KR20070110335A - 수기 서명의 획득, 분석, 인증 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 수기 서명의 획득, 분석, 인증에 대한 컴퓨터 기반 시스템에 관한 것이다. 수기 서명을 하는 서명자는 평면 그래픽적인 결과와 함께 일련의 3차원 운동을 수행한다. 이 운동은 (주요 생물-운동학적 정보를 위한 기록 및 디지털 획득 장치와 함께) 서명이 행하여진 특수펜에 의하여 인식된 운동학적 정보를 생성한다. 구심성 신경의 생물-운동학적 형태에 일치하는 정보는 펜의 내부에 포함된 MEMS 형의 가속도 센서에 의하여 수집된다. 본 시스템은 생성된 정보(신호)를 분석하고, 정보의 생물 측정학적 크기에 기초하여 동역학-생물 측정학적 특성을 결정한다. 특성들은 데이터베이스에 저장되는 데이터 벡터와 불변량에서 전환된다. 연산형 방법에 기초하여, 본 시스템은 견본의 공간 운동학과 입력의 운동학과의 비교를 수행하고, 거리 형태의 응답을 얻는다. 통계적인 면에서, 상기 결과는 해석 및 표본추출 방법에 의하여 전체 대상 데이터베이스에 연관되어 있다.
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Description
많은 활동분야에서 한 사람의 신원 인증은 또한 그 사람의 서명을 인증하는 것을 의미한다. 서명 확인은 다양한 재정적인 권리 획득, 정보 접근 획득, 특수 상황 지역에서의 물리적 접근, 공적 또는 사적 문맥에서 자진 동의 표현 등과 같이 짧은 시간 내에 해결해야 할 많은 인간 활동분야에서 공통적인 과제이다.
본 대상 발명은 수기 서명의 획득, 분석, 인증을 위한 컴퓨터 기반 시스템 및 방법에 관한 것이다. 상기 시스템 및 방법은 일련의 사람 인증 과정에서 생물 측정학적 연결로서 적용되도록 설계되어 있다.
본 시스템의 적용 분야는 다음의 관심 분야를 포함한다.
● 상속, 재정 거래 등. 기능: 확인 시스템에서 연결;
● 가상 또는 물리적 접근 제어 시스템 분야에서 보안. 기능: 보안 시스템에서 연결;
● 회사 및 기관 관리. 기능: 대규모 종업원과 광범위한 직원을 보유한 회사를 위한 문서 관리/작업 흐름 관리형의 소프트웨어 응용 기술에서 서명 인증. 전자 문서의 보호.
이들 활동 분야에서 나타나는 본 발명의 적용함으로써 다음과 같은 결과를 얻는다: 신분 사기로 인한 손실의 최소화, 고전적인 과정이 상기 행위를 필요로 하는 분야에서 서명 확인 시간 단축, 위조된 신분에 의하여 행하여지는 사기 방지를 통하여 상기 언급된 분야에서 사용자의 신뢰 수준을 높인다.
본 발명에서 다음과 같은 개념을 사용하고자 한다.
대상: 원본 서명을 인증 또는 위조된 서명을 인증 시도하기 위하여, 데이터베이스에 표본(sample) 서명을 등록하기 위한 시스템을 사용하는 사람.
서명: 필기도구를 수동적으로 사용하고 미리 설정된 영역에 평면 그래픽(graphic) 결과를 주면서, 자유 의사에 의하여 반사성의 내재된 동작 특성과 함께 의식적으로 시작된 대상의 행위를 나타낸다. 상기 대상은 공간-시간적 관점으로부터 비례하여 상기 행위를 재현할 수 있다. 서명의 목적은 표본 서명과 원본 서명의 비교에 기초한 대상의 인식에 있으며, 서명이 진본인지 아닌지 결정하는 행위를 제 삼자에게 허용하게 한다.
(서명의) (생물)운동학적 형태: 서명을 하기 위하여, 생물 기계학적 어셈블리 수기 도구의 이동량이 일어나는 방법. 공적 또는 사적 생활의 통상적인 문서 형식으로, 보통의 필기 용지에 필기도구의 실제적 말단에 의하여, 상기 이동량은 그래픽적인 서명 형식하에 부분적으로 바꾸어진다. (생물)운동학적 형태는 전자적으로 획득되고 기억된다. (생물)운동학적 서명 형태 개념은 서명 개념과 동일하다.
표본 서명 (이하 표본으로 부름): 서명 데이터베이스에 저장되고 새로운 서명(원본 서명)을 이와 같은 목적으로 행하는 사람의 신원을 후속적으로 인증(증명) 하는데 사용하는 서명.
원본 서명 (이하 원본으로 부름): 예전에 동일인 - 대상 - 에 의해 주어지고 서명 데이터베이스에 저장된 다른 서명(표본 서명)과 비교할 경우, 시스템에 의해 인증(증명)되기 위하여 한 사람에 의해 주어진 서명.
위조 서명 (이하 위조본으로 부름): Y 사람으로 주장하면서 Y 사람의 이름으로 X 사람에 의해 주어진 서명 또는 어떤 제약하에 X 사람의 이름으로 X 사람에 의해 주어진 서명.
인증: 원본대로 서명한 X 사람이 X 대상에 귀속됨으로서 등록된 (서명 데이터베이스로부터의) 표본 집합에 서명했던 X 사람인지 진정으로 결정하는 방법에 의하여 현 데이터베이스로부터 생물-운동학적 형태에 적용된 방법들의 집합.
현 데이터베이스: 초기 데이터베이스 및 대상 표본과 인증 원본의 생물-운동학적 형태의 합.
현 비교 데이터베이스: 현 데이터베이스로부터 (임의로 추출한) 견본(specimen)을 나타내는 다수의 대상의 표본으로 이루어진 서명의 집합 및 입력 서명에 의해 표적이 된 대상의 서명들의 합.
초기 데이터베이스: 표적 정자(orthographical) 문화(알파벳)(예를 들어 라틴어, 키릴어, 유대어, 중국어 등) 에 속하는 표본 서명의 생물-운동학적 형태를 포함하여, 확립된 계수에서 시스템이 작동하기 위해 필요한 최소 데이터베이스. 초기 데이터베이스는 혼합 정자 문화에 속하는 서명 표본의 생물-운동학적 형태를 포함한다.
단계( Level ): 특정 기능적 하위 시스템 및 상기 시스템에 의해 제공되는 방법 구조를 포함하여, 인증 시스템 내의 물리적 및 기능적 계층구조.
펜: 필기 장치 및 생물-운동학적 형태의 획득을 위한 예민한 운동학적 컴퓨터 기반 요소에 의해 구성된 1단계 하위 시스템을 구성하는 세트.
MEMS(micro-electro-mechanical-systems): 나노 기술(nanotechnology)에 의해 실현된 마이크로 전기 기계 장치(micro-electro-mechanical-systems).
접촉 정보: 서명의 한계를 정하는데 필요하며, 서명에 구체화되어 있는 생물 측정학적 정보. 이것은 펜에 의하여 대상과 용지의 상호 작용에 의해 발생한 미세 진동의 변조를 나타내는 시냅시스(synapsis) 신경근육 반응 체계 때문에 명백하게 한다. MEMS 센서는 명백한 방향으로 이것을 포획한다. 생물 측정학적 정보는 자발적 또는 반-반사적인 필기에 명확히 나타나는 다른 생물-운동학적 정보와 본질적으로 혼합된다.
문맥 정보( Context Information): 펜이 필기 용지 근처에서 위치하는 방식에 관한 정보. 이것은 키들 중 하나가 대상의 다른 운동학적 행위로부터 서명을 제한하는데 필요한 용지까지의 한계치 거리의 감지에 의해 표현된다.
서명 인증이 필요로 할 경우 전문가는 고전적인 과정을 수행한다. 수기 서명의 인증에 관한 분석 및 결정 행위는 필적 기술 전문 과학의 목적중의 하나를 나타낸다. 서명 인증을 확립하기 위하여, 직무를 부여받은 전문가는 종이 평면에서 복잡한 행위를 수행하는 서명의 그래픽 및 정적 투영을 사용한다. 분석을 통하여, 특징적인 속도, 가속도, 압력, 배열, 형태에서 구체화되어 서명을 한 대상에 연관 된 추론된 동적 행위를 얻는다.
고전적인 방법으로 수기 서명을 인증하는 것은 다음과 같은 불리한 점이 있다.
- 여기에는 서명을 확인하는 사람의 순간적인 분석 능력에 좌우되며, 통계상으로 표시되는 오차율이 있다.
- 전문가의 관심 또는 자기 본위와 같은 외부 요소에 의해 영향을 받는다.
- 측정, 분석, 비교 및 결정에 비교적 긴 시간이 요구된다.
- 진실하며 자유 의지에 의한 표현을 독단적으로 가정한다.
- 종이 평면 수준으로부터만 정보가 도출되며 대상 행위의 그래픽적 효과만을 일방적으로 반영한다.
- 물리단위인 속도, 가속도, 압력 및 특정 불변량(invariant) 형태는 높은 근사치 추정 과정이 요구되는 시각적 관찰 및 추론에 의하여 간접적으로 추론된다.
- 특정 손의 형상 및 시냅시스 형태의 신경근육 반응에 의해, 획득한 반사 몸짓에 의하여 필기 도구에 전달된 이동량의 복잡한 운동학에 해당하는 공간 정보가 무시된다.
- 필적 전문 기술 분야로부터 요구되는 경험 및 지식의 이전에 상당한 노력이 필요하며, 오랜 시간이 지난 후에 숙련된다.
- 서명 인증을 위한 고전적인 필적 전문 기술은 비용면에서 자동 확인에 비하여 몇 배의 차이가 있으며, 실제로 사기의 부정적인 효과가 발생하고 흔적이 남은 후에만 적용된다.
- 이에 대한 대안으로서, 생물-운동학적 형태에 기초한 자동 인증의 분야에서의 연구와 조사는 생물측정학의 분야에서 최근에 이루어져 왔다. 정보 사회에 필수적인 인증 기술의 개발 노력이 있어 왔다. 수기 서명은 알파벳으로 표시된 사람을 확인하고 인증하는데 거의 보편적인 방법으로 사용된다. 그러므로, 서명자의 생물-운동학적 형태에 기초한 인증 방법은 자연스러우며, 정상적이며, 비침해적이다.
생물-운동학적 형태에 기초한 인증 과정에 관한 전문 문헌에서 여러 연구가 나와 있다. 본 주제에 대한 특허도 많이 존재한다. 서명 인증 목적에 구현된 MEMS 기술 및 본 발명의 원리와 방법에 의해 구현되는 가속도 센서에 기초한 상업적 적용에 대한 정보가 최근까지 없었다. 실험실 수준에서만 접근되었고, 최근까지 전 세계적으로 본 주제에 대하여 연구가 거의 없었다.
수기 서명의 정적 및/또는 동적 특징을 분석하는 인증 시스템에 대한 특허가 등록되어 있다. 동적 특징을 분석하는 인증 시스템이 정적 특징만을 분석하는 인증 시스템보다 더 많이 수행되고 있다.
현재, 수기 서명 분석 인증 분야에서 본 발명에 의해 제안된 방법과 다른 기술 및 방법을 사용하는 상업적 적용 예가 있다. 이들은 그래픽 도표, 그래픽 스캐닝 및 인증, CCD 센서에 의한 그래픽 이미지의 동적 획득, 움직이지 않는 필기구에 기초한 "정보 처리 기능을 가진 용지(intelligent paper)" 상에 필기 방법을 사용한다. 이와 같은 방법은 사람의 그래픽 전문 기술의 경우에 위에서 상술한 불리한 점이 있다.
- 종이 평면 수준으로부터만 분석 대상의 정보가 도출되며 대상 행위의 그래 픽적 효과만을 일방적으로 반영한다.
- 변수인 속도, 가속도, 압력은 높은 근사치 과정이 요구되는 시각적 관찰 및 추론에 의하여 간접적으로 추론된다.
- 특정 손의 형상 및 시냅시스 형태의 신경근육 반응에 의해, 획득한 반사 몸짓에 의하여 필기 도구에 전달된 이동량의 복잡한 운동학에 해당하는 공간 정보가 무시된다.
상기 불리한 점 이외에도, 상기 해법은 그래픽 도표, 정보 처리 기능을 가진 용지, 스캐너 등의 전용 인접 장치가 필요하며 이에 따라 비용 및 이용의 복잡성이 증가된다.
본 발명과 관련되어 있으며, 분석 변수의 특징 또는 획득 및 처리 방법에 의한 시스템과 방법을 통하여 수기 서명의 생물-운동학적 형태에 기초한 생물 측정학적 인증 분야에서 다수의 특허가 있다. 비교 문헌 및 본 발명의 청구항과 관련하여 두 개의 관련 특허를 인용한다. 허브스트 등의 미국 특허 제 4,128,829호 및 이 등의 미국 특허 제 6,236,740호 을 인용한다.
허브스트 등의 미국 특허 제 4,128,829호에서 펜에 직교하여 위치한 두 개의 가속도 센서와 축 방향 압력 센서에 의하여 정보가 생성된다. 정보는 펜의 외부 모듈에서 8 비트(bit) 해상도로 디지털화된다. 서명의 비교는 정보 분할에 의해 실행되며, 최대 상호 상관(crossed correlation)을 찾는다. 최종 결정은 한계치 형식으로 이루어지며, 임의로 선택한 한계치(0.8)에 대하여 상관 값의 위치에 따라 허용 또는 거절을 한다. 결정은 입력 서명 및 목표 대상의 견본 서명의 비교 후에 이루 어진다.
