형 각각의 특징을 추출하고, 상기 복수의 인증 파형 각각의 특징과 상기 복수의 등록 파형 각각의 특징의 유사도를 계산할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 대표 인증 파형 및 상기 대표 등록 파형의 특징을 추출하고, 상기 대표 인증 파형의 특징과 상기 대표 등록 파형의 특징간의 유사도를 계산할 수 있다.
일 실시예에 따른 인증 방법은 사용자의 생체 신호로부터 상기 사용자의 인증을 위한 복수의 인증 파형을 추출하여 인증 셋을 생성하는 단계; 상기 복수의 인증 파형을 각각을, 미리 저장된 등록 셋에 포함된 복수의 등록 파형과 일대일로 매칭하여, 상기 복수의 인증 파형 각각과 상기 복수의 등록 파형간의 유사도를 연산하는 단계; 상기 복수의 인증 파형의 대표 파형을 나타내는 대표 인증 파형 및 상기 복수의 등록 파형의 대표 파형을 나타내는 대표 등록 파형을 추출하고, 상기 대표 인증 파형과 상기 대표 등록 파형간의 유사도를 연산하는 단계; 및 상기 복수의 인증 파형 각각과 상기 복수의 등록 파형간의 유사도 및 상기 대표 인증 파형과 상기 대표 등록 파형간의 유사도를 이용하여 상기 사용자를 인증하는 단계를 포함할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 인증 장치를 나타낸 블록도이다.
도 2는 다른 일 실시예에 따른 인증 장치를 나타낸 블록도이다.
도 3 및 도 4는 또 다른 일 실시예에 따른 인증 장치를 나타낸 블록도이다.
도 5는 일 실시예에 따른 인증 장치의 사용자 인증을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 인증 파형과 등록 파형간의 유사도의 연산을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 인증 파형과 등록 파형의 매칭을 설명하기 위한 도면이다.
도 8는 일 실시예에 따른 인증 장치의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 다른 일 실시예에 따른 인증 장치의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 또 다른 일 실시예에 따른 인증 장치의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 일 실시예에 따른 인증 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
아래 설명하는 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있다. 아래 설명하는 실시예들은 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 이들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
실시예에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 실시예를 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조 부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
도 1은 일 실시예에 따른 인증 장치를 나타낸 블록도이다.
도 1을 참조하면, 인증 장치(100)는 인증 셋 생성부(110), 유사도 연산부(120) 및 인증부(130)를 포함한다.
인증 셋 생성부(110)는 사용자의 생체 신호로부터 사용자의 인증을 위한 복수의 인증 파형을 추출하여 인증 셋(set)을 생성한다. 여기서, 생체 신호는 인체로부터 검출되는 신호를 나타내는 것으로, 예를 들어, 생체 신호는 심전도(ElectroCardioGram: ECG) 신호, 뇌전도(ElectroEncephaloGram: EEG) 신호, 근전도(ElectroMyoGram: EMG) 신호, 안전도(ElectroOculoGram: EOG)를 포함할 수 있다. 또한, 생체 신호는 상기 열거된 예시 외에 다른 생체 신호를 포함할 수 있다. 인증 셋 생성부(110)는 센서(예를 들어, 심전도 센서, 뇌전도 센서, 근전도 센서, 안전도 센서)로부터 생체 신호를 수신할 수 있다. 이 때, 센서는 인증 장치(100)에 포함될 수도 있고, 인증 장치(100)가 아닌 외부 장치일 수도 있다. 또한, 인증 장치(100)는 전문 의료기기용 센서뿐만 아니라 웨어러블 기기 또는 모바일 기기에 포함된 센서로부터 생체 신호를 수신할 수 있다.
이하에서는, 설명상 편의를 위하여, 심전도 신호를 기초로 본 명세서를 설명한다. 물론, 본 명세서에 이용되는 생체 신호는 심전도 신호에 한정되지 않고, 다른 생체 신호 역시 이용될 수 있다.
일 실시예에서, 심전도 센서는 복수의 전극, 증폭기 및 디지털 필터를 포함할 수 있다. 복수의 전극은 사용자의 피부(예를 들어, 손가락)에 접촉하여 사용자의 심전도 신호를 센싱할 수 있다. 증폭기는 복수의 전극에서 센싱된 심전도 신호를 증폭할 수 있다. 일 실시예에서, 증폭기는 아날로그 프론트 엔드(Analog Front End: AFE)로 표현될 수 있다. 디지털 필터는 증폭된 심전도 신호를 디지털 신호로 변환할 수 있다. 이에 따라, 심전도 신호의 신호 대 잡음비(Signal-to-Noise Ratio: SNR)가 향상될 수 있다.
다른 일 실시예에서, 심전도 센서는 복수의 전극만을 이용하여 사용자의 심전도 신호를 센싱할 수도 있다.
인증 셋 생성부(110)는 심전도 신호로부터 인증을 위한 복수의 인증 파형을 추출할 수 있다. 인증 셋 생성부(110)는 심전도 신호를 심박수를 기초로 분할하여 P파, QRS파, T파 및 U파를 하나의 인증 파형으로 추출할 수 있다. 또한, 인증 셋 생성부(110)는 추출된 파형의 품질(예를 들어, SNR)을 평가하여, 미리 정해진 품질 값보다 낮은 품질의 파형은 인증 파형으로 추출하지 않을 수 있다.
일 실시예에서, 인증 셋 생성부(110)는 복수의 인증 파형의 주요 잡음을 제거하는 전처리 과정을 수행할 수 있다. 예를 들어, 전처리 과정에서, 인증 셋 생성부(110)는 복수의 인증 파형에서 0.5Hz 내지 40Hz의 복수의 인증 파형만을 추출할 수 있다. 또한, 인증 셋 생성부(110)는 복수의 인증 파형의 DC 베이스라인 원더링(DC baseline wandering), 전력 잡음(power noise)(예를 들어, 50Hz 내지 60Hz의 주파수 대역의 심전도 파형) 및 모션 아티팩트(motion artifact)와 같은 주요 잡음을 제거할 수 있다.
또한, 인증 셋 생성부(110)는 R 피크를 기준으로 복수의 인증 파형을 정렬할 수 있다.
인증 셋 생성부(110)는 추출된 복수의 인증 파형을 인증 셋에 포함할 수 있다. 여기서, 인증 셋은 사용자의 인증을 수행하기 위하여 해당 사용자의 인증 파형으로 구성된 셋을 의미할 수 있다. 일 예로, 인증 셋은 프로브 셋(probe set)으로 표현될 수 있다. 인증 셋 생성부(110)는 인증 셋에 해당 사용자의 심전도 파형을 누적할 수도 있고, 사용자의 인증이 종료된 후 인증 셋을 삭제할 수도 있다.
또한, 인증 장치(100)는 저장부(미도시)를 포함할 수 있다. 저장부(미도시)는 미리 등록된 사용자의 생체 신호로부터 추출된 복수의 등록 파형을 포함하는 등록 셋을 미리 저장할 수 있다. 여기서, 등록 셋은 사용자의 등록을 수행하기 위하여 해당 사용자의 등록 파형으로 구성된 셋을 의미할 수 있다. 일 실시예에서, 인증 장치(100)는 등록을 수행하려는 사용자의 생체 신호를 획득하고, 획득한 생체 신호로부터 사용자의 등록을 위한 복수의 등록 파형을 추출하여 등록 셋을 생성할 수 있다. 또한, 인증 장치(100)는 미리 저장된 사용자의 생체 신호로부터 복수의 등록 파형을 추출하여 등록 셋을 생성할 수 있다. 다른 일 실시예에서, 인증 장치(100)는 외부 장치로부터 등록 셋을 수신할 수 있다.
