KR20190096780A - Person authentication device and person authentication method based on brain-machine interface - Google Patents

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Abstract

According to an embodiment of the present invention, provided is a personal authentication apparatus based on a brain-machine interface, which comprises: a signal acquisition unit repeatedly acquiring brain wave signals from a user who has received recognition information; a signal processing unit processing brain wave signals provided from the signal acquisition unit, determining whether the deviation of the brain wave signals is within an error range, and repeatedly providing the cognitive information to the user until the deviation of the brain wave signals converges within the error range; and a database storing registration information of a registered brain wave signal of the user converged by the signal processing unit.

Description

뇌-기계 인터페이스 기반의 개인 인증 장치 및 개인 인증 방법{PERSON AUTHENTICATION DEVICE AND PERSON AUTHENTICATION METHOD BASED ON BRAIN-MACHINE INTERFACE}Personal authentication device based on brain-machine interface and personal authentication method {PERSON AUTHENTICATION DEVICE AND PERSON AUTHENTICATION METHOD BASED ON BRAIN-MACHINE INTERFACE}

본 발명은 개인 인증 장치 및 개인 인증 방법에 관한 것으로, 좀 더 자세하게는 뇌-기계 인터페이스 기반의 개인 인증 장치 및 개인 인증 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a personal authentication device and a personal authentication method, and more particularly, to a personal authentication device and a personal authentication method based on the brain-machine interface.

패스워드, 보안 키 등을 이용하는 종래의 개인 인증 대신에 생체 정보를 이용한 개인 인증이 주목받고 있다. 생체 정보는 패스워드처럼 해킹, 복제, 도용에 이용될 위험이 없고 그리고 변경되거나 분실될 위험이 없다. 따라서, 생체 정보는 개인 인증에 유용하게 사용될 수 있다. 생체 정보 중 뇌파 신호(brainwave signal)가 개인 인증에 사용될 수 있다.Instead of conventional personal authentication using passwords, security keys, and the like, personal authentication using biometric information has attracted attention. Biometric information, like passwords, is not at risk of being hacked, duplicated, or stolen, and is not at risk of being changed or lost. Therefore, biometric information can be usefully used for personal authentication. A brainwave signal of biometric information may be used for personal authentication.

뇌파 신호는 뇌의 신경 세포들 사이에서 신호가 전달될 때 발생할 수 있고 뇌의 활동에 따라 발생하는 전기적 신호를 나타낼 수 있다. 주파수, 진폭, 위상 등과 같은 뇌파 신호의 특징들은 뇌의 활동에 따라 변경될 수 있다. 개인은 고유한 뇌파 신호의 특징들을 가질 수 있다. 이러한 뇌파 신호의 특징들은 개인을 인증하는데 사용될 수 있다.EEG signals can occur when signals are transmitted between nerve cells in the brain and can represent electrical signals generated by brain activity. Characteristics of the EEG signal such as frequency, amplitude, phase, etc. may change depending on brain activity. An individual may have unique features of an EEG signal. These features of the EEG signal can be used to authenticate an individual.

본 발명은 상술한 기술적 과제를 해결하기 위한 것으로, 본 발명은 뇌-기계 인터페이스 기반의 개인 인증 장치 및 개인 인증 방법을 제공할 수 있다.The present invention is to solve the above technical problem, the present invention can provide a brain-machine interface-based personal authentication device and personal authentication method.

본 발명의 실시 예에 따른 뇌-기계 인터페이스 기반의 개인 인증 장치는, 인지 정보를 수신한 사용자로부터 뇌파 신호들을 반복적으로 취득하는 신호 취득부, 신호 취득부로부터 제공되는 뇌파 신호들을 처리하고, 뇌파 신호들의 편차가 오차 범위 이내인지 여부를 판별하고, 그리고 뇌파 신호들의 편차가 오차 범위 이내로 수렴할 때까지 인지 정보를 사용자에게 반복적으로 제공하는 신호 처리부, 및 신호 처리부에 의해 수렴된 사용자의 등록 뇌파 신호의 등록 정보를 저장하는 데이터베이스를 포함할 수 있다.Brain-machine interface-based personal authentication device according to an embodiment of the present invention, the signal acquisition unit for repeatedly acquiring the EEG signals from the user receiving the cognitive information, processes the EEG signals provided from the signal acquisition unit, EEG signal Determining whether the deviation is within the error range, and repeatedly providing the cognitive information to the user until the deviation of the EEG signals converges within the error range, and the registered EEG signal of the user converged by the signal processor. It may include a database for storing the registration information.