상기 특허에는 다음과 같은 불리한 점이 있다.
- 가속도 센서가 단일 평면 수준에 있음에 따라 필기 도구에 전달된 이동량의 복잡한 공간 운동학에 해당하는 정보가 무시된다.
- 한편으로는 허브스트의 특허에서 신경근육 피드백(feedback)은 느린 "근육-뇌-근육" 순환에 의하여 배타적으로 이루어져서 손의 생물 기능적 수준에서 국부적인 시냅시스 반응의 효과가 무시되기 때문이며, 또 다른 한편으로는 이의 시스템 획득 및 후처리 변수가 시냅시스 반응 특수 정보의 획득을 허용하지 않기 때문에 시냅시스 형태의 신경근육 반응에 해당하는 정보가 상실된다.
- 축 방향 압력 센서를 이용하여 시냅시스 형태의 신경근육 반응에 해당하는 정보를 부분적이며 간접적으로 회복하지만, 동시에 대상이 필기 용지와의 접촉을 확립하는 순간의 모순된 감지, 필기시 대상이 위치하는 방법, 용지 형태에 좌우되는 압력의 변동성과 같은 특정 불리한 점이 있다.
- 한계치 결정 방법은 서명의 자연적인 변동에 유연하지 않으며 심지어 하나의 대상으로부터 다른 대상으로 변경됨에 따라 의미 있는 한계치를 계산하는 것이 불가능하다.
미국 특허 제 6,236,740호에서 분석된 입력 정보는 두 행위가 수행되는 동안 생성된다. 두 행위는 서명 및 대상의 수행 부과된 디지트(digit)의 세트: 견본의 경우 0에서 9까지, 인증해야할 서명의 경우에 현재 일자를 표시하는 디지트를 의미한다. 펜에 위치한 두 개의 압력 센서는 필기 말단에 의해 가해진 압력에 비례하는 전기 신호가 기계 요소에 의해 획득함으로써 분석할 정보를 획득한다. 센서에 의하여 만들어진 두 신호는 축과 측면의 두 펜 방향에서의 압력 변동을 나타낸다. 정보의 디지털화는 펜의 외부 모듈에서 일어난다. 정보 분석은 두 압력의 순간 비율에 의해 정의된 변수에 따라 처리된다. 상기 비율은 상대적 기울기 각도로 부르며 서명을 구별하기 위하여 관련되어 있다. 결정 및 분석은 입력 서명과 부과된 디지트를 포함하여 목표 대상의 다수 견본과의 비교 결과 평가의 한계치 적응 형식에 의해 수행된다. 분석 방법은 정보 분할 및 전체적인 평가를 결합한다.
상기 특허에서 다음의 불리한 점이 있다.
- 펜의 이동량을 인지하는 센서가 없음에 따라 필기 도구에 전달된 이동량의 평면 및 공간 운동학에 해당하는 정보가 무시된다. 용지상에서 펜의 이동량에 해당하는 정보는 간접적으로 감지하여 압력 정보에서 바꾸어 놓으며, 특정 기능의 유지관리를 설명한다.
- 센서에서 직접적인 기능을 가진 구조적인 기계 요소는 해법의 신뢰도를 가상적으로 감소시킨다.
- 펜 외부에서 분석 정보를 포함하는 전기 신호의 디지털화는 외부 변동에 의해 영향을 받을 가능성을 의미한다.
- 압력 센서를 이용하여 근사적, 부분적, 간접적으로 국부적인 시냅시스 형태의 신경근육 반응에 해당하는 정보를 구별한다. 이에 따라 용지 접촉 순간의 모순된 감지, 필기 위치, 용지 형태 등에 좌우되는 압력의 변동성과 같은 특정 불리한 점이 있다.
- 분석 결정 방법은 입력 서명과 목표 대상의 견본 서명 사이에만 비교 결과를 평가하는데 적용된다.
상기 종래 발명에 따른 분석, 비교 및 평가 방법은 입력 서명과 목표 대상의 견본 서명 사이에만 적용된다. 그러므로, 각각 다른 대상의 견본을 비교뿐만 아니라 구별 및 다른 카테고리(category)에 관하여 관련짓는 방법에 의한 카테고리 병합의 원리가 무시된다.
본 발명은 인증 장치에 기초한 컴퓨터에서 획득 장치를 구성하는 하위시스템을 기능적으로 집적하여 서명 과정에서 발생한 복잡한 정보의 본질, 의미 및 감지에 관한 획득 장치를 구현하는 새로운 개념에 의해 상기 불리한 점을 제거한다.
처리된 입력 정보와 분리될 수 없게 관련된 특정 프로그램에 의한 컴퓨터 기반 인증 시스템에서 구현된 연산 방법 및 절차는 본 과학 분야로부터 개발된 원리에 아직 적용되어 있지 않으며, 이미 적용된 원리 방법을 상당히 향상시킨다.
생물운동학적 분석에 기초한 상업적 잠재적인 적용의 부족을 초래한 주요 방해물은 필요한 기술의 부족으로 최근까지 존재해 왔다.
사용하는 동안 손에 의해 필기 도구에 발생한 복잡한 가속도의 만족스러운 획득을 위하여 과학적으로 소형화되어 수행되는 MEMS 가속도 센서(http://www.memsnet.org)가 존재하지 않았다. 2002년까지, 질 좋은 정보를 얻기 위해 다수의 획득 채널이 필요함에 따라, 가속도계 형식의 센서에 의한 정보 획득에 관하여 비용은 단일 획득 채널을 위한 상업적 효율의 한계를 벗어나 있었다. 상업적 효율의 관점에서, MEMS 가속도 센서는 경쟁할 수 있는 가격으로 획득 장치/시 스템을 고려할 수 있게 한다. 2001년 말에, MIT의 나노기술 연구소와 아날로그 디바이시스 사는 월등한 가격 성능과 함께 MEMS 가속도 센서의 생산을 시작하였다. 그러므로, 본 기술 개발이 시작되었고 그 결과로서 본 발명의 목표는 새로운 형식의 센서 사용을 목적으로 한다. (사용된 센서의 관점에서부터) 동일 기술에 기초하고 마이크로소프트 하드웨어 연구실에서 수행된 또 다른 연구 과제 XWPEN는 다른 적용 연구(수기 입력 및 인식을 위한 터미널)를 하였으며 특정 기술 요소가 일반에게는 공개되지 않았으며 2004년 말까지 적용가능한 결과를 얻는 것을 목표로 하였다.
MEMS 나노기술 센서의 감도는 
(g = 중력 가속도) 잡음 지수 클래스와 함께 mg 클래스이다. 뚜렷한 감도와 주파수 특성에 힘입어 상기 센서는 수기 서명의 생물운동학적 형태의 사소한 정보 요소를 위한 새로운 획득 장치/시스템의 구축에 필요한 조건을 만족한다. 본 발명에서는 각각에 대하여 직교적으로 위치하는 두 개의 가속도 센서로 구성된 MEMS 센서 모듈을 사용한다.
본 시스템에서는 필기 장치에 전달된 수기 서명을 실현하는데 필요한 이동량의 어셈블리는 상기 서명의 운동학적 형태를 정의하고 암묵적으로 그 사람의 운동학적 형태를 정의한다. 운동학적 형태는 이를 수행하는 사람에 고유한 정보 구조를 포함한다. 이를 형성하는 물리적 변수, 역학 관계, 문맥 변화성 때문에 정보 구조의 높은 복잡성은 계량 정의 형태를 결정할 가능성을 실제로 제외한다. 용지에 남아 있는 그래픽 형태 및 흔적은 용지 평면에서 정신적으로 의도된 행위인 서명을 행하는데 필요한 반사 시각 피드백과 같이 행동하는 이들 이동량의 어셈블리의 불완전하고 추측성의 투영을 고려한다.
필기 용지는 셀룰로오스 미세 섬유로 만들어진다. 그들의 임의적인 배치는 미시적인 수준에서 울퉁불퉁한 면을 만든다. 거시적인 수준에서는 용지 평면의 거칠기는 일정하며, 이 분야의 표준에 따라 용지 제작 과정에 의해 기술적으로 부여되는 특성이다. 필기 행위 동안에 용지와 필기 도구의 쓸모있는 말단부와의 상호 작용때문에 기계적인 미세 진동에 의해 명백해지는 필기 속도에 좌우되는 주파수와 함께 기계적인 준 공진 현상이 일어난다.상기 미세 진동은 필기 도구 몸체에 전파된다. 조화 공진 현상이 더 일어날수록 필기 과정이 더 쉬워진다. 예를 들어 상기 현상은 필기 과정 동안에 방사되는 특정 음파에 의하여 인지된다. 우리는 기계적인 준 공진의 존재 유무를 나타내는 "부드러운" 상태와 "스크래치" 의 두 극단적인 상태 사이에서 쓸 수 있다.
필기 행위 동안에, 손의 생물 기계적 기하학과 결합하여 특정 그래픽 심벌의 정신적 모델은 순간적인 이동 속도를 부여한다. 이 같은 맥락에서 시냅시스 신경근육 반응의 행위("JA2084를 위한 대뇌 기저핵 & 모터 제어", 말콤 리디어드, 2004년 12월, 런던 대학- 해부학 및 인문 과학 학과 JA2084 신경과학 기초)는 준 공진 상태에 재진입한다는 면에서 생물 기계적 미세 행위를 발생함으로써 효과적이 된다. 조절 메커니즘은 순간적인 속도 변화에서 무의식적으로 일어난다. 시냅시스 신경근육 주기는 수 밀리 초(millisecond) 동안만 지속되는 조절 미세 행위를 발생시킨다. 조절 회로는 각각 20 - 60 밀리 초인 순간적인 준 정적상태를 얻기 위하여 수 주기가 필요하다. 생물 기계학 대응 현상은 힘의 정보 궤환(force-feedback)으로 부른다( http://www.hitl.washington.edu/scivw/scivw-ftp/citations/ForceFeedback-3.95 ).
시냅시스 반사에 의해 발생한 생물 기계학적 미세 행위는 쉬운 필기를 위해 준 공진 미세 진동을 회복하면서 필요한 펜의 몸체에 의해 필기 말단부로 전달된다. 미세 진동은 상기 행위를 위해 특별히 만들어지고 위치한 구조적인 펜 요소에 의해 전달되며 각 MEMS 모듈에 직교적으로 위치한 두 개의 가속도 센서에 의해 방향성으로 획득된다. 생물 기계학적 미세 행위는 미세 진동 여과 방법에 의한 필기에 고유한 다른 운동학에 의해 드러난다. 후술할 연산법에 의한 미세 행위의 변화의 평가는 모든 대상의 서명에 대한 특정 "패턴"을 생성하는 필수적인 불변량 카테고리를 드러낸다. 불변량은 시냅시스 반사의 신경근육 생체 전기 신호에 대한 "패턴" 표현이다. 압력은 상기 기술된 현상을 위해 감지하여 파생되며, 압력 센서에 고유한 히스테리시스를 통하여 감지하여 집적되며, 그러므로 본 발명의 원리로서 사용되지 않는다.
연산법에서 자세히 기술하겠지만, 또한 상기 역할과 함께 미세 진동의 감지는 서명 과정 동안 정지 순간뿐만 아니라 시작 및 종료 순간을 확립하기 위하여 필요하다. 문맥 정보를 위해 필요한 과정 및 메커니즘은 허위 시작 감지를 회피하기 위하여 도입된다. 광학 형태의 정보에 기초하여 펜이 필기 위치에 있는지 여부를 감지할 수 있다. 따라서 서명을 하는 펜의 조작에 의해 발생한 우발적인 진동의 허위 발생을 회피하게 된다. 공간적 생물운동학적 형태는 필기 장치 주축의 다수 점 에서 동시에 추출되며, 따라서 균형 공간적 구심 성분의 획득을 촉진하며, 필기 행위에 필요한 균형 이동량의 가상적 및 동적 중심과 비교하여 가속도 진폭을 획득함으로써 물리적으로 추출된다. 정보의 디지털화는 필기 행위(2-10Hz)에 필요한 "조건 반사" 문자 이동량에 해당하는 주파수를 포착하고, 국부적인 신경 정신운동 주기 - 시냅시스 반사(10-50Hz)에 고유한 주파수를 포착하기에 충분한 높은 추출 비율과 함께 가능하다. 진동에 해당하는 성분의 여과 방법에 의하여 시냅시스 주기에 특정한 형태는 디지털화된 신호에 유지된다. 디지털화된 생물운동학적 형태는 습득된 서예 동작 및 반사에 고유한 불변량, 손의 생리학에 고유한 불변량, 시냅시스 반사 및 최종적이지만 최소가 아닌 서명을 하는 사람의 개성에 고유한 불변량의 구성 결합을 포함한다.
용지 수준에서의 투영이 필적 전문 기술을 위한 입력 정보를 표현함에 따라 상기 불변량의 생물 측정학적 특성은 증명된 사실이다. 공간 생물운동학적 형태 획득, 분석 및 생물운동학적 정보 조합에 의해 결정된 불변량은 단일 정보 카테고리만이 - 고전적으로 용지 수준으로부터 흔적 - 분석 대상일 때의 고전적인 상황과 비교하여 서명 인증의 대단히 원대한 분석을 허용하는 정보 세트를 생성한다. 후술할 방법에 의해 얻어진 불변량 시리즈 및 신호의 주 또는 파생 세트는 신호의 암시적인 또는 정교한 세트는 초기 서명 정보 구조의 통합적 해독을 나타낸다. 해독의 정확도는 획득 하위 시스템 감도 및 서명 운동학적 형태 세분화 과정을 구성하는 신호 분석의 난해성에 좌우된다. 시스템 최종 반응은 비교 방법 정확도에 반영되며 서명의 안정성에 좌우된다.