유사도 연산부(120)는 인증 셋에 포함된 복수의 인증 파형 각각을, 등록 셋에 포함된 복수의 등록 파형과 일대일로 매칭하여, 복수의 인증 파형 각각과 복수의 등록 파형간의 유사도를 연산한다. 즉, 유사도 연산부(120)는 인증 셋과 등록 셋을 매칭하여 복수의 인증 파형 각각과 복수의 등록 파형간의 유사도를 연산할 수 있다. 일 예로, 인증 셋에 포함된 복수의 인증 파형이 M개이고, 등록 셋에 포함된 복수의 등록 파형이 N개인 경우, 유사도 연산부(120)는
Figure 112014128097624-pat00001
번 매칭을 수행하여, M개의 인증 파형 각각과 N개의 등록 파형 각각간의 유사도를 연산할 수 있다. 또한, 유사도 연산부(120)는 M개의 인증 파형 각각과 N개의 등록 파형 각각간의 유사도를 나타내는
Figure 112014128097624-pat00002
개의 히스토그램을 생성할 수 있다.
유사도 연산부(120)는 인증 셋에 포함된 복수의 인증 파형에서 대표 인증 파형을 추출하거나 등록 셋에 포함된 복수의 등록 파형에서 대표 등록 파형을 추출하지 않고, 인증 셋에 포함된 복수의 인증 파형 전체를 등록 셋에 포함된 복수의 등록 파형 전체와 일대일로 매칭할 수 있다. 이에 따라, 대표 인증 파형 또는 대표 등록 파형을 추출함으로써 발생하는 정보의 손실이 방지될 수 있고, 인증 셋 또는 등록 셋에 포함된 파형 중 특이성이 큰 파형이 사용자의 인증에 미치는 영향을 감소시킬 수 있다. 예를 들어, 인증 셋에 포함된 4개의 인증 파형 중 하나의 인증 파형이 많은 잡음을 포함할 경우, 4개의 인증 파형으로부터 추출된 대표 인증 파형은 많은 잡음을 포함하는 하나의 인증 파형으로 인해 왜곡될 수 있다. 유사도 연산부(120)는 인증 셋에 포함된 4개의 인증 파형으로부터 대표 인증 파형을 추출하지 않고, 4개의 인증 파형 각각을 등록 셋에 포함된 복수의 등록 파형 각각과 매칭함으로써, 많은 잡음을 포함하는 하나의 인증 파형으로 인한 인증 오류를 감소시킬 수 있다.
유사도를 연산하기 위해, 유사도 연산부(120)는 복수의 인증 파형 각각의 특징(feature) 및 복수의 등록 파형 각각의 특징을 추출할 수 있다. 여기서, 특징은 파형의 특성을 나타내는 것으로, 특징점으로 표현될 수도 있다. 일 실시예에서, 특징은 특징 벡터 또는 특징 파라미터를 포함할 수 있다. 또한, 이에 한정되지 않고, 특징은 파형의 특성을 나타내는 모든 구성을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 유사도 연산부(120)는 복수의 인증 파형 및 복수의 등록 파형 각각을 특징 벡터로 변환할 수 있다. 유사도 연산부(120)는 복수의 인증 파형 및 복수의 등록 파형 각각의 차원을 변경하여 복수의 인증 파형 및 복수의 등록 파형 각각을 특징 벡터로 변환할 수 있다. 예를 들어, 유사도 연산부(120)는 AC/DCT(Auto-correction/Discrete Cosine Transform), STFT(Short Time Fourier Transform), MFCC(Mel-frequency Cepstral Coefficient), Wavelet, LPC/LPCC(Linear Predictive Coding/Linear Predictive Spectrum Coefficient) 또는 LSP(Line Spectrum Pair)을 이용하여, 복수의 인증 파형 및 복수의 등록 파형 각각을 주파수 영역으로 변환할 수 있다. 유사도 연산부(120)는 PCA(Principle Component Analysis), LDA(Linear Discriminative Analysis) 또는 ERE(Eigenfeature Regularization and Extraction)를 기초로 주파수 영역으로 변환된 복수의 인증 파형 및 복수의 등록 파형 각각의 특징 성분을 선택하여 복수의 인증 파형 및 복수의 등록 파형 각각의 차원을 감소시키며, 차원이 감소된 복수의 인증 파형 및 복수의 등록 파형 각각으로부터 특징 벡터를 생성할 수 있다.
일 실시예에서, 유사도 연산부(120)는 복수의 인증 파형 각각의 특징 파라미터 및 복수의 등록 파형 각각의 특징 파라미터를 추출할 수 있다. 여기서, 특징 파라미터는 심전도 파형의 PR 인터벌(PR interval), PR 세그먼트(PR segment), QRS 콤플렉스(QRS complex), ST 세그먼트(ST segment), ST 인터벌(ST interval), QT 인터벌(QT interval), RR 인터벌(RR interval), 진폭 또는 잡음 전력(noise power) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
유사도 연산부(120)는 복수의 인증 파형 각각의 특징과 복수의 등록 파형 각각의 특징간의 유사도를 연산할 수 있다. 일 예로, 유사도 연산부(120)는 연관성(correlation), 코사인 유사도(cosine similarity), 유클리디안 거리(Euclidean distance), L1 놈(norm), P-놈 또는 평균 제곱근 편차(Root Mean Square Error: RMSE)를 이용하여, 복수의 인증 파형이 변환된 복수의 특징 벡터 각각과 복수의 등록 파형이 변환된 복수의 특징 벡터 각각의 유사도 또는 복수의 인증 파형 각각의 특징 파라미터와 복수의 등록 파형 각각의 특징 파라미터의 유사도를 추출할 수 있다. 이 때, 연관성 또는 코사인 유사도는 그 값이 클수록 유사도가 높을 수 있고, 유클리디안 거리 또는 평균 제곱근 편차는 그 값이 작을수록 유사도가 높을 수 있다. 또한, 이외에도, 유사도 연산부(120)는 특징을 비교할 수 있는 모든 기법을 이용하여 복수의 인증 파형 각각의 특징과 복수의 등록 파형 각각의 특징간의 유사도를 추출할 수 있다.
일 실시예에서, 유사도 연산부(120)는 복수의 인증 파형 각각의 특징과 복수의 등록 파형 각각의 특징간의 유사도를 히스토그램, 특징 벡터 또는 값(value)의 형태로 나타낼 수 있다.
인증부(130)는 유사도를 이용하여 사용자를 인증한다. 인증부(130)는 복수의 인증 파형 각각과 복수의 등록 파형 각각간의 유사도를 이용하여 사용자가 등록 셋의 사용자와 일치하는지 여부를 판단할 수 있다.
일 실시예에서, 인증을 수행하기 위해, 인증부(130)는 복수의 인증 파형 각각과 복수의 등록 파형 각각간의 유사도를 정규화할 수 있다. 이 때, 인증부(130)는 min-max, Tanh-estimator 또는 z-score 등의 정규화 함수를 이용하여 복수의 인증 파형 각각과 복수의 등록 파형 각각간의 유사도를 정규화할 수 있다.
인증부(130)는 분류기(미도시)에 복수의 인증 파형 각각과 복수의 등록 파형 각각간의 유사도를 적용하여 복수의 인증 파형과 복수의 등록 파형이 대응되는지 여부를 판단할 수 있다. 복수의 인증 파형과 복수의 등록 파형이 대응된다고 판단된 경우, 인증부(130)는 인증 셋의 사용자가 등록 셋의 사용자와 일치한다고 인증할 수 있고, 복수의 인증 파형과 복수의 등록 파형이 대응되지 않는다고 판단된 경우, 인증부(130)는 인증 셋의 사용자가 등록 셋의 사용자와 일치하지 않는다고 인증할 수 있다.