본 발명의 다른 실시 예에 따른 뇌-기계 인터페이스 기반의 개인 인증 방법은, 신호 취득부에 의해, 인지 정보를 수신한 사용자로부터 뇌파 신호들을 반복적으로 취득하는 단계, 신호 처리부에 의해, 신호 취득부로부터 제공되는 뇌파 신호들을 처리하는 단계, 신호 처리부에 의해, 뇌파 신호들의 편차가 오차 범위 이내인지 여부를 판별하는 단계, 신호 처리부에 의해, 뇌파 신호들의 편차가 오차 범위 이내로 수렴할 때까지 인지 정보를 사용자에게 반복적으로 제공하는 단계, 및 신호 처리부에 의해 수렴된 사용자의 등록 뇌파 신호의 등록 정보를 데이터베이스를 저장하는 단계를 포함할 수 있다.Brain-machine interface-based personal authentication method according to another embodiment of the present invention, the step of repeatedly acquiring the EEG signals from the user receiving the recognition information by the signal acquisition unit, by the signal processing unit, from the signal acquisition unit Processing the provided EEG signals, determining whether the deviation of the EEG signals is within the error range by the signal processor, and receiving the cognitive information until the deviation of the EEG signals converges within the error range by the signal processing unit. And repeatedly providing the information, and storing the registration information of the registered EEG signal of the user converged by the signal processor.

본 발명의 실시 예에 따르면, 뇌-기계 인터페이스 기반의 개인 인증 장치는 사용자의 뇌파 신호를 이용하여 사용자를 인증할 수 있다. 따라서, 사용자는 패스워드나 보안 키를 기억할 필요가 없다.According to an embodiment of the present disclosure, the brain-machine interface-based personal authentication device may authenticate a user by using an EEG signal of the user. Thus, the user does not need to remember the password or the security key.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 뇌-기계 인터페이스 기반의 개인 인증 장치와 사용자를 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 2는 도 1의 사용자의 뇌에서 발생되는 뇌파 신호들을 예시적으로 보여주는 파형이다.
도 3 및 도 4는 도 1의 개인 인증 장치에 사용자들이 각각 등록된 결과를 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 5는 도 1의 개인 인증 장치에 등록되지 않은 사용자가 인증을 요청하는 경우를 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따라, 개인 인증 장치에 사용자를 등록하는 과정을 예시적으로 보여주는 순서도이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시 예에 따라, 개인 인증 장치에 사용자를 등록하는 과정을 예시적으로 보여주는 순서도이다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따라, 개인 인증 장치가 사용자를 인증하는 과정을 예시적으로 보여주는 순서도이다.1 is a diagram illustrating a brain-machine interface-based personal authentication device and a user according to an exemplary embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a waveform diagram illustrating brain wave signals generated in a brain of a user of FIG. 1.
3 and 4 exemplarily show results of registering users in the personal authentication device of FIG. 1.
FIG. 5 is a diagram illustrating a case where a user who is not registered in the personal authentication device of FIG. 1 requests authentication.
6 is a flowchart illustrating a process of registering a user in a personal authentication device according to an embodiment of the present invention.
7 is a flowchart illustrating a process of registering a user in a personal authentication device according to another embodiment of the present invention.
8 is a flowchart illustrating a process of authenticating a user by a personal authentication device according to an embodiment of the present disclosure.

아래에서는, 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있을 정도로, 본 발명의 실시 예들이 명확하고 상세하게 기재될 것이다.In the following, embodiments of the present invention will be described clearly and in detail, such that those skilled in the art can easily implement the present invention.