다른 인증 방법 및 시스템에 비교하여 본 시스템의 유리한 점은 다음과 같다.
● 사람과 분석된 정보 사이의 밀접한 상관 관계(동적 서명 특징은 특정 사람에 특징적이며 쉽게 위조될 수 없다.) 상기 특징은 서명에 의해 무엇인가에 동의하는 사람의 자유의지적 표현과 관련되어 있다. 그래픽 관점에서만 관련되어 있음에 따라, 사람은 자연적으로 빠른 동적 가속도 인식을 위한 특수 감각 기관을 소유하고 있지 않다는 사실은 어떤 의식적인 분석 및 위조 과정에서 재생을 어렵게 만든다.
● 심리학적 연구에 따르면 서명이 제 삼자에 대하여 개인성의 자연적인 자동 투영 메카니즘을 표현하는 대상에 의해 즉각적으로 지각할 수 있는 수행 행위를 보여준다. 그러므로 틀림없는 신원을 가진 대상과 실제 인증 관심은 방해하는 시스템으로서 고려하지 않는다.
● (그래픽 관점, 필기 압력 프로파일의 추론 또는 그래픽 심벌 두께 변화로부터 가속도에 기초하여) 수기 서명 인증 시스템은 이미 사용되고 있으며 다른 인증 방법보다 보다 적게 방해하는 것으로 고려된다.(홍채 스캐닝, 지문, DNA 검사)
(http://www.biometricgroup.com)
● 생물운동학적 정보는 형태와 크기에 있어서 통상적인 펜과 유사하게 고안된 장치로 얻어진다. 펜은 운동학적 감지 구조와 함께 데이터 디지털화와 연산처리방법을 수행하는 물리적 수준에의 전달을 위한 마이크로 제어기 블록을 포함한다.
● 시스템은 특별히 고안된 지지 장치(그래픽 테블릿) 또는 내비게이터 마커 펜(예를 들어 아노토(Anoto) 펜)이 포함된 정보 처리 기능을 가진 용지에 서명하는 것이 필요하지 않다. 서명은 통상적인 필기 문서 형식으로 자연스럽게 행해진다.
● 시스템으로의 정보 입력은 고안되었고 신뢰도, 확실한 정확도, 최소 비용 및 크기에 따른 효용성을 강조하면서 나노기술 분야 센서 시스템 - MEMS 가속도계 - 에 기초한다.
● 시작 및 종료 서명 감지 방법은 문맥 정보와 함께 분석되어 접촉 미세 진동에 해당하는 정보에 기초한다.
● 인증 체제에서의 시스템 기능은 구현 방법 및 구별에 의한 카테고리 병합을 확립하고 다른 카테고리에 관련시키는 원리를 적용하는데 필요한 초기 데이터베이스를 활성화시키는 것을 의미한다. 본 방법에서 카테고리는 목표 정자 문화를 표시하는 가상적인 대상의 견본에 의해 구성된다.
● 정보 처리, 분석 및 비교에는 SRA1 및 SRA2의 두 가지 방법(연산법)이 있다. SRA1 및 SRA2는 각자에 대하여 독립적이며, 연산 및 데이터 전처리(pre-processing) 원리에 의한다. 두 독립적 법의 결과는 최종 결정 방법을 위한 입력 값 및 최종적인 현재 서명 데이터베이스 향상과 갱신을 위한 피드백을 나타낸다. 정보는 공간 운동학적 정보, 시냅시스 반응에 의해 생성된 생물 기계학적 미세 진동을 기술하는 접촉 정보 및 서명의 한계를 정하는 정보를 구성하고 전처리한 결과로서 생긴 데이터 구조를 나타낸다.
● 시스템의 신뢰 수준을 조절하고 시스템의 응답 시간을 감소하기 위한 방법은 품질 관리 분야의 통계적 오류 관리를 위한 수학적 원리를 바꾸고 구현함으로 써 실현된다.
시스템의 응답은 사용된 분석 및 비교 방법에 의하여 본질적으로 현 비교 데이터베이스에 존재하는 모든 서명 견본에 관련되어 있다. 따라서, 각각 이것을 사용하는 인구의 문화 정자 특수성에 대한 시스템의 의존성을 최소화하면서, 구별에 의한 카테고리 병합을 확립하고 다른 카테고리에 관련시키는 원리는 입력 서명과 현재 데이터베이스로부터 모든 다른 대상의 표본을 비교함으로써 관찰된다. 또한 본 방법은 다른 영역 관련 발명에 고유한 전체적 또는 적응할 수 있는 한계치 인증 평가에 기초한 결정법의 불리한 점을 제거한다.
본 발명은 첨부한 도면을 참조하면서 상세하게 설명될 것이다.
도 1은 인증 시스템의 물리적 구조,
도 2는 인증 시스템의 기능적 구조,
도 3은 서브 시스템 1 위상 관계(topology)-필기 및 운동학적 형태의 전자 형식(펜)으로 디지털 변환,
도 4는 서브 시스템 1에서의 정보 흐름 다이어그램,
도 5는 서브 시스템 2에 의한 서명 획득 과정 다이어그램,
도 6은 획득 감시 인터페이스 창,
도 7은 시작-정지 결정 방법에 의한 데이터 처리 다이어그램,
도 8은 상태 기계 다이어그램- 시작-정지 방법,
도 9는 대상의 시스템 등록 단계 시나리오,
도 10은 대상의 인증 단계 시나리오,
도 11은 SRA1 - 서명 변환 및 비교,
도 12는 SRA1 - n=3일 경우 불변량 정의 다이어그램,
도 13은 SRA2 - 서명 변환 및 비교,
도 14는 SRA2를 위한 필터링 방법,
도 15는 SRA2 - 단면에서 신호 분리를 보여준다.
본 시스템은 수기 서명의 생물-운동학적 형태 디지털화, 획득, 처리, 분석 및 인증을 위하여, 계층적으로 물리적인 3단계로 배열된 다섯 개의 정보 처리 하위 시스템으로 이루어져 있다. 도 1에서 추가로 기술하겠지만 하위 시스템의 기능적 연결이 도시되어 있다.
1 단계 N1 : 하위 시스템 1 - S1에 해당되며, 두 개의 분리할 수 없는 실체: 필기 장치 및 운동학적 컴퓨터 기반 어셈블리로 이루어져 있다.
하위 시스템 1 - S1 기능:
1. 필기 장치는 통상적인 펜의 기능을 수행하지만 또한 주 정보(서명의 운동학적 형태 및 문맥 정보)를 운동학적 컴퓨터 기반 어셈블리로 전송하는 기능이 있다;
2. 펜에 위치한 운동학적 컴퓨터 기반 어셈블리는 다음의 기능이 있다: 운동학적 형태 및 문맥 정보의 획득, 전자 형식으로의 디지털 변환, 특수 형식으로 암 호화 및 2 단계-N2로의 전송 기능이 있다.
2 단계 ( N2 ) : "클라이언트(Client) 응용"은 개인용 컴퓨터에 집적된 하위 시스템 2 - S2 및 하위 시스템 3 - S3 에서 실현된다. 이의 특성에 의하여, 컴퓨터는 순차적 또는 병렬적 방식으로 2 단계에 구현된 방법 및 연산에 하드웨어 재원을 할당한다. 따라서 형성된 하위 시스템 2 및 하위 시스템 3은 다음의 기능이 있다:
하위 시스템 2 - S2 기능:
1. 펜에 의해 전송된 데이터를 획득하고, 채널에 의해 운동학적 형태 및 문맥 정보를 해독한다;
2. 서명의 시작 및 정지 순간을 결정한다.
하위 시스템 3 - S3 기능:
1. 작업 상황 선정: 관리, 실험, 인증;
2. 선정된 상황에 고유한 사용자와의 교류;
3. 서명 비교 결과 및 3 단계로부터 전송된 다른 정보의 국지적 관리;
4. 서명 운동학적 형태의 그래픽적인 감시;
5. 3 단계로 임시 기억 정보의 통신망(Network) 전송
통신망 내에는 다수의 2 단계(클라이언트) 및 하나의 서버(server)가 있을 수 있다.
3 단계- N3 는 모든 2 단계 하위 시스템과 연결된 다중처리(multiprocessing) 컴퓨터(서버) 통신망에 의해 물리적으로 실현된다. 이의 특성에 의하여, 다중처리 컴퓨터는 순차적 또는 병렬적 방식으로 3 단계에 구현된 방법 및 연산에 하드웨어 재원을 할당한다. 따라서 형성된 하위 시스템 4 - S4 - 및 하위 시스템 5 - S5 - 는 다음의 기능이 있다:
하위 시스템 4 - S4 기능:
1. 전체적으로 데이터베이스를 생성하고 관리한다: 실험 대상, 실제 대상, 비교 연산(견본, 인정된 원본, 거절된 원본)에 특별히 처리된 서명, 비교 결과와 함께 매트릭스(matrix), 공리적인 폴더(utilitarian folder);
2. 저장된 갱신 이력에 기초하여 갱신한 견본을 거리 분산에 기초한 유효 원본 및 선행 견본을 평가하여 초기화하고 관리한다. 서명의 동력학적 특징이 생물-물리적 및 심리적 요소에 의해 영향을 받고 시간에 따라 변화하기 때문에 상기 기능이 필요하다.
하위 시스템 5 - S5 기능:
1. 2 단계로부터 전송된 운동학적 정보를 여과(filtering), 불변량 추출, 평가, 간결화 및 기타 특정 기능에 의하여 처리한다.
2. 전용 비교 연산법을 포함하고 효과적으로 수행한다. 2 단계로부터 전송된 명령에 의존하는 결과 매트릭스를 평가한다.
3. 비교 연산 결과 사이의 투표를 초래하고 등록을 위하여 하위 시스템 4에 전송된 결정을 하고 전시를 위하여 2 단계에 전송된 결정을 한다.
하위 시스템/단계 사이의 기능 및 물리적 상호 연결은 컴퓨터 기반 시스템에 고유한 알려진 변환, 이송 및 동력학적 물리적 재원 할당 기술에 의해 실현된다. 방법의 구현에 사용되는 운영 체계, 언어 플랫폼(platform) 및 인증 시스템을 형성 하는 컴퓨터에 상주하는 바이오스(BIOS, Basic Input Output Systems)는 이들 연결을 실현하고 관리한다.
하위 시스템 1 - S1, 펜은 크기가 있으며 통상적인 펜의 기능을 수행하면서 운동학적 형태 및 문맥 정보를 획득하고 디지털화하며 2 단계로 전송하는데 필요한 요소 및 기능을 구비하고 있다. 펜의 형상은 도 3에 주어져 있다. 펜은 다음으로 이루어져 있다:
1. 용지 준 지향 사용법에 필요한 특수 형상의 금속 케이스(1), 금속 케이스(1)는 다음의 사항을 보증한다:
● PCB("인쇄 회로 기판")(2)를 위한 조립 지지. PCB는 추후에 기술하겠지만, 운동학적 컴퓨터 기반 하위 시스템 성분의 일부이다;
● 외부 전자기장 변동에 반대하여 운동학적 컴퓨터 기반 시스템으로부터의 약 전기 신호의 전자기파의 차폐;
● 주어진 필기 용지 준 수평면의 직교 축에서, 가속도 센서의 -0.25g/ + 0.25g 영역에서, 서명 시작 순간에 초기 준-정적 위치를 달성하기 위한 특정 인간공학(ergonomics);
● 필기 재충전 필심(lead)(3)의 인장 조립에 의하여, 서명하는 사람의 특정 손 이동량의 영향하에서, 용지 셀룰로오스 미세 섬유 위에서의 펜 필심 이동량에 의하여 발생된 미세 진동으로부터 가속도 센서로의 기계적 전송 경로가 실현된 특수 구조. 이의 특수 형상에 의하여, 금속 몸체 필기 필심은 필기 재충전 필심의 안내 채널, IR(적외선)(4)을 실현하는 창 및 수신기 IR(C) 광학 경로를 포함한다;
2. 펜 재충전 필심(3)은 통상적인 짧은 재충전 필심이며; 용기는 플라스틱으로 만들어져 있으며 필기 필심은 금속이다. PCB 조립체(2)에 의하여 미세 진동이 센서로 전송되기 위하여, 필심은 기계적으로 인장상태로 되어 있으며, 금속 몸체의 구심성 공간에 설치되어 있고, PCB("인쇄 회로 기판")(2)에 의해 지지가 된다. 필심의 상부는 MEMS 센서 모듈 중심(A, B)에 의해 형성된 동일 축에 위치한다. 동시에 상기 축은 금속 몸체 조립체의 축을 나타낸다.
필기 용지(5)는 통상적인 용지이다. 셀룰로오스 섬유의 미세한 함몰은 문자나 그래픽 기호를 필기하는데 필요한 표면에 균일한 분포를 갖고 있다. 펜 필심과 용지 사이의 접촉에 의해 발생된 진동에 포함된 정보는 펜을 사용하는 사람을 위한 서명의 생물운동학적 형태를 모으는데 기여한다.