일 예로, 분류기는 SVM(Support Vector Machine) 또는 NN(Nearest Neighbor)일 수 있고, 인증부는 SVM 또는 NN에 복수의 인증 파형 각각과 복수의 등록 파형 각각간의 유사도를 적용하여 복수의 인증 파형과 복수의 등록 파형이 대응되는지 여부를 판단할 수 있다.
인증부(130)에서 복수의 인증 파형과 복수의 등록 파형이 대응되지 않는다고 판단된 경우, 인증 장치(100)는 인증 셋 생성부(110), 유사도 연산부(120) 및 인증부(130)의 동작을 반복할 수 있다. 예를 들어, 복수의 인증 파형과 복수의 등록 파형이 대응되지 않는다고 판단된 경우, 인증 셋 생성부(110)는 인증을 시도하는 사용자의 심전도 신호를 다시 획득하고, 재획득된 심전도 신호로부터 복수의 인증 파형을 추출하여 새로운 인증 셋을 생성할 수 있다. 유사도 연산부(120)는 새로운 인증 셋에 포함된 복수의 인증 파형 각각을 등록 셋에 포함된 복수의 등록 파형과 일대일로 매칭하여 복수의 인증 파형 각각과 복수의 등록 파형간의 유사도를 연산하고, 인증부(130)는 새롭게 연산된 유사도를 이용하여 사용자를 인증할 수 있다. 이 때, 인증부(130)는 인증 셋 생성부(110), 유사도 연산부(120) 및 인증부(130)의 동작을 반복한 반복 횟수가 소정의 임계 반복 횟수를 초과하는 경우, 사용자를 등록 셋의 사용자와 일치하지 않는다고 인증할 수 있다.
이러한 인증 셋 생성부(110), 유사도 연산부(120) 및 인증부(130)의 동작에 따라, 인증 장치(100)는 대표 인증 파형 또는 대표 등록 파형을 추출함으로써 발생하는 정보의 손실을 방지할 수 있고, 인증 셋 또는 등록 셋에 포함된 파형 중 특이성이 큰 파형이 사용자의 인증에 미치는 영향을 감소시킴으로써, 오 인식률(False Acceptance Rate: FAR), 오 거부율(False Rejection Rate: FRR)을 감소시킬 수 있다.
도 2는 다른 일 실시예에 따른 인증 장치를 나타낸 블록도이다.
도 2를 참조하면, 인증 장치(200)는 인증 셋 생성부(210), 유사도 연산부(220), 추가 유사도 연산부(230) 및 인증부(240)를 포함한다.
인증 셋 생성부(210)는 사용자의 생체 신호로부터 사용자의 인증을 위한 복수의 인증 파형을 추출하여 인증 셋을 생성한다.
또한, 유사도 연산부(220)는 인증 셋에 포함된 복수의 인증 파형 각각을, 등록 셋에 포함된 복수의 등록 파형과 일대일로 매칭하여, 복수의 인증 파형 각각과 복수의 등록 파형간의 유사도를 연산한다.
인증 셋 생성부(210) 및 유사도 연산부(220)에는 도 1의 인증 셋 생성부(110) 및 유사도 연산부(120)를 통해 설명된 내용이 그대로 적용될 수 있으므로, 보다 자세한 설명은 생략한다.
추가 유사도 연산부(230)는 인증 셋의 대표 인증 파형 및 등록 셋의 대표 등록 파형의 특징을 추출하고, 대표 인증 파형의 특징과 대표 등록 파형의 특징간의 유사도를 나타내는 유사도를 추출한다. 여기서, 대표 인증 파형은 인증 셋에 포함된 복수의 인증 파형의 대표 파형을 나타내고, 대표 등록 파형은 등록 셋에 포함된 복수의 등록 파형의 대표 파형을 나타낼 수 있다. 일 예로, 추가 유사도 연산부(230)는 복수의 인증 파형의 평균값을 연산하여 대표 인증 파형을 생성하고, 복수의 등록 파형의 평균값을 연산하여 대표 등록 파형을 생성할 수 있다. 또는, 이에 한정되지 않고, 추가 유사도 연산부(230)는 다른 통계적 방법을 이용하여 대표 인증 파형 및 대표 등록 파형을 추출할 수 있다.
추가 유사도 연산부(230)는 대표 인증 파형 및 대표 등록 파형의 특징을 추출할 수 있다.
일 실시예에서, 추가 유사도 연산부(230)는 대표 인증 파형 및 대표 등록 파형을 특징 벡터로 변환할 수 있다. 추가 유사도 연산부(230)는 대표 인증 파형 및 대표 등록 파형의 차원을 변경하여 대표 인증 파형 및 대표 등록 파형을 특징 벡터로 변환할 수 있다. 예를 들어, 추가 유사도 연산부(230)는 AC/DCT, STFT, MFCC, Wavelet, LPC/LPCC 또는 LSP을 이용하여, 대표 인증 파형 및 대표 등록 파형을 주파수 영역으로 변환할 수 있다. 추가 유사도 연산부(230)는 PCA, LDA 또는 ERE를 기초로 주파수 영역으로 변환된 대표 인증 파형 및 대표 등록 파형의 특징 성분을 선택하여 대표 인증 파형 및 대표 등록 파형의 차원을 감소시키며, 차원이 감소된 대표 인증 파형 및 대표 등록 파형으로부터 특징 벡터를 생성할 수 있다.
일 실시예에서, 추가 유사도 연산부(230)는 대표 인증 파형 및 대표 등록 파형의 특징 파라미터를 추출할 수 있다. 예를 들어, 추가 유사도 연산부(230)는 대표 인증 파형 및 대표 등록 파형의 PR 인터벌, PR 세그먼트, QRS 콤플렉스, ST 세그먼트, ST 인터벌, QT 인터벌, RR 인터벌, 진폭 또는 잡음 전력 중 적어도 하나를 특징 파라미터로 추출할 수 있다.
추가 유사도 연산부(230)는 대표 인증 파형 및 대표 등록 파형의 특징간의 유사도를 연산할 수 있다. 예를 들어, 추가 유사도 연산부(230)는 연관성, 코사인 유사도, 유클리디안 거리, L1 놈, P-놈 또는 평균 제곱근 편차를 이용하여, 대표 인증 파형이 변환된 특징 벡터와 대표 등록 파형이 변환된 특징 벡터의 유사도 또는 대표 인증 파형의 특징 파라미터와 대표 등록 파형의 특징 파라미터의 유사도를 추출할 수 있다. 또한, 이외에도, 추가 유사도 연산부(230)는 특징을 비교할 수 있는 모든 기법을 이용하여 대표 인증 파형의 특징과 대표 등록 파형의 특징간의 유사도를 추출할 수 있다.
일 실시예에서, 추가 유사도 연산부(230)는 대표 인증 파형의 특징과 대표 등록 파형의 특징간의 유사도를 히스토그램, 특징 벡터 또는 값(value)의 형태로 나타낼 수 있다.
인증부(240)는 복수의 인증 파형 각각과 복수의 등록 파형 각각간의 유사도 및 대표 인증 파형과 대표 등록 파형간의 유사도를 이용하여 사용자가 등록 셋의 사용자와 일치하는지 여부를 판단할 수 있다.
일 실시예에서, 인증을 수행하기 위해, 인증부(240)는 min-max, Tanh-estimator 또는 z-score 등의 정규화 함수를 이용하여 복수의 인증 파형 각각과 복수의 등록 파형 각각간의 유사도 및 대표 인증 파형과 대표 등록 파형간의 유사도를 정규화할 수 있다.