뇌-기계 인터페이스(brain-machine interface; BMI) 또는 뇌-컴퓨터 인터페이스(brain-computer interface; BCI)는 사람 혹은 동물의 뇌 그리고 기계, 컴퓨터 등과 같은 외부 장치를 연결할 수 있다. 뇌-기계 인터페이스는 사용자의 의사에 따라 발생하는 뇌파 신호를 직접적으로 혹은 간접적으로 취득하고, 취득된 뇌파 신호의 특징 또는 특성을 추출하고, 그리고 추출된 특징 또는 특성에 기초하여 장치를 제어하는데 사용될 수 있다. 본 발명은 뇌-기계 인터페이스 기반의 개인 인증 장치 및 개인 인증 방법에 관한 것이다. 본 발명의 실시 예에 따른 개인 인증 장치는 사용자의 뇌파 신호를 이용하여 사용자를 인증할 수 있다. 따라서, 사용자는 패스워드나 보안 키를 기억할 필요가 없다.A brain-machine interface (BMI) or a brain-computer interface (BCI) may connect human or animal brains and external devices such as machines and computers. The brain-machine interface may be used to directly or indirectly acquire an EEG signal generated according to a user's intention, extract a feature or characteristic of the acquired EEG signal, and control the device based on the extracted feature or characteristic. have. The present invention relates to a personal authentication device and a personal authentication method based on the brain-machine interface. The personal authentication device according to an embodiment of the present invention may authenticate a user by using an EEG signal of the user. Thus, the user does not need to remember the password or the security key.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 뇌-기계 인터페이스 기반의 개인 인증 장치와 사용자를 예시적으로 보여주는 도면이다. 사용자(10)는 개인 인증 장치(100)로부터 인지 정보를 수신할 수 있고 뇌파 신호를 생성할 수 있다. 개인 인증 장치(100)는 사용자의 뇌파 신호를 취득하고 뇌파 신호를 이용하여 사용자(10)를 인증할 수 있다. 개인 인증 장치(100)는 신호 취득부(signal acquisition unit, 110), 신호 처리부(signal processing unit, 120), 및 데이터베이스(database, 130)를 포함할 수 있다.1 is a diagram illustrating a brain-machine interface-based personal authentication device and a user according to an exemplary embodiment of the present invention. The user 10 may receive cognitive information from the personal authentication device 100 and generate an EEG signal. The personal authentication device 100 may acquire an EEG signal of the user and authenticate the user 10 using the EEG signal. The personal authentication device 100 may include a signal acquisition unit 110, a signal processing unit 120, and a database 130.

신호 취득부(110)는 인지 정보를 수신한 사용자(10)로부터 뇌파 신호를 취득할 수 있다. 실시 예에 있어서, 사용자(10)는 개인 인증 장치(100)로부터 반복적으로 인지 정보를 수신할 수 있고, 반복적으로 뇌파 신호를 생성할 수 있다. 인지 정보는 사용자(10)에 대한 입력 자극으로도 지칭될 수 있다. 신호 취득부(110)는 사용자(10)의 뇌에서 반복적으로 발생되는 뇌파 신호들을 반복적으로 취득할 수 있다. 예를 들어, 사용자(10)의 뇌에서 반복적으로 발생되는 뇌파 신호들의 편차는 점점 감소할 수 있다.The signal acquirer 110 may acquire an EEG signal from the user 10 that has received the recognition information. In an embodiment, the user 10 may repeatedly receive cognitive information from the personal authentication device 100, and may repeatedly generate an EEG signal. Cognitive information may also be referred to as an input stimulus to the user 10. The signal acquisition unit 110 may repeatedly acquire EEG signals repeatedly generated in the brain of the user 10. For example, the deviation of the EEG signals repeatedly generated in the brain of the user 10 may gradually decrease.

뇌파 신호의 종류는 사용자(10)의 뇌와 뇌파 신호를 수신하는 전극간의 거리가 얼마나 가까운지에 따라 분류될 수 있다. 예를 들어, 뇌파 신호는 사용자(10)의 뇌에 임플란트(implant)된 전극, ECOG(electrocorticography) 신호 취득을 위해 사용자(10)의 뇌의 표피에 부착된 전극, 및 EEG(electroencephalography) 신호 취득을 위해 사용자(10)의 두피에 부착된 전극(예를 들어, 모자형 뇌파 수집 장치의 전극) 중 어느 하나에서 발생될 수 있다. 사용자(10)의 뇌와 전극간의 거리가 가까울수록, 뇌파 신호의 신뢰도 또는 해상도가 증가할 수 있다. 예를 들어, 신호 취득부(110)는 상술한 전극들 중 어느 하나로부터 뇌파 신호를 취득할 수 있다. 실시 예에 있어서, 도 1에서 도시되진 않았으나, 개인 인증 장치(100)는 상술한 전극들을 중 어느 하나를 포함할 수 있고 사용자(10)의 뇌파를 수신할 수 있는 뇌파 수집 장치를 포함할 수 있다. 또는, 개인 인증 장치(100)는 외부의 뇌파 수집 장치와 통신할 수도 있다.The type of EEG signal may be classified according to how close the distance between the brain of the user 10 and the electrode for receiving the EEG signal is. For example, the EEG signal may include an electrode implanted in the brain of the user 10, an electrode attached to the epidermis of the brain of the user 10 for acquiring an electrocorticography (ECOG) signal, and an acquisition of an electroencephalography (EEG) signal. For example, an electrode attached to the scalp of the user 10 (eg, an electrode of a hat-type EEG collecting device). As the distance between the brain and the electrode of the user 10 is closer, the reliability or resolution of the EEG signal may increase. For example, the signal acquisition unit 110 may acquire an EEG signal from any one of the electrodes described above. In an embodiment, although not shown in FIG. 1, the personal authentication device 100 may include any one of the above-described electrodes and may include an EEG collection device capable of receiving an EEG of the user 10. . Alternatively, the personal authentication device 100 may communicate with an external brain wave collection device.