하위 시스템 1의 운동학적 컴퓨터 기반 어셈블리는 펜이며, 다섯 개의 구분되는 채널(a x , a y , b x , b y 를 위한 4개의 가속도 채널 및 문맥 정보 채널)에 의해 실시간으로 공간적으로 실현되며, 필기 용지에 관하여, 실시간으로 운동학적 및 위치 문맥 정보의 2 단계로 변환, 획득 및 전송이 되도록 특별히 고안되었다. 시스템에서의 펜 S1 의 수는 한 개 이상이며 3 단계로부터 정보를 처리하는 용량에 의해서만 제한된다. 1 단계 하위 시스템(펜)은 2 단계 하위 시스템의 유일한 주변 장치로서 기능한다.
운동학적 컴퓨터 기반 어셈블리는 다음으로 이루어져 있다:
1. PCB - 인쇄 회로 기판 2 - 용지에 대상 작용에 의해 발생한 기계적 미세 진동을 인계받는 기능 및 가속도 센서로 전송하기 위하여 손 이동량 공간 변동의 최적 이송 기능을 수행하기 위하여, PCB는 특별한 두께와 위상 관계를 구비하고 있다.
2. MEMS - 가속도 센서 마이크로 시스템 A, B
각 MEMS 마이크로 시스템은 직각으로 배치된 두 개의 가속도 센서를 포함한다. 가속도 센서 마이크로 시스템은 가속도 운동학적 구심력 관점에서 최적 감지를 달성하고, 가상 이동 중심에 상대적으로, 용지 평면에 이동 요소 획득을 달성하고, 또한 미세 진동(접촉 정보) 획득을 달성하도록 위치한다. 센서에 의해 발생한 아날로그 신호는 약 100Hz에서 응답 주파수대를 제한하기 위하여 여과된다.
3. IR 빛 전달 장치(4)는 약 800 nm의 파장의 광선을 밖으로 보낸다. 상기 광선은 필기 용지에 적외선을 비춘다. IR 수신기(C) 는 용지(5)로부터 반사에 의해 용지 거리에 비례하는 IR 흐름량을 포착하고, 마이크로 제어기(6)로부터 아날로그 비교 기기에 의하여, 한계치 형식의 평가 기능이 펜 필심과 용지 사이의 거리를 위해 수행된다.
4. 정보 획득을 위한 마이크로 제어기(6)는 센서에 의해 보내진다. 생물 운동학적 형태에 포함된 정보는 마이크로 제어기에 집적된 주요 성분의 기능을 관리하는 전형적인 프로그램(펌웨어 ASM)의 제어에 의해 포착되고, 디지털화되며, 전송된다:
● 아날로그 디지털 변환기 형식 SAR(Successive - Approximation - Register), 10 바이트(bite);
● 아날로그 다중 통신용 장치(Analogical Multiplexer);
● RISC(Reduced Instruction Set Computer) 형식 ALU (산술 논리 장치, Arithmetic / Logic Unit) 8 바이트/단어;
● 기억 장치;
● 아날로그 비교기(Analogical Comparator);
● UART(범용 비동기화 송수신기, Universal Asynchronous Receiver / Transmitter )
마이크로 제어기 프로그램은 생물운동학적 신경근육 및 물리적 현상의 변화 간격에 해당하도록 최적으로 고안되어서, 획득 원리에 필요한 다음의 일반적 전기 요소를 결과로서 생기게 한다
● 기술된 위상 관계에 따라 위치한 가속도 센서에 의해 제공된 정보를 위한 네 개의 획득 아날로그 채널이 존재한다;
● 아날로그 정보의 각 채널에서의 추출 주파수 = 1000 표본/초
● ADC 변환기 해상도= 10 비트(bit)
● 기준 전압은 미터법 환산 비율이며;
● 0g에 비교하여, 가속도에 해당하는 전기 신호의 진폭에 대한 허용된 변화 간격 = +/- 1.5g
● ALU 클록 주파수(clock frequency) = 8MHz
● 주어진 용지, 한계치 거리 센서 C 에 의해 제공된 정보를 위한 획득 채널 수= 1
● 통신속도(Boud rate) UART = 115.2KB
5. 획득된 데이터를 변환하여 USB 형식과 프로토콜(protocol) 으로 2 단계에 전송하는 집적된 마이크로 시스템(7)
6. 1 단계와 2 단계를 연결하는 USB 연결 케이블(8). 케이블 연결은 세가지 중요한 이유 때문에 선정되었다: 2 단계로 전송된 정보의 무단 스캐닝(scanning) 방지; 공적으로 사용할 경우 장치 고정 목적; 손쉬운 관리(전지 사용 방지). 케이블 두께(지름=2.5mm) 및 유연성(Rc=5mm)는 서명의 생물운동학적 형태에 최소 영향을 주도록 선정되었다.
생물운동학적 형태 정보구조와 변화의 공간적 획득은 네 개의 관성 MEMS 가속도 센서의 신호를 포착함으로써 실현된다. 센서는 구조상으로 직교하여 두 개에 의하여 집적되며, 도 3의 각 MEMS 가속도 센서 A 와 B에 일치하는 두 특정 위치 A 와 B에 PCB(2) 위상 관계에 의해 위치한다. MEMS 그룹 A 와 MEMS 그룹 B는 다음과 같이 위치한다:
● A 그룹을 위한 x 감도축(sensitivity axis)은 B 그룹을 위한 x 감도축과 감도와 방향에서 일치하며, A 그룹을 위한 y 감도축은 B 그룹을 위한 y 감도축과 감도와 방향에서 각각 일치하며; x 및 y 가속도계 감도축은 캡슐의 기하학적 축과 일치한다.
● 두 쌍의 MEMS 가속도 센서, A 와 B는 재충전 필심의 말단과 동일한 공통축에 위치한 관성 질량을 갖도록 위치한다;
● 공간적 이동량의 구심성 성분을 강조하기 위하여, A의 중심과 B의 중심 사이의 거리 Ds는 30mm보다 크다.
● 필기 재충전 필심의 말단과 A 그룹 사이의 거리 d는 15mm보다 작으며, 용지 면에서 운동학적 정보를 구별하기에 충분하다.
● 펜 축을 위한 공간적 구심성 이동량 성분의 강조, 감소 및 추출을 위하여, MEMS 그룹 A 와 MEMS 그룹 B는 그들 사이의 평행면에 위치하며 필기 용지의 평면과 준 평행하다.
펜 축은 고정각 α= 45°아래로 A 그룹과 B 그룹의 x 및 y 축에 의해 결정된 평행면을 교차한다. 서명을 시작하는 직전 준-정적 위치에서, A 및 B MEMS 모듈 감도 평면은 펜 지향 형상 때문에 용지 평면과 준 평행하다. 또한, 동일한 펜 지향 형상때문에 다른 서명 사이에서 자신의 축에 대한 펜 회전이 최소화된다. 따라서 이것은 필기 특성 이동량을 위한 최대 센서 감도를 보증한다. 필기에 의한 서명 과정이 시작되면, 상기 축의 순간 중간 편차는 어느 방향으로도 주어진 초기 위치에서 +/- β= 15°보다 작거나 같게 나타납니다.
가속도의 순간 변화는 필수적인 정보를 포함한다. 그러므로 구조의 지향 형식에 의해 유도된 제한 내에서는, 다른 펜 위치는 운동학적 형태의 본질을 변경하지는 않는다. 센서 위치 위상학, 획득 원리 및 펜의 형상에 힘입어, 궁극적인 상이한 펜의 위치는 순간 변화에 대한 어떠한 영향 없이, 단지 서명의 포괄적인 오프셋(offset)에서와 같이 명백하게 제한된다. 위치 오프셋은 동일 대상의 두 서명 사이의 자연적인 변동보다 적게 운동학적 형태에 영향을 준다. 위치 오프셋은 특정 방향으로의 투영에 의하여, 중력장에 해당하는 정적 가속도를 인계받는 MEMS 센서 능력의 효과를 나타낸다. 고정 기록 표면과의 상호 작용 및 서명 심벌의 실현에 의해 부과된 펜 순간적인 경사는 운동학적 정신 형태에 의해 만들어진 운동학적 가속도와 본질적으로 합성되는 센서 관성 질량에서 센서 축에서 중력장의 동적 투영에 의해 가속도를 발생시킨다.
시냅시스 반응에 포함된 불변량의 시퀀스(sequence)의 특성을 기술하는 접촉 정보 획득은 펜 요소 구조에 의하여 확실하게 된다. 따라서,
● 펜 필심의 말단과 MEMS 그룹 A 사이의 거리 d는 15mm보다 작으며, 용지 수준에서 접촉 정보를 강조하기에 충분하다.
● PCB(2)(인쇄 회로 기판)의 두께는 0.5mm보다 작으며, 상기 작은 두께는, 유연성 및 탄성에 의하여, 시냅시스 반응을 특징하는 진동을 MEMS 센서에 전달하기 위한 기계적 방식을 확실하게 하기 위해 필요하다.
● MEMS 센서에 미세 진동을 전달함에 있어서 부정적인 관성 효과를 최소화하기 위하여, 컴퓨터 기반 어셈블리의 질량은 25그램(gram) 보다 작다.
● 펜 필심(3)은 PCB와 기계적으로 접촉하면서 위치하며 펜 필심의 말단과 PCB(2) 사이에 인장 상태로 놓여져 있다. 재충전 저장통은 시냅시스 반응을 특징하는 접촉 미세 진동의 특정 주파수대의 전달을 허용한다.
● PCB(2)에 의하여 MEMS 센서에 접촉 미세 진동의 특정 주파수대의 전달을 확실하게 하기 위하여, 금속 케이스에 컴퓨터 기반 어셈블리의 고정은 네 개의 고정점에서 탄성 지지에 의하여 구현된다. 고정 지지점은 절단에 의해 형성된 PCB 돌기이다. 이들은 각각의 긴 쪽에 두 개씩 대칭으로 PCB상에 배치된다. 각 사이드에 서 배치는: 펜 필심으로부터 제 1 점은 거리 Ds의 중간에 있으며 제 2 지지점은 제 1 점의 위치로부터 펜의 줄 끝으로 거리 Ds에 있다.
서명 운동학적 형태는 디지털 신호 획득에 의해 얻어지며:
● 다음의 세 가지 카테고리에 해당하는 고유한 가속도 구성:
a) 정신 운동학적 형태에 의해 만들어진 것, b) 시냅시스 반응 형태(접촉 정보)에 의해 변조된 미세 진동에 의해 만들어진 것, c) 센서 축에서 중력장의 동적 투영에 의해 만들어진 것. 상기 가속도 카테고리의 고유한 구성은 복잡한 형태 시퀀스를 발생하는 네 개 센서의 각각을 위하여 일어난다.
● 펜이 용지를 접촉하지 않을 때 이동량을 포함하여 시작부터 서명의 최종 순간까지 이동량 공간 운동을 다시 시작하도록 센서 특정 공간 위치에 의해 획득된 네 개로 구성된 가속도의 집합
● IR 센서 C에 의해 획득된 문맥 정보를 표시한다.
USB 드라이버(9)에 의하여 하위 시스템(S2)은 1 단계로부터 블록(10)에 의하여 데이터를 획득한다. 상기 데이터는 해독(11)되며 임시로 원형 버퍼(12)에 저장된다. 서명의 시작 및 정지 순간은 원형 버퍼(12)에 저장된 데이터의 분석(시작- 정지 분석)에 의해 감지된다. 획득된 데이터의 그래픽 감시, 획득 오류 및 시작- 정지 분석 결과는 특정 그래픽 인터페이스(14)에 의하여 구현된다. 유효 정지가 감지되면, 획득은 자동으로 정지되며 획득된 서명은 임시로 블록(15)에 저장되며 그래픽 인터페이스(16)에 의하여 표시된다. 현 서명 감시 인터페이스 창은 도 6에 나 타나 있으며, 다음의 중요한 요소를 포함한다:
● 현 대상 및 현 획득 폴더(17)에 관한 정보;
● 현 획득의 상태 표시기(18);
● 센서 그룹 A의 감시 창(19);
● 접촉 정보(20)의 존재 표시;
● MEMS 그룹 A의 x 및 y 축에서의 가속도의 그래픽 표시(21);
● 센서 그룹 B의 감시 창(22);
● 문맥 정보(23)의 존재 표시;
● MEMS 그룹 B의 x 및 y 축에서의 가속도의 그래픽 표시(24);
● 제어 명령 및 현 획득 관리 명령(25);
시스템 사용자가 서명 획득을 인증한 후, 가능한 외부 변동을 제거하기 위하여, 분석을 위하여 3 단계로 보내진다.
용지와 접촉하며 하위 시스템 1이 이동하는 간격의 결정 방법은 - 시작-정지 방법 - 진정한 처리 과정에 따라 (신호 a x 및 a y )하위 시스템 1로부터 얻은 해독된 주 신호의 분석에 의해 결정된 접촉 정보와 (용지까지 거리) 문맥 정보와의 비교 평가를 포함한다. 용지와 접촉한 펜의 이동량은 필기 이동량에 고유한 주파수보다 매우 더 높은 주파수와 함께 어떤 성분의 획득 신호 내에서 잔영(apparition)을 생성한다. 미시적인 용지 거칠기에 의해 결정되고 센서 감도와 펜 추출율에 의해 강조된 상기 성분은 (용지까지의 짧은 거리 때문에) A 센서로부터 얻은 신호에서 더 욱 강하다. 용지 접촉의 정확한 감지를 위하여 상기 성분은 아날로그 신호의 임의적인 변동에 의해 발생한 것으로부터 분리되어야한다. 동일 서명 내에서, 펜이 용지와 접촉할 때 서명 내의 간격을 확인하는 다수의 시작-정지 간격이 강조될 수 있다. 전체 서명의 시작 및 정지를 결정하는 것은 획득 신호 및 감지된 시작-정지 간격의 전체적인 분석에 의해 실현된다. 상기 방법은 데이터 처리 성분과 시작-정지 순간 감지 성분이라는 두 개의 주요한 성분을 갖는다.