또한, 인증부(240)는 복수의 인증 파형 각각과 복수의 등록 파형 각각간의 유사도 및 대표 인증 파형과 대표 등록 파형간의 유사도의 가중치를 다르게 설정하여 사용자의 인증을 수행할 수 있다. 예를 들어, 인증부(240)는 가중치를 미리 설정할 수도 있고, 복수의 인증 파형 각각과 복수의 등록 파형 각각간의 유사도 및 대표 인증 파형과 대표 등록 파형간의 유사도를 비교하여 가중치를 설정할 수 있다. 일 예로, 인증부(240)는 복수의 인증 파형 각각과 복수의 등록 파형 각각간의 유사도의 평균 및 대표 인증 파형과 대표 등록 파형간의 유사도 중 값이 높은 유사도에 상대적으로 높은 가중치를 부여하고, 값이 낮은 유사도에 상대적으로 낮은 가중치를 부여할 수 있다.
일 실시예에서, 인증부(240)는 분류기에 복수의 인증 파형 각각과 복수의 등록 파형 각각간의 유사도 및 대표 인증 파형과 대표 등록 파형간의 유사도를 적용하여 복수의 인증 파형과 복수의 등록 파형이 대응되는지 여부를 판단할 수 있다. 일 예로, 분류기는 SVM 또는 NN을 일 수 있다. 복수의 인증 파형과 복수의 등록 파형이 대응된다고 판단된 경우, 인증부(240)는 인증 셋의 사용자가 등록 셋의 사용자와 일치한다고 인증할 수 있고, 복수의 인증 파형과 복수의 등록 파형이 대응되지 않는다고 판단된 경우, 인증부(240)는 인증 셋의 사용자가 등록 셋의 사용자와 일치하지 않는다고 인증할 수 있다. 사용자의 인증에 복수의 인증 파형 각각과 복수의 등록 파형 각각간의 유사도뿐만 아니라 대표 인증 파형 및 대표 파형 파형간의 유사도를 함께 분류기에 적용함으로써, 오 인식률(FAR), 오 거부율(FRR)이 감소될 수 있다.
인증부(240)에서 복수의 인증 파형과 복수의 등록 파형이 대응되지 않는다고 판단된 경우, 인증 장치(200)는 인증 셋 생성부(210), 유사도 연산부(220), 추가 유사도 연산부(230) 및 인증부(240)의 동작을 반복할 수 있다. 이 경우, 인증부(240)는 인증 셋 생성부(210), 유사도 연산부(220), 추가 유사도 연산부(230) 및 인증부(240)의 동작을 반복한 반복 횟수가 소정의 임계 반복 횟수를 초과하는 경우, 사용자가 등록 셋의 사용자와 일치하지 않는다고 인증할 수 있다.
도 3 및 도 4는 또 다른 일 실시예에 따른 인증 장치를 나타낸 블록도이다.
도 3을 참조하면, 인증 장치(300)는 제1 특징 추출부(310), 제2 특징 추출부(320), 추가 특징 추출부(330), 매칭부(340) 및 인증부(350)를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 인증 장치(300)는 동작 모드에 따라 동작할 수 있다. 동작 모드는 등록 모드 및 일반 모드를 포함할 수 있다. 등록 모드에서, 인증 장치(300)는 등록을 수행하는 사용자를 나타내는 등록 사용자의 생체 신호를 등록하는 동작을 수행하고, 인증 모드에서, 인증 장치(300)는 인증을 수행하는 사용자를 나타내는 인증 사용자의 생체 신호를 이용하여 사용자를 인증하는 동작을 수행할 수 있다.
이하에서는, 인증 모드에서 동작하는 인증 장치(300)를 설명할 수 있다.
제1 특징 추출부(310)는 등록 사용자의 심전도 신호로부터 추출된 복수의 등록 파형의 특징을 추출할 수 있다. 제1 특징 추출부(310)는 등록 모드에서 획득한 등록 사용자의 심전도 신호로부터 복수의 등록 파형을 추출할 수 있다. 제1 특징 추출부(310)는 심전도 신호를 심박수를 기초로 분할하여 P파, QRS파, T파 및 U파를 하나의 등록 파형으로 추출할 수 있다. 제1 특징 추출부(310)는 추출한 등록 파형을 등록 셋에 포함할 수 있다.
또한, 제1 특징 추출부(310)는 복수의 등록 파형 각각의 특징을 추출할 수 있다. 일 예로, 제1 특징 추출부(310)는 복수의 등록 파형 각각의 특징 벡터 또는 특징 파라미터를 추출할 수 있다.
제2 특징 추출부(320)는 인증 사용자의 심전도 신호로부터 추출된 복수의 인증 파형의 특징을 추출할 수 있다. 제2 특징 추출부(320)는 인증 모드에서 획득한 인증 사용자의 심전도 신호로부터 복수의 인증 파형을 추출할 수 있다. 제2 특징 추출부(320)는 심전도 신호를 심박수를 기초로 분할하여 P파, QRS파, T파 및 U파를 하나의 등록 파형으로 추출할 수 있다. 제2 특징 추출부(320)는 복수의 인증 파형을 인증 셋에 포함할 수 있다.
또한, 제2 특징 추출부(320)는 복수의 인증 파형 각각의 특징(예를 들어, 특징 벡터 또는 특징 파라미터)을 추출할 수 있다.
도 3의 예에서, 제1 특징 추출부(310)와 제2 특징 추출부(320)는 분리된 것으로 표현되었지만, 제1 특징 추출부(310)와 제2 특징 추출부(320)는 분리된 부(unit)일 수도 있고, 하나의 부(unit)일 수도 있다.
매칭부(340)는 복수의 등록 파형 각각의 특징을 복수의 인증 파형의 각각의 특징과 일대일로 매칭하여, 복수의 등록 파형 각각의 특징과 복수의 인증 파형 각각의 특징과의 유사도를 연산할 수 있다. 복수의 인증 파형이 M개이고, 등록 셋에 포함된 복수의 등록 파형이 N개인 경우, 매칭부(340)는
Figure 112014128097624-pat00003
번 매칭을 수행하여,
Figure 112014128097624-pat00004
개의 유사도를 연산할 수 있다.
일 예로, 매칭부(340)는 연관성(correlation), 코사인 유사도, 유클리디안 거리, L1 놈, P-놈 또는 평균 제곱근 편차(RMSE)를 이용하여 복수의 인증 파형이 변환된 복수의 특징 벡터 각각과 복수의 등록 파형이 변환된 복수의 특징 벡터 각각의 유사도 또는 복수의 인증 파형 각각의 특징 파라미터와 복수의 등록 파형 각각의 특징 파라미터의 유사도를 추출할 수 있다.
추가 특징 추출부(330)는 등록 셋에 포함된 복수의 등록 파형 중 대표 등록 파형 및 인증 셋에 포함된 복수의 인증 파형 중 대표 인증 파형의 특징을 추출하고, 대표 등록 파형의 특징과 대표 인증 파형의 특징간의 유사도를 추출할 수 있다. 일 실시예에서, 등록 셋에 포함된 복수의 등록 파형의 평균값을 연산하여 대표 등록 파형을 추출하고, 인증 셋에 포함된 복수의 인증 파형의 평균값을 연산하여 대표 인증 파형을 추출할 수 있다. 추가 특징 추출부(330)는 대표 등록 파형의 특징(예를 들어, 특징 벡터 또는 특징 파라미터) 및 대표 인증 파형의 특징을 추출할 수 있다.
또한, 추가 특징 추출부(330)는 대표 등록 파형의 특징과 대표 인증 파형의 특징간의 유사도를 연산할 수 있다. 등록 셋에서 대표 등록 파형은 하나이고, 인증 셋에서 대표 인증 파형은 하나이므로, 추가 특징 추출부(330)는 하나의 유사도를 연산할 수 있다. 일 예로, 매칭부는 연관성(correlation), 코사인 유사도, 유클리디안 거리, L1 놈, P-놈 또는 평균 제곱근 편차(RMSE)를 이용하여 대표 등록 파형의 특징 벡터와 대표 인증 파형의 특징 벡터의 유사도 또는 대표 등록 파형의 특징 파라미터와 대표 인증 파형의 특징 파라미터의 유사도를 추출할 수 있다.
인증부(350)는 복수의 인증 파형 각각과 복수의 등록 파형 각각간의 유사도 및 대표 인증 파형과 대표 등록 파형간의 유사도를 이용하여 사용자가 등록 셋의 사용자와 일치하는지 여부를 판단할 수 있다.
일 실시예에서, 인증부(350)는 복수의 인증 파형 각각과 복수의 등록 파형 각각간의 유사도 및 대표 인증 파형과 대표 등록 파형간의 유사도를 정규화하고, 복수의 인증 파형 각각과 복수의 등록 파형 각각간의 유사도 및 대표 인증 파형과 대표 등록 파형간의 유사도의 가중치를 다르게 설정할 수 있다.
인증부(350)는 분류기(예를 들어, SVM, NN)에 복수의 인증 파형 각각과 복수의 등록 파형 각각간의 유사도 및 대표 인증 파형과 대표 등록 파형간의 유사도를 적용하여 복수의 인증 파형과 복수의 등록 파형이 대응되는지 여부를 판단할 수 있다.
복수의 인증 파형과 복수의 등록 파형이 대응된다고 판단된 경우, 인증부(240)는 인증 셋의 사용자가 등록 셋의 사용자와 일치한다고 인증할 수 있고, 복수의 인증 파형과 복수의 등록 파형이 대응되지 않는다고 판단된 경우, 인증부(240)는 인증 셋의 사용자가 등록 셋의 사용자와 일치하지 않는다고 인증할 수 있다.
다른 일 실시예에서, 인증부(350)는 분류기에 복수의 등록 파형 각각과 복수의 인증 파형 각각간의 유사도를 적용한 후에 대표 등록 파형과 대표 인증 파형간의 유사도를 적용할 수도 있고, 분류기에 대표 등록 파형과 대표 인증 파형간의 유사도를 적용한 후에 복수의 등록 파형 각각과 복수의 인증 파형 각각간의 유사도를 적용할 수 있다. 예를 들어, 인증부(350)는 분류기에 복수의 등록 파형 각각과 복수의 인증 파형 각각간의 유사도를 적용하여 복수의 등록 파형과 복수의 인증 파형이 대응되는지 여부를 판단하고, 복수의 등록 파형과 복수의 인증 파형이 대응된다고 판단된 경우, 분류기에 대표 등록 파형과 대표 인증 파형간의 유사도를 적용하여 대표 등록 파형과 대표 인증 파형이 대응되는지 여부를 판단할 수 있다. 이 때, 분류기에 복수의 등록 파형 각각과 복수의 인증 파형 각각간의 유사도를 적용하여 복수의 등록 파형과 복수의 인증 파형이 대응되지 않는다고 판단된 경우, 인증부(350)는 사용자가 등록 셋의 사용자와 일치하지 않는다고 인증할 수 있다.
다른 예로서, 인증부(350)는 분류기에 대표 등록 파형과 대표 인증 파형간의 유사도를 적용하여 대표 등록 파형과 대표 인증 파형이 대응되는지 여부를 판단하고, 대표 등록 파형과 대표 인증 파형이 대응된다고 판단된 경우, 인증부(350)는 분류기에 복수의 등록 파형 각각과 복수의 인증 파형 각각간의 유사도를 적용하여 복수의 등록 파형과 복수의 인증 파형이 대응하는지 여부를 판단할 수 있다. 복수의 등록 파형과 복수의 인증 파형이 대응된다고 판단된 경우, 인증부(350)는 사용자가 등록 셋의 사용자와 일치한다고 인증할 수 있다.
사용자의 인증에 복수의 인증 파형 각각과 복수의 등록 파형 각각간의 유사도뿐만 아니라 대표 인증 파형 및 대표 파형 파형간의 유사도를 함께 사용자의 인증에 이용함으로써, 오 인식률(FAR) 또는 오 거부율(FRR)이 감소될 수 있다.
도 4를 참조하면, 인증 장치(400)는 센서(410), 메모리(420), 프로세서(430) 및 디스플레이(440)를 포함할 수 있다.
센서(410)는 심전도 센서, 뇌전도 센서, 근전도 센서 또는 안전도 센서를 포함할 수 있다. 또한, 센서(410)는 인체로부터 검출되는 신호를 추출할 수 있는 다른 센서를 포함할 수 있다. 센서(410)가 심전도 센서를 포함하는 경우, 심전도 센서는 제1 전극, 제2 전극 및 제3 전극을 이용하여 사용자의 심전도 파형을 센싱할 수 있다. 일 실시예에서, 심전도 센서는 제1 전극 내지 제3 전극, 증폭기 및 디지털 변환기를 포함할 수 있다. 제1 전극 내지 제3 전극은 사용자의 피부에 접촉하여 사용자의 심전도 신호를 센싱할 수 있다. 증폭기는 제1 전극 내지 제3 전극에서 센싱된 심전도 신호를 증폭할 수 있다. 디지털 변환기는 증폭된 심전도 신호를 디지털 신호로 변환하여, 심전도 파형을 추출할 수 있다.
메모리(420)는 미리 등록된 사용자의 생체 신호로부터 추출된 복수의 등록 파형을 포함하는 등록 셋을 미리 저장할 수 있다.
프로세서(430)는 생체 신호로부터 사용자의 인증을 위한 복수의 인증 파형을 추출하여 인증 셋을 생성하고, 복수의 인증 파형 각각을, 미리 저장된 등록 셋에 포함된 복수의 등록 파형과 일대일로 매칭하여, 복수의 인증 파형 각각과 복수의 등록 파형간의 유사도를 연산할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(430)는 복수의 인증 파형 각각의 특징 및 상기 복수의 등록 파형 각각의 특징을 추출하고, 복수의 인증 파형 각각의 특징과 복수의 등록 파형 각각의 특징의 유사도를 연산할 수 있다. 또한, 프로세서(430)는 복수의 인증 파형의 대표 파형을 나타내는 대표 인증 파형 및 복수의 등록 파형의 대표 파형을 나타내는 대표 등록 파형의 특징을 추출하고, 대표 인증 파형의 특징과 대표 등록 파형의 특징간의 유사도를 연산할 수 있다.
프로세서(430)는 복수의 인증 파형 각각의 특징과 복수의 등록 파형 각각의 특징의 유사도 또는 대표 인증 파형의 특징과 대표 등록 파형의 특징간의 유사도 중 적어도 하나를 이용하여 사용자를 인증할 수 있다.
또한, 프로세서(430)는 디스플레이(440)를 통하여 사용자의 인증에 대한 정보를 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(430)는 디스플레이(440)를 통하여 사용자의 생체 신호에 대한 정보, 인증 파형에 대한 정보, 등록 파형에 대한 정보 또는 사용자의 인증 결과에 대한 정보를 표시할 수 있다.
프로세서(430)에는 도 1의 인증 셋 생성부(110), 유사도 연산부(120), 인증부(130), 도 2의 인증 셋 생성부(210), 유사도 연산부(220), 추가 유사도 연산부(230), 인증부, 도 3의 제1 특징 추출부(310), 제2 특징 추출부(320), 추가 특징 추출부(330), 매칭부(340) 및 인증부(350)를 통해 설명된 내용이 그대로 적용될 수 있으므로, 보다 자세한 설명은 생략한다.