MEMS 그룹 A로부터 받은 데이터는 도 7에서와 같이 처리된다. 각 추출 그룹(a x 및 a y 신호 표본)은 주 데이터 버퍼(26)로 불리는 원형 버퍼에 저장된다. 주 데이터 분석을 시작하기 위하여, 버퍼는 (대략 0.5초에 해당하는) 최소한의 표본 그룹(27)을 축적해야한다. 주 데이터는 두 평면에서 실시간으로 처리된다. 상기 처리는 펜으로부터 받은 신호의 각 표본 그룹에 대하여 일어난다.
a) 접촉 정보 분석:
- 주 데이터 버퍼(28)로부터 신호 필터링 - 주 데이터 버퍼에 저장된 a x 및 a y 신호는 고역 필터(high-pass filter) FFT 에 의해 필터 되어 접촉 정보를 나타내는 두 신호(i 1 및 i 2 )를 얻는다.
- 접촉 정보 분석(30) - 통계적인 편차는 이전에 생성된 두 신호의 각각에 마지막 (실험적으로 결정된 숫자인) 20개의 표본에 대해 계산된다.
- 접촉 정보 단계(31) 저장 - 현 표본 그룹에 해당하는 이전에 계산된 편차는 편차 단계 분석기 원형 버퍼에 저장된다.
b) 문맥 정보 분석:
- 기록 위치에서 펜 감지(29);
- 펜 위치 분석기 원형 버퍼에 데이터 저장(32).
편차 분석기 원형 버퍼 및 펜 위치 분석기 원형 버퍼의 크기는 실험적으로 결정된다.
시작-정지 순간 감지는 상태 기계의 구현을 기술하는 도 8에 다이어그램으로 표시되어 있다.
기술된 상태는 다음과 같다:
a) 획득 N 표본(33) - 접촉 정보를 분석하기 위하여 N 표본을 축적한다.( 숫자 N은 실험적으로 결정된 시작-정지 변수에 의해 영향을 받는다.) 상기 상태로부터 시작 순간 평가로의 이전은 N 주 데이터 표본을 획득한 후 일어난다.
b) 시작 순간 평가(34)는 - 편차 단계 분석기 원형 버퍼 및 펜 위치 분석기 원형 버퍼를 평가함으로써 수행된다. 시작 감지는 다음의 조건에 의한다:
- i 1 신호 및 i 2 신호에서 편차 단계가 편차 단계 분석기 원형 버퍼로부터 최소 표본 수(최소 접촉점 수로 부름)에서 미리 정한 단계(접촉 정보 한계 단계로 부름) 보다 높아야 한다.
- 펜은 펜 위치 분석기 원형 버퍼로부터 어떤 최소 점 수(필기 위치에서 최소 점 수로 부름)에서 필기 위치에 있어야 한다.
다음 위상으로의 이전은 시작 감지에서 일어난다.
c) 정지 순간 평가(35)는 - 접촉 정보 분석기 버퍼 및 펜 위치 분석기 원형 버퍼를 평가함으로써 수행된다. i 1 신호 및 i 2 신호에서 편차 단계가 분석 버퍼로부터 어떤 최소 점 수(최소 비-접촉점 수)에서 미리 정한 단계(접촉 정보 한계 단계) 보다 낮은 지 또는 펜은 펜 위치 분석기 원형 버퍼로부터 어떤 최소 점 수(필기 위치에서 최소 점 수로 부름)에서 필기 위치에 있지 않은 지 검증한다.
다음 위상으로의 이전은 정지 감지에서 일어난다. 결정된 정지 순간은 펜이 필기 용지와 접촉하는 간격들 중 하나를 결정하는 내부 정지 순간이다.
d) 내부 시작 순간 평가(36)는 - 시작 순간 평가와 동일하지만 다른 변수(접촉 정보 한계 단계, 최소 접촉점 수, 필기 위치에서 최소 점 수)를 갖는다. 서명처리 동안에 펜이 용지와 접촉하지 않는 순간이 여러 번 있을 수 있음을 고려하여, 이전에 결정된 정지가 최종 정지인지 또는 (펜이 필기 용지와 접촉하는 간격들 중 하나를 정의하는) 내부 정지인지 검증한다. (펜을 들어 서명하는 동안에 최대 시간의 측정에 기초한) 실험적으로 결정된 주기에서 내부 시작이 감지되지 않으면 이전에 감지된 정지는 최종 서명 정지로 간주한다.
다음 위상으로의 이전은 최소 대기 시간(latency, 전술한 시간 주기의 길이)후 또는 내부 시작 감지 후에 실현된다.
e) 정지 검증(37) - 획득된 서명은 최소 표본 수를 가져야 하며; 그렇지 않으면 상기 처리는 시작 순간 평가 이전으로부터 다시 시작된다. 최소 표본 수는 실험적으로 결정되며 펜과 용지 접촉의 우발적인 감지를 피하기 위해 도입된다.
f) 서명 저장(38) - 획득된 서명 저장
하위 시스템 3 - S3는 사용자 인터페이스, 국지적 서명 관리, 서명 비교 결과 및 3 단계로부터 다른 정보에 책임이 있으며 또한 3 단계와의 교신(세팅, 서명전송 등)을 확실하게 한다.
2 단계의 각 2-3 하위 시스템 어셈블리는 1 단계 하위 시스템에 해당한다.
3 단계의 하위 시스템 4 - S4는 데이터베이스를 생성하고 관리한다: 실험 대상, 실제 대상, 비교 방법(견본, 인정된 원본, 거절된 원본 등)에 특별히 처리된 서명, 인증 결과와 함께 증거, 공리적인 폴더. 상기 하위 시스템은 대상의 신원 데이터 및 견본, 도 9의 대상 등록 처리 동안에 시스템에 유입되는 후자를 저장하는데 책임이 있다. 시스템 데이터베이스로부터 대상 견본 수(견본 수)는 원 인식 단계, 위조 서명 거절 단계 및 인증 시간에 영향을 주는 실험적으로 결정된 변수이다. "변경된" 서명이 시스템에 견본으로 들어가는 것을 방지하기 위하여(획득 오류, 다양한 외부 요소에 의해 영향받는 서명 등), 대상 등록 처리 동안에 획득된 서명을 분석하고 인증하는 방법이 마련되었다. 대상 데이터를 도입한 후 N 대상 서명이 획득된다. 서명 그룹 분산을 확립하기 위하여 분석이 이루어진다.(분산은 인식 방법 SRA1에 기초하여 계산된다.) N 서명으로부터, 인식 방법의 특정 형태로 변환되어 시스템 데이터베이스에 견본으로 저장되는 분산 관점에서 제일 견본 수 서명의 저장이 이루어진다.
상기 하위 시스템은 오랜 주기에 걸쳐 발생하는 생물-물리적 및 심리적 요소에 의해서 결정된 서명 변경을 결정하는 견본 갱신 방법을 수행한다. 견본은 인증 과정에 들어가고 대상에 속함으로써 시스템에 의해 인식된 원본에 기초하여 갱신된다. 상기 방법은, 이들의 상대적 분산에 따라, 데이터베이스에 저장된 원본 및 견본을 분석하고 견본을 제일 n 분석 서명으로 교체한다. 상기 메커니즘은 분석이 최종적이고 몇몇 비확정적인 원본에 의해 유도된 변경을 방지하기 위하여 데이터베이스가 최소한의 원본 수를 축적할 때 시작된다.
하위 시스템 5는 2 단계로부터 서명을 처리하고, (데이터베이스로부터 대상을 임의로 선택함으로써) 서명이 비교되는 대상 집합(집합 크기는 최적 대상수)을 결정하고, 서명을 인식 방법의 특정 형태로 변환하고 상기 방법을 수행한다(도 10). 최종 인증 결과는 다른 인식 방법의 결과와 결합하고 해석하여 얻어지며 2 단계로 보내진다. 하위 시스템은 또한 시스템 내에서 대상 등록 처리에 유입된 서명 비교에 책임이 있다(도 9). 상기 하위 시스템은 새롭게 구현될 서명 인식 방법을 허용하는 개방형 구조로 되어 있다.
SRA1은 두 개의 모듈을 포함한다:
a) 입력 데이터 처리 모듈. 대표 정보는 일련의 연산에 의해 입력 데이터로부터 추출되며, 상기 정보는 견본 서명에 대한 데이터를 저장하는데 쓰이며 인식될 입력 서명(원본 또는 위조)에 의해 구성된 데이터를 표시한다. 상기 연산 어셈블리는 서명 변환 방법(39)으로 부른다.
b) 견본 및 입력 서명 비교 모듈
상기 연산 어셈블리는 서명 비교 방법(40)으로 부른다.
서명 변환 방법 및 서명 비교 방법에 의해 형성된 어셈블리는 서명 인식 방 법 SRA1(서명 인식 연산법 1)으로 부른다.
견본 서명은 변환되어 서명 데이터베이스에 저장된다. 그 후에, 입력 서명과 견본 서명 사이의 거리를 계산하고 입력 서명이 견본 서명 대상과 동일한 지 여부를 결정하면서, 입력 서명이 출현할 때(원본 또는 위조) 변환되어 데이터베이스로부터 서명과 비교된다. 추후 비교 처리에 이용될 수 있는 형식으로의 입력 신호 변환은 다음 단계를 포함한다:
a) 서명 성분에서 입력 신호 변환
b) 불변량에서 서명 성분 변환
c) 불변량 시퀀스의 압축 및 평가
하위 시스템 1의 기술에 따라 위치한 가속도 센서 A 및 B 의 두 모듈이 신호를 생성하는 S1 펜에 존재한다. 서명 동안에 각 모듈은 두 신호를 생성한다.(두 개의 x 및 y 축에의 가속도 투영) 그러므로 다음 입력 신호는 아래의 결과를 준다:
- a x : A 점의 x 방향으로 MEMS A에 의해 생성된 신호
- a y : A 점의 y 방향으로 MEMS A에 의해 생성된 신호
- b x : A 점의 x 방향으로 MEMS B에 의해 생성된 신호
- b y : A 점의 y 방향으로 MEMS B에 의해 생성된 신호
각 신호는 실제적으로 양의 정수로 표시되는 견본 벡터(vector)이다. 상기 벡터는 파형의 수치 표현이다. 동일 서명의 모든 벡터는 동일 길이를 갖는다.(동일 견본 수)
각 a x , a y , b x , b y 입력 신호 그룹으로부터 다음 성분이 구하여진다.
c 0 = a x
c 1 = a y
c 2 = b x
c 3 = b y
c 4 = FFTF(a x ) - FFTF(b x )
c 5 = FFTF(a y ) - FFTF(b y )
c 6 = a x / b x
c 7 = a y / b y
이것과 함께, 각 성분은 입력 신호와 같이 동일 길이를 갖는 벡터이다. FFTF(x)는 x 신호의 정방향 및 역방향 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform)에 의해 필터된 것이다. 상기 필터는 저역 필터(low pass filtering)이다. 필터 상수는 실험적으로 결정되며 물리적 펜에 좌우된다.
견본 성분 시퀀스의 분석은 이들 성분을 구성하는 불변량에서 결정된다. 불변량에 의해, 신호 진폭 및 주파수에 보고된 불변량인 파형의 요소가 이해될 수 있다. 만일 신호가 L 길이를 갖는다면, 불변량은 (물론 최후의 L- ENT(L/N)*n 점을 제외한) 각 신호점에서 시작된 n 연속점의 그룹을 분석함으로써 결정된다.(ENT(L/N)은 L/N의 전체 부분을 표시한다.)
불변량은 많은 방법으로 정의될 수 있다. N-1 직선 선분(segment)은 n 개의 점으로 정의된다. 여기서는 예로써 n=3을 선택하였다. p 0 , p 1 을 두 직선 선분의 기울기로 표시한다. 0과 m-1 사이에 관련된 코드(code)인 m=13 불변량 형태(도 11)가 다음과 같이 정의된다:
code
0
= 0 :
p
0
> 0,
p
1
>
p
0
code
1
= 1 : p
0
> 0, p
1
= p
0
code
2
= 2 : p
0
> 0, p
1
< p
0
, p1 > 0
code
3
= 3 :
p
0
> 0,
p1
= 0
code
4
= 4 : p
0
> 0, p1 < 0
code
5
= 5 : p
0
= 0, p
1
> p
0
code
6
= 6 : p
0
= 0, p
1
= p
0
code
7
= 7 : p
0
= 0, p
1
< p
0
code
8
= 8 : p
0
< 0, p
1
> 0
code
9
= 9 : p
0
< 0, p
1
= 0
code
10
= 10 : p
0
< 0, p
1
< 0, p
1
> p
0
code
11
= 11 :
p
0
< 0,
p
1
=
p
0
code
12
= 12 : p
0
< 0, p
1
< p
0
상기 불변량 형태 / 코드는 기초 형태 / 코드로 불린다. 상기 불변량은 신호 주파수 및 진폭에 좌우되지 않는다. 예를 들어, 만일 신호가 두 배로 증폭되거나 주파수가 두 배로 감소하더라도, 동일한 불변량 시퀀스를 얻어진다.