도 5는 일 실시예에 따른 인증 장치의 사용자 인증을 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 그래프 (a) 및 그래프 (b)는 인증을 수행하는 사용자의 심전도 신호로부터 추출된 심전도 파형을 나타낸다. 그래프 (a)와 그래프 (b)의 가로축은 시간을 나타내고, 세로축은 심전도 파형의 크기를 나타낼 수 있다.
그래프 (a)는 사용자의 호흡이 안정될 경우의 심전도 파형을 나타낸다. 인증 장치는 그래프 (a)의 심전도 파형들을 심박수를 기초로 분할하여 심전도 파형(511 내지 519) 각각을 추출하고, 심전도 파형(511 내지 519) 각각을 인증 셋에 저장할 수 있다. 인증 장치는 심전도 파형(511 내지 519) 각각을 미리 저장된 등록 셋에 포함된 복수의 심전도 파형과 일대일로 매칭하여, 심전도 파형(511 내지 519) 각각과 등록 셋에 포함된 복수의 심전도 파형간의 유사도를 연산하고, 유사도를 이용하여 사용자를 인증할 수 있다.
그래프 (b)는 사용자의 호흡이 안정되다가 불안정하게 될 경우의 심전도 파형을 나타낸다. 시점 (520)에서 사용자의 호흡은 안정되고, 시점 (530)에서 사용자의 호흡은 불안정할 수 있다.
인증 장치는 그래프 (b)의 심전도 파형들을 심박수를 기초로 분할하여 심전도 파형(541 내지 549)를 추출할 수 있다. 사용자의 호흡이 안정됨에 따라, 심전도 파형(541 내지 546)의 편차는 비교적 작으나, 사용자의 호흡이 불안정됨에 따라 심전도 파형(547 내지 549)의 편차는 비교적 클 수 있다. 인증 장치는 심전도 파형(541 내지 549) 각각을 인증 셋에 저장할 수 있다. 인증 장치는 심전도 파형(541 내지 549)을 이용하여 사용자를 인증할 수 있다. 이 때, 인증 장치가 심전도 파형(541 내지 549)으로부터 대표 심전도 파형을 추출한 후, 대표 심전도 파형만을 이용하여 사용자의 인증을 수행한다면, 다른 심전도 파형(541 내지 546)과의 편차가 큰 심전도 파형(547 내지 549)에 의해 대표 심전도 파형이 왜곡될 수 있고, 이에 따라, 오 인식률(FAR) 또는 오 거부율(FRR)이 증가될 수 있다. 따라서, 오 인식률(FAR) 또는 오 거부율(FRR)를 감소시키기 위해, 인증 장치는 심전도 파형(541 내지 549) 각각을 미리 저장된 등록 셋에 포함된 복수의 심전도 파형과 일대일로 매칭하여, 심전도 파형(541 내지 549) 각각과 등록 셋에 포함된 복수의 심전도 파형간의 유사도를 연산하고, 유사도를 이용하여 사용자를 인증할 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 인증 파형과 등록 파형간의 유사도의 연산을 설명하기 위한 도면이다.
도 6을 참조하면, 심전도 파형(610)은 등록 셋에 포함된 등록 파형을 나타내고, 심전도 파형(650)은 인증 셋에 포함된 인증 파형을 나타낼 수 있다.
인증 장치는 등록 파형(610)을 주파수 영역으로 변환할 수 있다. 일 예로, 인증 장치는 STFT를 이용하여 등록 파형(610)을 주파수 영역으로 변환할 수 있다. 또한, 인증 장치는 주파수 영역으로 변환된 등록 파형(620)의 차원을 감소시켜 특징 벡터를 생성할 수 있다. 일 예로, 인증 장치는 LDA를 이용하여 주파수 영역으로 변환된 등록 파형(620)에서 특징 성분(631, 632, 633, 634, 635)을 선택하여 주파수 영역으로 변환된 등록 파형(620)의 차원을 감소시키며, 차원이 감소된 등록 파형(630)으로부터 특징 벡터(681)를 획득할 수 있다.
또한, 인증 장치는 인증 파형(650)을 주파수 영역으로 변환할 수 있다. 일 예로, 인증 장치는 STFT를 이용하여 인증 파형(650)을 주파수 영역으로 변환할 수 있다. 또한, 인증 장치는 LDA를 이용하여 주파수 영역으로 변환된 인증 파형(660)에서 특징 성분(671, 672, 673, 674, 675)을 선택하여 주파수 영역으로 변환된 인증 파형(660)의 차원을 감소시키며, 차원이 감소된 인증 파형(670)으로부터 특징 벡터(682)를 획득할 수 있다.
인증 장치는 등록 파형(610)으로부터 특징 벡터(681) 및 인증 파형(650)으로부터 추출된 특징 벡터(682)의 유사도를 연산할 수 있다. 예를 들어, 인증 장치는 코사인 유사도를 이용하여 특징 벡터(681)와 특징 벡터(682)의 유사도(683)를 연산할 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따른 인증 파형과 등록 파형의 매칭을 설명하기 위한 도면이다.
도 7을 참조하면, 인증 장치는 인증 셋(710)에 포함된 3개의 인증 파형(711, 712, 713) 각각과 등록 셋(720)에 포함된 4개의 등록 파형(721, 722, 723, 724) 각각을 일대일로 매칭하여, 12번 매칭을 수행할 수 있다. 도 7에서, 인증 파형(711, 712, 713) 및 등록 파형(721, 722, 723, 724)은 특징 벡터 또는 특징 파라미터를 나타낼 수 있다. 매칭에 따라, 인증 장치는 인증 파형(711, 712, 713) 각각과 등록 파형(721, 722, 723, 724) 각각과의 유사도를 연산할 수 있다. 예를 들어, 인증 파형(711)의 경우, 인증 장치는 인증 파형(711)과 등록 파형(721)의 유사도, 인증 파형(711)과 등록 파형(722)의 유사도, 인증 파형(711)과 등록 파형(723)의 유사도 및 인증 파형(711)과 등록 파형(724)의 유사도를 연산할 수 있다.
일 실시예에서, 인증 장치는 연관성(correlation), 코사인 유사도, 유클리디안 거리, L1 놈, P-놈 또는 평균 제곱근 편차(RMSE)를 이용하여, 인증 파형(711, 712, 713) 각각과 인증 파형(721, 722, 723, 724) 각각의 유사도를 연산할 수 있다.
도 8는 일 실시예에 따른 인증 장치의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 8을 참조하면, 모바일 단말(810)은 심전도 신호를 센싱하기 위한 양극 전극(821), 레퍼런스 전극(822) 및 음극 전극(830)를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 양극 전극(821) 및 레퍼런스 전극(822)은 모바일 단말(830)의 측면에 위치할 수 있고, 음극 전극(830)는 모바일 단말(810)의 하단에 위치할 수 있다.
사용자가 복수의 전극(821, 822, 830)에 손가락을 접촉하는 경우, 모바일 단말(810)는 심전도 신호를 센싱할 수 있다. 모바일 단말(810)는 심전도 신호를 증폭기를 이용하여 증폭하고, 디지털 필터를 이용하여 디지털 신호로 변환할 수 있다. 모바일 단말(810)은 변환된 디지털 신호로부터 심전도 파형을 추출할 수 있다.
사용자가 심전도 파형을 등록하는 경우, 모바일 단말(810)은 복수의 전극(821, 822, 830)을 이용하여 사용자의 심전도 신호를 획득하고, 획득한 심전도 신호를 심박수를 기초로 분할하여 복수의 등록 파형을 추출할 수 있다. 모바일 단말(810)는 추출한 복수의 등록 파형을 등록 셋에 포함할 수 있다. 모바일 단말(810)은 등록 셋을 메모리에 저장할 수 있다.
사용자가 인증을 수행하는 경우, 모바일 단말(810)은 복수의 전극(821, 822, 830)을 이용하여 사용자의 심전도 신호를 획득하고, 획득한 심전도 신호를 심박수를 기초로 분할하여 복수의 인증 파형을 추출할 수 있다. 모바일 단말(810)은 추출한 복수의 인증 파형을 인증 셋에 포함할 수 있다. 모바일 단말(810)은 인증 셋에 포함된 복수의 인증 파형 각각을 등록 셋에 포함된 복수의 등록 파형과 일대일로 매칭하여 복수의 인증 파형 각각과 복수의 등록 파형간의 유사도를 연산할 수 있다. 또한, 모바일 단말(810)는 복수의 인증 파형으로부터 대표 인증 파형을 추출하고, 복수의 등록 파형으로부터 대표 등록 파형을 추출하고, 대표 인증 파형과 대표 등록 파형의 유사도를 연산할 수 있다. 모바일 단말(810)는 복수의 인증 파형 각각과 복수의 등록 파형간의 유사도 및 대표 인증 파형과 대표 등록 파형의 유사도를 이용하여 인증을 수행하는 사용자가 미리 등록된 사용자와 일치하는지 여부를 인증할 수 있다.
도 9는 다른 일 실시예에 따른 인증 장치의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 9를 참조하면, 웨어러블 단말(910)은 심전도 신호를 센싱하기 위한 양극 전극(921), 레퍼런스 전극(922) 및 음극 전극(931)을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 양극 전극(921) 및 레퍼런스 전극(922)은 웨어러블 단말(910)의 후면에 위치할 수 있고, 음극 전극(931)은 웨어러블 단말(99)의 전면에 위치할 수 있다.
도 8의 모바일 단말(810)과 마찬가지로, 웨어러블 단말(910)은 복수의 전극(921, 922, 931)를 이용하여 사용자의 심전도 신호를 획득하고, 심전도 신호로부터 심전도 파형을 추출하고, 추출된 심전도 파형을 필터링할 수 있다. 또한, 웨어러블 단말(910)은 도 8의 모바일 단말(810)과 동일한 동작을 수행하여, 사용자의 심전도 파형을 미리 등록하거나, 인증을 수행하는 사용자가 미리 등록된 사용자와 일치하는지 여부를 인증할 수 있다.
도 10은 또 다른 일 실시예에 따른 인증 장치의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 10을 참조하면, 모바일 단말(1010)은 심전도 신호를 센싱하기 위한 양극 전극(1021), 레퍼런스 전극(1022) 및 음극 전극(1030)를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 양극 전극(1021) 및 레퍼런스 전극(1022)은 모바일 단말(1030)의 측면에 위치할 수 있고, 음극 전극(1030)는 모바일 단말(1010)의 하단에 위치할 수 있다.
모바일 단말(1010)은 복수의 전극(1021, 1022, 1030)을 이용하여 사용자의 심전도 신호를 획득하고, 획득한 심전도 신호를 심박수를 기초로 분할하여 복수의 인증 파형을 추출할 수 있다. 모바일 단말(1010)는 추출한 복수의 인증 파형을 인증 셋에 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 모바일 단말(1010)은 통신 인터페이스를 통하여 서버(1040)로부터 등록 셋에 대한 정보를 수신할 수 있다. 여기서, 통신 인터페이스는 WLAN(Wireless LAN), WiFi(Wireless Fidelity) Direct, DLNA(Digital Living Network Alliance), Wibro(Wireless broadband), Wimax(World Interoperability for Microwave Access), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access) 등의 무선 인터넷 인터페이스와 블루투스(Bluetooth), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), UWB(Ultra Wideband), ZigBee, NFC(Near Field Communication) 등의 근거리 통신 인터페이스를 포함할 수 있다. 뿐만 아니라, 통신 인터페이스는 서버(1040)와 통신을 수행할 수 있는 모든 인터페이스(예를 들어, 유선 인터페이스)를 나타낼 수 있다.
모바일 단말(1010)은 인증 셋에 포함된 복수의 인증 파형 각각을 등록 셋에 포함된 복수의 등록 파형과 일대일로 매칭하여 복수의 인증 파형 각각과 복수의 등록 파형간의 유사도를 연산할 수 있다. 또한, 모바일 단말(1010)은 복수의 인증 파형으로부터 대표 인증 파형을 추출하고, 복수의 등록 파형으로부터 대표 등록 파형을 추출하고, 대표 인증 파형과 대표 등록 파형의 유사도를 연산할 수 있다. 모바일 단말(1010)는 복수의 인증 파형 각각과 복수의 등록 파형간의 유사도 및 대표 인증 파형과 대표 등록 파형의 유사도를 이용하여 인증을 수행하는 사용자가 미리 등록된 사용자와 일치하는지 여부를 인증할 수 있다.
모바일 단말(1010)은 통신 인터페이스를 통하여 사용자의 심전도 신호에 대한 정보, 인증 파형에 대한 정보 또는 사용자의 인증 결과에 대한 정보를 서버(1040)에 전송할 수 있다. 일 실시예에서, 서버(1040)는 모바일 단말(1010)로부터 수신한 인증 결과에 대한 정보를 이용하여 사용자의 서버(1040)로의 접근을 허용할 수 있다.
도 11은 일 실시예에 따른 인증 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 11을 참조하면, 인증 장치는 사용자의 생체 신호로부터 사용자의 인증을 위한 복수의 인증 파형을 추출하여 인증 셋을 생성할 수 있다(1110).
또한, 인증 장치는 복수의 인증 파형을 각각을, 미리 저장된 등록 셋에 포함된 복수의 등록 파형과 일대일로 매칭하여, 복수의 인증 파형 각각과 복수의 등록 파형간의 유사도를 연산할 수 있다(1120).
또한, 인증 장치는 복수의 인증 파형의 대표 파형을 나타내는 대표 인증 파형 및 복수의 등록 파형의 대표 파형을 나타내는 대표 등록 파형을 추출하고, 대표 인증 파형과 대표 등록 파형간의 유사도를 연산할 수 있다(1130).
또한, 인증 장치는 복수의 인증 파형 각각과 복수의 등록 파형간의 유사도 및 대표 인증 파형과 대표 등록 파형간의 유사도를 이용하여 사용자를 인증할 수 있다(1140).
도 11에 도시된 일 실시예에 따른 인증 방법에는 도 1 내지 도 10를 통해 설명된 내용이 그대로 적용될 수 있으므로, 보다 상세한 설명은 생략한다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (24)

  1. 사용자의 생체 신호로부터 상기 사용자의 인증을 위한 복수의 인증 파형을 추출하여 인증 셋(set)을 생성하는 인증 셋 생성부;
    상기 복수의 인증 파형 각각을, 미리 저장된 등록 셋에 포함된 복수의 등록 파형 각각과 매칭하여, 상기 복수의 인증 파형 각각과 상기 복수의 등록 파형 각각 사이의 유사도를 연산하는 유사도 연산부;
    상기 복수의 인증 파형의 대표 파형을 나타내는 대표 인증 파형 및 상기 복수의 등록 파형의 대표 파형을 나타내는 대표 등록 파형을 추출하고, 상기 대표 인증 파형과 상기 대표 등록 파형간의 유사도를 연산하는 추가 유사도 연산부; 및
    상기 복수의 인증 파형 각각과 상기 복수의 등록 파형 각각 사이의 유사도 및 상기 대표 인증 파형과 상기 대표 등록 파형간의 유사도를 이용하여 상기 사용자를 인증하는 인증부
    를 포함하는,
    인증 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 생체 신호는,
    심전도(Electrocardiogram, ECG) 신호를 포함하는,
    인증 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    미리 등록된 사용자의 생체 신호로부터 추출된 상기 복수의 등록 파형을 포함하는 상기 등록 셋을 미리 저장하는 저장부
    를 포함하는,
    인증 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 유사도 연산부는,
    상기 복수의 인증 파형 각각의 특징(feature) 및 상기 복수의 등록 파형 각각의 특징을 추출하고,
    상기 복수의 인증 파형 각각의 특징과 상기 복수의 등록 파형 각각의 특징의 유사도를 계산하는,
    인증 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 유사도 연산부는,
    상기 복수의 인증 파형 및 상기 복수의 등록 파형 각각을 특징 벡터로 변환하고,
    상기 복수의 인증 파형이 변환된 복수의 특징 벡터 각각과 상기 복수의 등록 파형이 변환된 복수의 특징 벡터 각각의 유사도를 계산하는,
    인증 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 유사도 연산부는,
    상기 복수의 인증 파형 및 상기 복수의 등록 파형 각각의 차원을 변경하여 상기 복수의 인증 파형 및 상기 복수의 등록 파형 각각을 상기 특징 벡터로 변환하는,
    인증 장치.