또한 모든 불변량 시퀀스가 가능한 것은 아니다. 예를 들어, 0 형태 불변량 뒤에는 0, 1, 2, 3, 4 형태의 불변량만 따라온다.
불변량을 결정하면, 각 성분은 다음을 포함하는 삼중항(triplet) 시퀀스 (inv i , ar i ,tr i )으로 변환된다.
- 불변량 기초 형태 inv i .
- 불변량의 기준 진폭 ar i . 기준 진폭은 여러 방법으로 정의될 수 있다. 여기서는 기준 진폭을 불변량이 정의된 n으로부터 제일 표본의 진폭으로 고려한다.
- 불변량의 기준 모멘트 tr i . 모멘트는 여러 방법으로 정의될 수 있다. 여기서는 기준 모멘트를 주어진 파동이 시작하는 (불변량이 정의된 n으로부터) 제일 실험 표본의 겉보기 모멘트로 고려한다.
파동 형상에 가깝게 기술하기 위하여, 파동의 각 ar i 불변량의 기준 진폭을 동일 기초 형태의 제일 선행 불변량의 ar k 기준 진폭과 비교한다: tip (ar i )=tip (ar k )=b i . (만일 동일 형태의 선행 불변량이 없으면 ar k =ar i 으로 한다. 아래와 같이 세 가지 상태가 존재한다:
a) ar i < ar k 이 경우 i 불변량은 b i 코드를 갖는다.
b) ar i = ar k 이 경우 i 불변량은 b i + m 코드를 갖는다.
c) ar i > ar k 이 경우 i 불변량은 b i + 2*m 코드를 갖는다.
상기 연산에 의해 각 성분은 0 부터 3*m-1의 값을 갖는 연장 코드(또는 연장 형태)로 불리는 코드 연속으로 표시된다.
기초 코드는 연장 코드로부터 유도될 수 있다.
추가로, 모든 연속하는 연장 불변량 시퀀스가 가능한 것은 아니다. 예를 들어, 세 개의 연속하는 불변량이 동일 기초 코드(이를 0으로 놓자.)를 가지면, 두 번째가 첫 번째보다 높은 기준 진폭를 가지는 것은 불가능하며, 세 번째가 두 번째보다 낮은 것 등등은 불가능하다.
연장 코드로 암호화된 불변량 시퀀스에 의해 표시된 파동을 처리하는 다음 단계는 불변량 시퀀스를 압축하고 평가하는 것으로 이루어져 있다. 본질적으로 압축은 특정 형태의 불변량 시퀀스로부터 같은 형태의 단일 불변량을 유지하는 것으로 이루어져 있다. 좀 더 살펴보겠지만, 평가는 각 불변량에 여러 요소에 좌우되는 가중치(또는 비용)를 부여하는 것으로 이루어져 있다.
압축 및 평가 방법은 다음의 단계를 포함한다.
a) 불변량 단면(section) 도표가 결정된다. 단면 도표의 각 입력 성분은 동일 기초 형태의 하나 이상의 연속하는 불변량의 시퀀스에 해당하며 다음을 포함한다:
- 단면을 구성하는 불변량의 연장 형태인 단면 연장 형태.
- 단면 기준 진폭은 여러 방법으로 정의된다. 기준 진폭은 단면을 구성하는 불변량의 기준 진폭의 합으로 고려된다.
- 단면 기준 모멘트는 여러 방법으로 정의된다. 기준 모멘트는 단면을 구성하는 불변량의 기준 모멘트의 합으로 고려된다.(주의점: 이것은 서명의 끝에 위치한 불변량의 더욱 큰 가중치를 이끌며, 실험 결과와 일치한다!)
b) 단면 도표는 키(key)로써 단면 연장 형태로부터 추출된 기초 형태를 이용하여 분류된다.
c) 단면 도표는 동일 기초 코드를 갖는 부단면(subsection)으로 분할된다.
d) 단면 도표의 입력 수는 각 부단면의 길이를 결정한다.
e) 각 부단면에 대하여 부단면 요소의 기준 진폭의 평균이 얻어진다.(부단면 요소 기준 진폭의 합을 부단면 길이로 나눈값)
f) 각 부단면에 대하여 요소 기준 모멘트의 평균이 얻어진다.(부단면 요소 기준 모멘트의 합을 부단면 길이로 나눈값)
g) 각 부단면 요소의 기준 진폭은 부단면 요소의 기준 진폭의 평균으로 교체된다.
h) 각 부단면 요소의 기준 모멘트는 부단면 요소의 기준 모멘트의 평균으로 교체된다.
i) 단면 도표는 초기 순서로 분류된다. 이 순간에, 단면 도표의 각 요소는 변경된 기준 진폭 및 변경된 기준 모멘트를 포함한다.
j) 단면 도표의 각 입력에 대하여 다음 사항을 포함하는 이중항(doublet)(inv i , cost i ) 형태인 또 다른 불변량 시퀀스가 생성된다:
- (단면 요소의 연장 형태와 동일한) 불변량 inv i 의 연장 형태.
- 단면 요소의 기준 진폭과 기준 모멘트의 합과 동일한 가중치(비용) cost i .
k) 획득된 시퀀스로부터 불변량 가중치는 조절 곡선(함수)에 따라 조절된다. 상기 곡선 함수는 여러 방법으로 정의된다. 이 순간에, 만일 성분 파동의 (불변량 수에서의) 길이가 L이면, 상기 곡선은 다음과 같이 정의된다:
- 첫 번째 L/4 불변량은 0.5를 곱한 가중치를 가진다.
- 다음 L/2 불변량은 1.0을 곱한 가중치를 가진다.
- 나머지 불변량은 1.5를 곱한 가중치를 가진다.
서명 비교 모듈은 두 서명 사이의 비교를 실행한다. 두 서명을 비교하기 위하여, 각 서명은 성분 집합으로 이용할 수 있다. 각 성분은 불변량 연속이다. 각 불변량은 다음 정보와 관련되어 있다: (궁극적으로 기초 코드를 유도할 수 있는) 연장 코드 및 불변량의 가중치(비용).
두 성분 사이의 거리를 계산하기 위하여, 레벤쉬타인 거리가 이용된다.(크리 스찬 차라스, 씨에리 레크로큐: 시퀀스 비교, LIR(Laboratoire d'Informatique de Rouen) et ABISS(Atelier Biologie Informatique Statistique Socio-linguistique) Faculte des Sciences et des Techniques Universite de Rouen 76821 Mont-Saint-Aignan Cedex France)
a) 레벤쉬타인 거리에 따라 비교된 심벌의 형태는 연장 불변량 코드이다.
b) 심벌 비용은 불변량 가중치(비용)이다.
c) (레벤쉬타인 거리에 따라) 형태 심벌로서 두 동일한 것이 비교될 때, 결과 비용은 두 심벌 비용 차이의 모듈과 같다.
d) (레벤쉬타인 거리에 따라) 형태 심벌로서 두 다른 것이 비교될 때, 결과 비용은 다음과 같다:
i. 삭제일 경우 결과 비용은 삭제 심벌 비용이다.
ii. 삽입일 경우 결과 비용은 삽입 심벌 비용이다.
iii. 교체일 경우 결과 비용은 두 심벌 비용 합이다.
e) 마지막으로 결과(레벤쉬타인 거리)가 D 이면, (정규화된) 고려되어야 할 거리 d 는 다음과 같다.
여기서, cost i 와 cost j 는 두 성분 불변량의 비용을 나타낸다.
견본 서명 SA의 m 성분의 비교로부터 입력 서명 SB의 m 성분은 m 거리를 준 다. m 거리를 결합하는 여러 방법이 있다. 최종 거리 d jARA1 은 m 거리의 평균치이다:
SRA2 방법은 네 개의 모듈을 포함한다.
a) 입력 서명에 대한 필터 모듈
입력 데이터는 다른 주파수와 함께 두 가지 형태의 정보를 포함한다: 용지 접촉 정보 및 복잡한 손 이동량 정보와 함께 펜 필심. 상기 정보로부터 손 공간 이동량에 대한 정보를 후처리 하기 위하여 주로 유지된다. 용지 접촉에 의해 생성된 미세 진동에 대한 정보는 시냅시스 반응 형태에 해당하는 정보를 유지하기 위하여 선택적으로 감소된다. 상기 과정은 필터 방법(41)으로 부른다.
b) 후처리 및 입력 데이터 구성 모듈
일련의 연산에 의하여, 대표 정보는 필터가 된 입력 데이터로부터 추출되며, 상기 정보는 표본 서명에 대한 데이터를 저장하는데 쓰이며 인식될 원본 또는 위조 서명에 의해 구성된 데이터를 표시한다. 상기 연산의 어셈블리는 후처리 및 신호 합성 방법(42)으로 부른다.
c) 두 신호를 비교하는 모듈, 하나의 견본 및 또 다른 견본, 원본 또는 위조.
상기 연산의 어셈블리는 신호 비교 방법(43)으로 부른다.
d) 성분 가중치에 기초한 서명 거리 결정 모듈. 상기 연산의 어셈블리는 성분 가중치 계수에 기초한 서명 거리 결정 모듈(44)로 부른다.
필터 방법, 후처리 및 신호 합성 방법, 성분 가중치 계수에 기초한 서명 거리 결정 모듈 및 신호 비교 방법을 구성하는 어셈블리는 서명 인식 방법 SRA2(서명 인식 2)로 부른다.
필터 방법, 후처리 및 신호 합성 방법, 성분 가중치 계수에 기초한 서명 거리 결정 모듈 및 신호 비교 방법은 도 13에 표시되어 있다. 견본 서명은 변환되고 서명 데이터베이스에 저장된다.
후속적으로, 새로운 서명이 나타나면, SRA2는 이것을 변환하여 입력 서명과 현 비교 데이터베이스로부터 다른 모든 대상의 견본 서명 사이의 거리를 계산하여 데이터베이스 서명과 비교한다. 결과 거리에 기초하여 목표 대상을 포함하여 다른 모든 대상의 표본 서명과 비교하여 입력 서명의 관련 데이터 벡터가 결정된다. 상기 데이터 벡터는 SRA1에 의해 생성된 동일 입력에 해당하는 것과 함께 결과 비교 방법을 위한 입력 정보를 구성한다.
필터 모듈(도 14)은 시냅시스 반응의 행위에 의하여, 진폭 및 주파수 변조 운반체에서 준 공진 미세 진동에 의해 1단계로부터 전송된 운동학적 형태를 최적으로 분리하는 EMD 원리(경험 모드 분리법, Empirical Mode Decomposition)에서 만들어진 필터의 소프트웨어 실행에 의해 구성된다.
상기 방법은 가속도(a x , a y , b x , b y )를 표시하는 네 가지 신호 각각에 적용된다.
필터 연산에 사용되는 기초 함수는 아래에 정의된 간격과 스텝에 적용되는 기울기를 계산한다.
V(1..n) 1 는 펜에 의해 제공된 아날로그 신호 표본의 값을 나타내는 n 수치 요소를 구성하는 초기 시리즈이다.
(입력 시리즈 V, 출력 시리즈 W로부터 얻은 결과로부터) 필터는 다음 스텝을 구성하는 과정을 여러 차례 반복 수행한다.
Step1: W1j=V1j.
Step2: C1 = slope([Vi-1j, Vi j],[i-1,i])
C2 = slope([Vi-1 j, Vi j, Vi+1 j],[ i-1,i,i+1])
Wi j = S = Vi j - C1*k1 + C2*k2, i=2...n-1
(k1 과 k2는 실험적으로 결정된 상수이며, 각각 0.935 및 0.93 이다.)
상기 계산으로 W는 n-1 요소를 갖는다.
Step3: Vij +1=Wij, i=1...n-j,
j=1...N, N=2*Z, Z >0, 정수
상기 과정은 N 번 반복한다.
숫자 N은 미세 진동에 해당하는 고 주파수 감쇠(attenuation)를 결정한다. 필터는 1:4 - 1:10 도메인에서 포함하는 비율에 대하여 최적화되어 있으며, 유용하며 감쇠된 주파수 사이에서 실험적으로 최적치 N=10을 얻는다.
필터를 한 후 결과 신호는 시냅시스 반응 행위에 기인한 이동량 형태와 함께 손 공간 이동량의 구성을 표시한다. 상기 원리는 생물신호 처리인 본질적으로 변조된 AM-FM, EMD에 고유한 것이다.("경험 모드 분리법- 버밍햄 대학, 전자계산학과 - Msc 고급 전자계산학- EEG-편람 2004/2005","DETRENDING AND DENOISING WITH EMPIRICAL MODE DECOMPOSITIONS" - 패트릭 프랜드린, Paulo Gonc, ales and Gabriel Rilling-Laboratoire de Physique (UMR 5672 CNRS), Ecole Normale Superieure de Lyon)
필터가 된 각 입력 신호 그룹 a x , a y , b x , b y 로부터 신호 합성 및 후처리 모듈(42) 내에서 다음의 성분을 얻을 수 있다:
c 2 = v 1 - c0 적분에 의한 점 A에서의 순간 속력 모듈;
c 3 = v 2 - c1 적분에 의한 점 B에서의 순간 속력 모듈;
c 4 = c 0 - c 1 - 펜 이동 가속도를 제거한 후 구심 성분만을 취함;
c 5 =v 1 - v 2 - 펜 이동 속력을 제거한 후 구심 성분만을 취함;
그러므로 각 성분은 입력 신호와 동일 길이를 갖는 벡터이며 입력 신호로부터 유도된 신호로 고려된다.
제일 비교 위상은 아래의 기준에 따라 단면에서 신호를 나눈다.
극대 신호 점(국소적인 최대 및 최소)에서 두 서명(견본 및 원본 또는 위조 입력)으로부터, 신호 합성 및 후처리 모듈에 의해 얻은 신호를 표시한다. 네 개의 표적에 포함된 값 시리즈를 구성하는 단면을 만든다. 다음 표적으로 가서 상기 과정을 반복한다.(도 15 참조)
입력 및 견본 서명에 해당하는 두 신호 사이의 거리를 계산하기 위하여, 아래에서 설명하겠지만 연산 형태 DTW(동적 시간 왜곡, Dynamic Time Warping)가 이용된다:
a) 상기 연산법은 네 개의 표적 사이에 포함된 값들에 구성된 단면에 적용된다.
b) 두 단면 사이의 거리 평가 함수로서, 동일한 두 시리즈에 대한 확률을 주는 F-Test 함수를 사용한다.(키셔 부브나 찰스 브이. 스튜어트, 전자계산학과, Rensselaer Polytechnic Institute Troy, NY 12180-3590, " 모델 선택 기술 및 범위 데이터 분할 연산법을 위한 합성 규칙")
다음 도표에서 Q 신호에 의해 생성된 단면이 행에 위치하며, W 신호에 의해 생 성된 단면이 종에 위치한다.
여기서, qi - 1(Q) 신호로부터 i 클래스(class)의 단면;
wi - 2(W) 신호로부터 j 클래스의 단면;
ni - qi 단면의 길이;
nj - wj 단면의 길이;
avei - qi 단면의 중간 제곱 편차;
avej - wj 단면의 중간 제곱 편차이다.
c) 마지막으로, 연산에 의해 계산된 결과가 Dqw 이면, 서명 사이에 고려되어야 할 거리 D 는 다음과 같다.
여기서, Nq - Q 신호에서 단면 수
Nw - W 신호에서 단면 수이다.
min(Nq,Nw)는 Dqw 보다 작을 수 있기 때문에 D에 대한 확률이 0보다 작을 수 있다. 그러므로 [0..1] 범위에 들어가도록 얻어진 결과에 대한 비율 조정(rate- set)을 할 필요성이 있다. 본 비율 조정은 아래와 같이 실험적으로 얻어진 결과와 공식에 기초하여 이루어진다.
여기서, Vmin 은 실험적으로 결정된 최소 가능한 D 값을 나타낸다.
각 서명 성분은 성분 가중치 계수(43)에 기초하여 서명 거리 결정 모듈 내에서 대형 데이터베이스로부터 실험적으로 결정된 가중치와 연관되어 있다.
견본 서명 SA의 N 성분을 입력 서명 SB(원본 또는 위조)의 N 성분과 각각 비교하면 N 거리가 발생한다. 최종 거리 DSRA2는 N 거리의 가중 평균치이다.
여기서, N - 서명의 성분 신호의 수;
pi - 성분 I 가중치;
di - 성분 신호 SA(i) 와 SB(i) 간 거리이다.
입력 서명을 현 비교 데이터베이스와 비교한 후 SRA1 및 SRA2에 의해 얻어진 두 결과 매트릭스(행렬)는 최종 결과의 매트릭스를 총계하여 생성한다. 상기 최종 결과 매트릭스는 감소하도록 분류된다. 인증 처리의 최종 응답은 입력 서명과 해당 견본 사이의 비교 결과를 찾는 상태로 이루어진다. 최종 응답과 허용가능한 위험 계수에 기초하여 시스템은 서명을 원본으로 받아드리거나 위조로서 거부할 것을 결정한다.(예: 저 허용 위험 계수를 갖는 시스템에 대하여, 입력 서명과 해당 견본 사이의 최소 거리에 해당하는 제일 상태가 또한 존재하면, 최종 응답에서 서명은 원본으로 고려된다.)
연산 성능을 평가하기 위하여 여러 척도가 사용된다.
아래와 같이 정의를 하면:
NOA= 허용 원본 수
NFR= 거부 위조본 수
NS= 견본 수
NF= 위조 서명 수
NO= 원본 수
K= 대상 견본 수
N= 대상 수
그러면, 다음의 척도가 시스템 성능을 나타낸다.
a) 원본 처리에서의 시스템 성공률(RSSO)
RSSO=NOA/NO
b) 위조 처리에서의 시스템 성공률(RSSF)
RSSF=NFR/NF
c) 시스템 성공률 (RSS)
RSS=(NOA+NFR)/(NO+NF)
상기 척도는 각각이 다수의 K 서명 견본이 등록된 다수의 N 대상을 포함하는 데이터베이스에 대하여 얻어진다.(NS=N*K) 높은 시스템 성능은 세 가지 척도의 최대치에 의해 특징 된다.
성능 평가는 크기와 중요성이 적용 도메인과 상기 도메인에 대한 허용가능한 위험 계수에 따라 선택되는 대상 집합에서 실험함으로써 이루어진다. 위조 서명에 관한 성능에 대하여 시스템은 다수의 위조 서명을 주어진 다수의 원본 서명에 비교하여 시험 된다.
위에서 언급한 척도가 실제로 100%의 이상적인 값에 도달할 수 없음에 따라, 기술된 인증 시스템은 사람 인증 처리 및 시스템의 사슬에서 (평행, 직렬 집적된) 링크들 중 하나를 나타낸다. 상기 시스템은 자동적으로 및 보다 많이 객관적으로 서명 확인 과정을 실행한다. 상기 과정은 통상적으로 어렵고 많은 경우 은행원, 사무원 및 카드 구매점 출납원과 같이 반드시 필요한 필적학적인 기술증명서가 없는 사람에 의해 형식적으로 접근된다.
설명된 인증 방법의 원리 중 하나는 목표 대상의 견본을 포함하여 여러 대상에 속하는 견본 그룹에 관련된 입력 서명이다. 모든 견본은 입력 서명과 비교된다. 그러므로 제일 실제 대상이 등록될 때 시스템이 작용하도록 초기 데이터베이스가 미리 존재할 필요가 있다. 초기 데이터베이스는 적용 방법이 작용하는 문화 공간의 동일 정자 문화(알파벳)에 속한다는 공통적인 특징을 갖는 가상 대상 견본을 포함한다. 인증 시스템이 사용됨에 따라, 새로운 대상의 견본은 초기 데이터베이스에 등록되어 현 데이터베이스를 생성한다. 이 같은 방법으로, 현 데이터베이스로부터 대상 수는 수만 또는 수십만에 이를 수 있다.
만일 현 데이터베이스가 매우 크다면, 입력 서명을 비교하고 관련시키는 일이 상당히 길게 걸리므로 응답 시간이 비효율적으로 된다. 동시에, 데이터베이스에 등록된 대상의 막대한 숫자에 의하여 특정 서명에 대하여는 임의로 생성된 유사체 때문에 결정 방법의 복잡성은 증가할 것이다. 반복된 실험에 의해 전체 데이터베이스에서 연산법에 의해 감지된 원치 않는 유사체는 (부과된) 시스템 성공률(RSS)을 변경하는 데 필요한 수보다 적음을 알 수 있다. 그러므로 통계치 제어 분야로부터 일반적 방법과 인증 시스템으로 특정 기술을 채용하여 구현하는 것은 데이터베이스 크기 문제를 해결한다.
위에서 언급한 관계는 또한 목표 대상을 포함하여 대상 집합에 기초한다. 결과적으로 자유 의지로 표현된 서명으로 구성된 전체 데이터베이스에서 비교 방법의 실험과 반복된 분석으로 다음 사항을 결정하였다:
1. 시스템 성공률(RSS), 초기 데이터베이스로부터 대상 수(N), 대상 표본 수(K), 대상 집합의 크기(Ne) 및 입력 서명 수(Ni) 사이에는 호혜적인 상호 의존이 존재한다.
2. 물론, 동일 대상의 서명 사이의 비교의 예외와 함께, 현 발명 비교 방법과 함께 실험은 견본과 원본의 전체 데이터베이스의 결과의 비교에 관하여 모든 값(거리)의 분포는 아무런 대상에 대하여 정규 분포(가우스)를 보여준다. 시스템 성공 률(RSS)에 일치하여, 원본을 표본 중의 하나와 비교할 때 응답 값(거리)은 입력과 전체 견본 데이터베이스와의 비교에 의하여 얻어진 거리 분포 곡선에서 최대 점을 표시한다.
3. 대상의 Ni 원래 입력 서명에 해당하는 아무런 대상의 모든 분류된 응답 값의 모든 분포 곡선에서, 다른 대상 응답에 대한 상기 값 좌표는 최대 영역에서 거의 일정하고 비교 응답 값 척도에 의해 분석된 각 대상에 대한 특정 배열을 결정한다. 실제 시스템에서 데이터베이스가 안정적이지 않기 때문에(대상 수가 지속적으로 발전한다), 결론이 방법을 설명하는데 관련되어, 이 마지막 결론은 집합으로부터 안정적인 신원 서명에 관하여 독점적으로 하위 시스템 5(결정적인)에서 개발된다.
4. 문화적인 병합 척도에 형성된 초기 데이터베이스에서, 초기 데이터베이스로부터 다른 대상의 응답하는 분류된 값의 분포 곡선에서 상대적으로 균일한 분포 응답을 갖는 척도를 만족하는 다수의 대상이 항상 존재한다. 분포 곡선에서 이들 대상의 상대적 순서 및 잔영 지역은, 특히 분포 곡선의 최대점에 가까운 값들에 대하여, 비교될 대상의 견본에 대하여 입력 서명의 응답 양태를 특징짓는다. 만일 이들 가상 대상의 견본이 현 데이터베이스로부터 분류된 견본과 함께 현 비교 데이터베이스에 목표 대상의 표본과 함께 동시에 유입되면, 인증 결정을 보충하여 정제할 가능성이 있다.
이들 실험적 결론과 상호 의존 통계적인 관련을 개척하는 것은 응답 시간과, 표준 분산 배치들(batches)로부터 오류 제어 변수들 사이의 상호 의존을 정의하는 배치들의 표준 제어 도표들의 고전적인 변수들에서 인증 시스템의 특성을 맵핑(mapping)을 최소화하기 위하여 이루어진다. 맵핑 주요 목적은 RSS와 상호 관련된 대상 집합의 크기를 적당하게 하는 데 있다.
표본추출 통계적 제어 도표에 고유한 개념과 인증 시스템에 사용된 것과의 맵핑은 아래와 같이 정의된다:
- "생산 처리"에 유입된 대상은 서명에 동질화한다;
- 제어 척도를 나타내는 속성을 생산하는 안정된 처리는 SRA1 및 SRA2 방법에 의해 두 서명 사이의 비교에 동질화한다;
- 에탈론(Etalon)은 알려진 출처와 대상 견본과 함께 입력 서명 사이에 적용된 비교 방법 SRA1 및 SRA2에 의해 생성된 속성의 어느 것의 값이다. 입력 서명에 좌우됨에 따라, 에탈론은 각 인증 행위에 고유하다;
- 인증 행위는 전체 데이터베이스에 적용될 때 배치를 생성한다.
배치 크기는 현 데이터베이스에 동질화한다;
- 표본 집합 크기는 현 데이터베이스로부터 임의로 뽑은 서명의 수에 목표 대상 견본을 더한 것에 동질화하며 함께 현 비교 데이터베이스를 형성한다;
- 만일 시스템이 현 비교 데이터베이스에서 반복된 비교에 의해 시험 될 경우 입력 서명 출처가 알려져 있을 때 오류는 원본 및 위조 서명에 관하여 결정 방법의 부정확한 응답에 동질화한다;
- 품질 합격 수준(AQL)는 표본추출 방법에서 신뢰의 수준에 동질화한다.
대상 표본의 크기 결정은 비교 방법의 분리 특성에 의해 실험적으로 결정된 두 특정 척도 RSSO 및 RSSF에 의하여 전체 데이터베이스에서 실험적으로 결정된 RSS을 갖는 영구적으로 수치적으로 현 데이터베이스와 동일한 초기 데이터베이스를 고려하여 실행된다.
예를 들어, 정규 통계 제어 도표(SR 3160/2-84)로부터 가장 쉬운 평가를 위한 조건을 선택한다: 결정 방법은 현 입력과 비교하여 현 데이터베이스로부터 견본 응답에 기초하여 정확한 카테고리(원본 또는 위조)에 등급(rank) 1 대상(최대 유사체)의 병합을 분석하여 오류 존재를 평가한다. 단일 입력(Ni=1)에 대해 평가하면서, 240 대상에 속하는 1200 견본 데이터베이스에서 실험적으로 결정된 RSS가 97%이며, 목표 신뢰 수준이 표본추출 후 99.9%이면, 제어 도표로부터 Ne=25 대상에 해당하는 125 견본 서명의 표본 집합 크기가 얻어진다. 동시에, AQL 값의 효과를 고려하면 RSS는 최악의 경우 RSSinitialx AQL 에 각각 96.903%가 된다. 따라서 RSS가 0.097%만 감소하지만 시스템 응답 시간은 10배 보다 많이 향상된다.
실험은 Ni=2에 대하여 RSS는 이상적인 상태(100%)를 얻기 위해 필요한 백분율의 절반과 대략적으로 동일한 값과 함께, 각각 97%로부터 98.5%로 증가하며 표본추출 후 
이다. 따라서 시스템 응답 시간은 5배 보다 많이 향상된다.