  7. 제4항에 있어서,
    상기 유사도 연산부는,
    상기 복수의 인증 파형 각각의 특징 파라미터 및 상기 복수의 등록 파형 각각의 특징 파라미터를 추출하고,
    상기 복수의 인증 파형 각각의 특징 파라미터 및 상기 복수의 등록 파형 각각의 특징 파라미터의 유사도를 계산하는,
    인증 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 특징 파라미터는,
    상기 복수의 인증 파형 또는 상기 복수의 등록 파형 각각의 PR 인터벌(PR interval), PR 세그먼트(PR segment), QRS 콤플렉스(QRS complex), ST 세그먼트(ST segment), ST 인터벌(ST interval), QT 인터벌(QT interval), RR 인터벌(RR interval), 진폭 또는 잡음 전력(noise power) 중 적어도 하나를 포함하는,
    인증 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 추가 유사도 연산부는,
    상기 대표 인증 파형 및 상기 대표 등록 파형의 특징을 추출하고,
    상기 대표 인증 파형의 특징과 상기 대표 등록 파형의 특징간의 유사도를 계산하는,
    인증 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 추가 유사도 연산부는,
    상기 대표 인증 파형 및 상기 대표 등록 파형 각각을 특징 벡터로 변환하고,
    상기 대표 인증 파형이 변환된 특징 벡터와 상기 대표 등록 파형이 변환된 특징 벡터의 유사도를 계산하는,
    인증 장치.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 추가 유사도 연산부는,
    상기 대표 인증 파형의 특징 파라미터 및 상기 대표 등록 파형의 특징 파라미터를 추출하고,
    상기 대표 인증 파형의 특징 파라미터 및 상기 대표 등록 파형의 특징 파라미터의 유사도를 계산하는,
    인증 장치.
  12. 삭제
  13. 제1항에 있어서,
    상기 인증부는,
    상기 복수의 인증 파형 각각과 상기 복수의 등록 파형 각각 사이의 유사도 및 상기 대표 인증 파형의 특징과 상기 대표 등록 파형의 특징간의 유사도를 정규화하는,
    인증 장치.
  14. 제1항에 있어서,
    상기 인증부는,
    상기 복수의 인증 파형 각각과 상기 복수의 등록 파형 각각 사이의 유사도 및 상기 대표 인증 파형의 특징과 상기 대표 등록 파형의 특징간의 유사도의 가중치를 다르게 설정하여 상기 사용자가 상기 등록 셋의 사용자와 일치하는지 여부를 판단하는,
    인증 장치.
  15. 제1항에 있어서,
    상기 인증부는,
    분류기에 상기 복수의 인증 파형 각각과 상기 복수의 등록 파형 각각 사이의 유사도 및 상기 대표 인증 파형의 특징과 상기 대표 등록 파형의 특징간의 유사도를 적용하여, 상기 복수의 인증 파형과 상기 복수의 등록 파형이 대응되는지 여부를 판단하는,
    인증 장치.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 분류기는,
    SVM(Support Vector Machine) 또는 NN(Nearest Neighbor) 중 적어도 하나를 포함하는,
    인증 장치.
  17. 제1항에 있어서,
    상기 인증부에서 상기 사용자가 상기 등록 셋의 사용자와 일치하지 않는 것으로 판단된 경우,
    상기 인증 셋 생성부, 상기 유사도 연산부, 상기 추가 유사도 연산부 및 상기 인증부의 동작을 반복하는,
    인증 장치.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 인증부는,
    상기 인증 셋 생성부, 상기 유사도 연산부, 상기 추가 유사도 연산부 및 상기 인증부의 동작을 반복한 반복 횟수가 소정의 임계 반복 횟수를 초과하는 경우, 상기 사용자가 상기 등록 셋의 사용자와 일치하지 않는 것으로 인증하는,
    인증 장치.
  19. 사용자의 생체 신호를 센싱하는 센서; 및
    상기 생체 신호로부터 상기 사용자의 인증을 위한 복수의 인증 파형을 추출하여 인증 셋을 생성하고,
    상기 복수의 인증 파형 각각을, 미리 저장된 등록 셋에 포함된 복수의 등록 파형 각각과 매칭하여, 상기 복수의 인증 파형 각각과 상기 복수의 등록 파형 각각 사이의 유사도를 연산하고,
    상기 복수의 인증 파형의 대표 파형을 나타내는 대표 인증 파형 및 상기 복수의 등록 파형의 대표 파형을 나타내는 대표 등록 파형을 추출하고, 상기 대표 인증 파형과 상기 대표 등록 파형간의 유사도를 연산하고,
    상기 복수의 인증 파형 각각과 상기 복수의 등록 파형 각각 사이의 유사도 및 상기 대표 인증 파형과 상기 대표 등록 파형간의 유사도를 이용하여 상기 사용자를 인증하는 프로세서
    를 포함하는,
    인증 장치.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 생체 신호는,
    심전도 신호를 포함하는,
    인증 장치.
  21. 제19항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 복수의 인증 파형 각각의 특징 및 상기 복수의 등록 파형 각각의 특징을 추출하고,
    상기 복수의 인증 파형 각각의 특징과 상기 복수의 등록 파형 각각의 특징의 유사도를 계산하는,
    인증 장치.
  22. 제19항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 대표 인증 파형 및 상기 대표 등록 파형의 특징을 추출하고,
    상기 대표 인증 파형의 특징과 상기 대표 등록 파형의 특징간의 유사도를 계산하는,
    인증 장치.
  23. 사용자의 생체 신호로부터 상기 사용자의 인증을 위한 복수의 인증 파형을 추출하여 인증 셋을 생성하는 단계;
    상기 복수의 인증 파형을 각각을, 미리 저장된 등록 셋에 포함된 복수의 등록 파형 각각과 매칭하여, 상기 복수의 인증 파형 각각과 상기 복수의 등록 파형 각각 사이의 유사도를 연산하는 단계;
    상기 복수의 인증 파형의 대표 파형을 나타내는 대표 인증 파형 및 상기 복수의 등록 파형의 대표 파형을 나타내는 대표 등록 파형을 추출하고, 상기 대표 인증 파형과 상기 대표 등록 파형간의 유사도를 연산하는 단계; 및
    상기 복수의 인증 파형 각각과 상기 복수의 등록 파형 각각 사이의 유사도 및 상기 대표 인증 파형과 상기 대표 등록 파형간의 유사도를 이용하여 상기 사용자를 인증하는 단계
    를 포함하는,
    인증 방법.
  24. 제23항의 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.
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