RSSF는 표본추출 집합으로부터 대상의 수에 직접적으로 비례한다. 이들 대상의 견본 서명에 의해 포함된 임의의 끌개(attractor)는 현상을 생산한다. 가장자리에 서, 표본 집합이 임의로 선택된 대상 견본에 목표 대상의 견본을 더한 것으로부터 형성되다면, 견본 서명이 다른 대상 견본보다 위조 서명에 대하여 더 강력한 끌개를 포함할 높은 가능성이 있기 때문에, 인증될 위조 서명에 대한 높은 확률이 존재한다.
분리 파워(power)가 현 데이터베이스로부터 아무런 서명의 임의로 선택된 확률과 일치하는 바, 영(null)의 분리 파워와 함께 비교의 방법(연산)의 개념이 형식적으로 도입된다. 이와 같은 연산을 이용하여, 시스템 성공률은 다음과 같이 주어진다:
RSSo=1/n
여기서, n은 데이터베이스로부터 서명 수이다.(2000 서명의 데이터베이스에 대해 RSSo는 0.0005, 즉 0.05%이다.)
RSS는 전체 초기 데이터베이스에서 실험적으로 결정되기 때문에(예를 들어 2000 서명의 데이터베이스에 대해 97%), 시스템에 의해 사용된 방법의 인식 파워(PSRA1,PSRA1)는 RSS/RSSo 로 정의된다.
표본 집합 크기(Ne)는 통계 제어 도표에 따라 선택되며, 또한 동시에 다음 두 조건을 만족한다:
조건 1: RSSO 관점으로부터 표본 집합을 최적화하기 위하여, 선택된 표본 집합으로부터 서명 수의 크기는 1 에서 인증된 서명을 위한 시스템 측정 성공률(RSSO) 을 뺀 값보다 매우 작은 RSSo 응답을 생성해야한다.
RSSo << (1-RSSO)
조건 2: RSSO 관점으로부터 표본 집합을 최적화하기 위하여, 선택된 표본 집합으로부터 서명 수의 크기는 표본 집합으로부터 임의적인 서명에 의해 포함된 끌개때문에 표본 집합으로부터 임의적인 서명 (x)와 함께 고 비율의 자발적인 허위 인식(RRIF(x))을 생성해야한다. 서명 (x)는 목표 대상 견본 중의 하나가 아니다. 이 관점으로부터 다음 조건을 만족하기 위하여 표본 집합 크기는 실험적으로 확립된다:
따라서 통계적으로, 인증 과정은 전체 대상 데이터베이스에 관련되어 있고, 한계치 형태 결정과 함께 대상 개인화된 메트릭(metric) 시스템의 불리한 점을 제거한다.
본 시스템(하드웨어-소프트웨어 조합 및 인식 방법)은 사용 과정에 연관된 최소한의 불편과 상대적인 저비용으로 서명 인증 과정에서 대규모로 사용되어 질 수 있다. 그러므로, 본 발명은 다수의 사회적 및 개인적 관심 영역의 정보 기술 분야에서 응용 기술 발달을 위한 토대를 제공한다.
Claims (10)
- 수기 서명의 획득, 분석, 인증을 위한 컴퓨터 기반 시스템에 있어서,상기 시스템은 금속 케이스(1), 두 개의 MEMS 가속도 센서 그룹(A, B), 0.5mm보다 작은 두께의 인쇄 회로 기판(2), 한 장의 용지(5) 면에서 생성된 접촉 정보를 강조하기에 충분하게 15mm보다 작은 펜의 필기 말단과 센서 그룹(A) 사이의 거리(d), 서명 공간 운동학적 정보를 강조하기에 충분하게 30mm보다 큰 (A) 및 (B) 센서 그룹(A) 사이의 거리(Ds), 인쇄 회로 기판과 영구적으로 접촉되어 있는 펜 필심, 플라스틱 재질으로 만들어 졌으며, 시냅시스 반응을 특징하는 접촉 진동에 고유한 주파수대의 전달을 허용하는 필기 필심(3)을 가지는 펜-하위 시스템(S1)을 포함하며,상기 하위 시스템(S1)은 적외선 LED(4), 용지까지 거리에 비례하는 일정량의 반사된 빛을 받는 적외선 센서(C), 센서에 의해 포착된 신호를 획득/디지털화/암호화하여 USB 형식으로 마이크로 시스템(7)에 전송하는 마이크로 제어기(6), 펜-하위 시스템(S1)의 주변 장치로서 연결된 다른 개인용 컴퓨터(S2)와 함께 서버에 의해 표시되는 추가적인 하위 시스템(S3)에 통신망으로 연결되는 개인용 컴퓨터(S2)로 표시되는 추가적인 하위 시스템으로의 정보 전달을 확실하게 하기 위하여 지름이 2.5mm인 USB 연결 케이블(8)을 가지는 펜을 포함하는 것을 특징으로 하는 수기 서명의 획득, 분석, 인증을 위한 컴퓨터 기반 시스템.
- 수기 서명의 획득, 분석, 인증을 위한 방법에 있어서,상기 방법은 제일 단계에서 수기 서명의 획득이 일어나고,제이 단계에서 데이터 처리 위상(접촉 및 문맥 정보 분석)과 시작-정지 순간 감지 위상을 포함하여 획득된 신호의 시작-정지 분석이 일어나고,제삼 단계에서 서명 인식이 일어나며, 상기 서명 인식은 신호 필터링, 후처리 및 압축을 포함하는 서명 변환 위상이 일어나고 데이터베이스에서 서명 사이의 거리를 결정하여 입력 서명이 견본 서명 대상과 동일한지 확인하는 비교 위상이 일어나며, 상기 두 위상이 SRA1 및SRA2 방법에 구해 구현되며,마지막으로 결과를 해석하는 위상이 일어나는 것을 특징으로 하는 수기 서명의 획득, 분석, 인증을 위한 방법.
- 제2항에 있어서,제일 단계에서 데이터 처리 위상 내에서 접촉 정보를 분석하기 위하여 주 데이터 버퍼로부터 고역 필터로 데이터 필터링을 하여 접촉 정보를 나타내는 두 신호(i 1 및 i 2 )를 얻고 각 얻어진 신호에 통계적인 불변량이 마지막 20개의 표본에 대해 계산되고 현 표본 그룹에 해당하는 이전에 계산된 편차의 값은 편차 단계 분석의 원형 버퍼에 저장되며,문맥 정보 분석에 대하여 기록 위치 감지 데이터는 펜 위치 분석을 위하여 원형 버퍼에 저장되는 것을 특징으로 하는 수기 서명의 획득, 분석, 인증을 위한 방법.
- 제2항에 있어서,시작-정지 감지 위상에서 N 주 데이터 표본 집합을 위한 획득 부위상이 일어나고,다른 부위상에서 신호 (i 1 ,i 2 ) 중 하나에서 편차 단계가 편차 단계 분석 버퍼로부터 미리 정한 단계보다 높아야 하고 펜은 펜 위치 분석 원형 버퍼로부터 어떤 최소 점 수에서 필기 위치에 있어야 하는 시작 순간을 평가하고,정지 순간 평가가 일어난 다른 부위상에서 i 1 신호 또는 i 2 신호에서 편차 단계가 분석 버퍼로부터 어떤 최소 점 수에서 미리 정한 단계보다 낮은 지 또는 펜이 펜 위치 분석 원형 버퍼로부터 어떤 최소 점 수에서 필기 위치에 있지 않은 지 검증하고,다음 위상으로의 이전은 정지가 감지될 때 일어나고, 이는 펜이 용지와 접촉하는 간격들 중 하나를 결정하는 내부 정지 순간이며,다른 부위상에서 내부 시작 순간이 평가되며, 실험적으로 결정된 시간의 주기에서 내부 시작이 감지되지 않으면 이전에 결정된 정지는 최종 서명 정지로 간주되며,대기 시간 또는 내부 시작의 감지 후에 마지막 정지 유효 부위상이 넘어가는 다음 위상으로 이전되며, 획득된 서명이 최소 표본 수를 가졌는지 확인하며 그렇지 않으면 처리는 시작 순간 평가 이전으로부터 다시 시작되는 것을 특징으로 하는 수기 서명의 획득, 분석, 인증을 위한 방법.
- 제2항에 있어서,서명 인식 위상에서 서명 변환 단계동안 정방향 및 역방향 푸리에 변환 및 저역 필터를 이용하여 입력 신호의 서명 성분(c 0 - c 8 )으로의 변환이 일어나며,불변량 형태(code 0 - code 12 )를 정의하는 불변량에서 성분 변환이 일어나며,각 성분은 불변량 기초 형태 (inv i )에 의해 표시되는 삼중항 시퀀스로 변환되며,파동 형상에 가깝게 기술하기 위하여 각 성분은 연장 코드 연속으로 표시되며,다른 부위상동안 불변량 시퀀스의 압축 및 평가가 일어나며,비교 위상동안 두 해당 성분 사이의 거리를 결정하고 얻어진 거리의 결합이 일어나는 것을 특징으로 하는 수기 서명의 획득, 분석, 인증을 위한 방법.
- 제5항에 있어서,압축 및 평가 부위상은a) 불변량 단면 도표 결정;b) 키(key)로써 단면 연장 형태로부터 추출된 기초 형태를 이용하여 단면 도 표 분류;c) 동일 기초 코드를 갖는 부단면으로 단면 도표의 분할;d) 단면 도표에서 입력 수로써 각 부단면에 대하여 부단면의 길이 결정;e) 각 부단면에 대하여 부단면 요소의 기준 진폭 평균의 획득;f) 각 부단면에 대하여 요소의 기준 모멘트 평균의 획득;g) 각 부단면 요소의 기준 진폭을 부단면 요소의 기준 진폭의 평균으로 교체;h) 각 부단면 요소의 기준 모멘트를 부단면 요소의 기준 모멘트의 평균으로 교체;i) 초기 순서로 단면 도표 분류;j) 첫 번째 항은 단면 요소의 연장 형태이며, 두 번째 항은 단면 요소의 기준 진폭과 기준 모멘트의 합과 동일한 이중항(inv i , cost i ) 형태로써 새로운 불변량 시퀀스 생성;k) 첫 번째 L/4 불변량은 0.5를 곱한 가중치를 가지며, 다음 L/2 불변량은 1.0을 곱한 가중치를 가지며, 나머지 불변량은 1.5를 곱한 가중치를 가지는 조절 곡선에 따라 획득된 시퀀스로부터 불변량의 가중치 조절을 포함하는 것을 특징으로 하는 수기 서명의 획득, 분석, 인증을 위한 방법.
- 제5항에 있어서,비교 위상동안 두 성분 사이의 거리를 레벤쉬타인 거리를 이용하여 결정하며,심벌의 형태는 연장 불변량 코드이며, 심벌 비용은 불변량 가중치(비용)이며,두 심벌을 비교할 때 동일하면 결과 비용은 두 심벌 비용 차이의 모듈과 같고,두 심벌을 비교할 때 다르면 (삭제일 경우) 결과 비용은 삭제 심벌 비용이며 (삽입일 경우) 결과 비용은 삽입 심벌 비용이며 (교체일 경우) 결과 비용은 두 심벌 비용 합이며,레벤쉬타인 거리 D 에 대하여, 정규화된 거리로 고려하며,마지막으로 거리의 결합은 SRA1에 해당하는 최종 거리 d jARA1 은 견본 서명 성분과 입력 서명 성분 사이의 m 거리의 평균치인 것을 특징으로 하는 수기 서명의 획득, 분석, 인증을 위한 방법.
- 제2항에 있어서,서명 데이터베이스로의 확인 위상(SRA2)동안입력 데이터(a x , a y , b x , b y )를 필터링하는 위상에서 용지 접촉 미세 진동을 필터링하여 얻은 시냅시스 반응에 고유한 것들과 본질적으로 결합된 손 공간 이동량에 대한 정보를 가지고 있으며;후처리 및 입력 신호 합성 위상에서 필터가 된 입력 신호에 기초하여 점 A에 해당하는 순간 가속도 모듈, 점 B에 해당하는 순간 가속도 모듈, 점 A와 B에 해당하는 순간 속력 모듈을 계산하고, 펜 이동 가속도를 제거한 후 구심 가속도 성분만을 취하며, 펜 이동 속력을 제거한 후 구심 성분만을 취하며;신호 비교 위상에서 각 신호는 단면으로 분할되며, 두 신호 사이의 거리는 F-Test 연산법에 의해 계산하며, 신호 길이에 따라 정규화하여 거리가 [0,1] 범위에 정규화되는 것을 특징으로 하는 수기 서명의 획득, 분석, 인증을 위한 방법.
- 제2항에 있어서,SRA2에 대하여, 성분 가중치에 기초하여 서명 사이의 거리를 결정하는 위상은 실험적으로 결정된 가중치를 각 서명 성분에 부여하고 견본 서명의 N 성분을 입력 서명의 N 성분과 비교하여 가중 평균치가 계산되는 N 거리를 얻고, 따라서 DSRA2를 얻는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 수기 서명의 획득, 분석, 인증을 위한 방법.
- 제2항에 있어서,결과 해석 단계는 입력 서명을 현 비교 데이터베이스와 비교한 후 SRA1 및 SRA2에 의해 얻어진 결과의 직선 매트릭스를 합하고, 따라서 최종 결과 매트릭스를 얻고, 최종 결과 매트릭스를 감소하도록 분류하고, 입력 서명과 해당 견본 사이의 비교 결과가 분류된 매트릭스 내에서 찾아지는 상태가 인증 처리의 최종 응답을 형성하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 수기 서명의 획득, 분석, 인증을 위한 방법.
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