신호 처리부(120)는 신호 취득부(110)로부터 제공되는 뇌파 신호들을 처리할 수 있다. 신호 처리부(120)는 전처리부(preprocessing unit, 121), 추출부(extraction unit, 122), 분류부(classification unit, 123), 및 비교부(comparison unit, 124)를 포함할 수 있다.The signal processor 120 may process the EEG signals provided from the signal acquirer 110. The signal processor 120 may include a preprocessing unit 121, an extraction unit 122, a classification unit 123, and a comparison unit 124.

전처리부(121)는 신호 취득부(110)로부터 뇌파 신호들을 수신할 수 있고 전처리할 수 있다. 전처리부(121)는 수신된 뇌파 신호들을 증폭할 수 있다. 전처리부(121)는 수신된 뇌파 신호들의 노이즈(noise)를 제거할 수 있다. 전처리부(121)는 증폭되거나 필터링(filtering)된 뇌파 신호들을 디지털 신호들로 변환할 수 있다. 예를 들어, 도 1에서 도시되진 않았으나, 전처리부(121)는 수신된 뇌파 신호들을 전처리하기 위한 증폭기, 필터, ADC(analog-to-digital converter) 등을 포함할 수 있다.The preprocessor 121 may receive and preprocess EEG signals from the signal acquirer 110. The preprocessor 121 may amplify the received EEG signals. The preprocessor 121 may remove noise of the received EEG signals. The preprocessor 121 may convert the amplified or filtered EEG signals into digital signals. For example, although not shown in FIG. 1, the preprocessor 121 may include an amplifier, a filter, and an analog-to-digital converter (ADC) for preprocessing the received EEG signals.

추출부(122)는 전처리부(121)에 의해 전처리된 뇌파 신호들의 특징들 또는 특성들을 추출할 수 있다. 예를 들어, 뇌파 신호들의 특징들은 시간에 따른 전압, 전류, 진폭, 크기, 주파수, 위상 등의 변화를 나타낼 수 있다. 추출부(122)는 주기적으로 혹은 비주기적으로 뇌파 신호들의 특징들을 추출할 수 있다. 추출부(122)에 의해 추출된 뇌파 신호들의 특징들은 각 개인에 대한 고유한 정보일 수 있다. 예를 들어, 추출부(122)는 시점들에서 뇌파 신호의 전압, 전류, 진폭, 크기, 주파수, 위상 중 적어도 하나의 값을 추출할 수 있다. 추출부(122)에 의해 추출된 값들은 적어도 1 비트 이상의 디지털 값일 수 있다. 시점들의 간격은 일정할 수도 있고 그렇지 않을 수도 있다.The extractor 122 may extract features or characteristics of the EEG signals preprocessed by the preprocessor 121. For example, the characteristics of the EEG signals may indicate a change in voltage, current, amplitude, magnitude, frequency, phase, or the like over time. The extractor 122 may extract features of the EEG signals periodically or aperiodically. Features of the EEG signals extracted by the extractor 122 may be information unique to each individual. For example, the extractor 122 may extract at least one of voltage, current, amplitude, magnitude, frequency, and phase of the EEG signal at time points. The values extracted by the extractor 122 may be digital values of at least one bit or more. The interval of viewpoints may or may not be constant.

분류부(123)는 추출부(122)의 추출 결과 및 인지 정보에 기초하여 뇌파 신호들을 분류할 수 있다. 예를 들어, 개인 인증 장치(100)에 등록된 사용자(10)는 한 명 이상일 수 있고, 분류부(123)는 사용자들(10)에 따라 뇌파 신호들을 분류할 수 있다. 분류부(123)는 전압, 전류, 진폭, 크기, 주파수, 위상 등과 같은 뇌파 신호의 특징에 따라 뇌파 신호들을 분류할 수 있다. 분류부(123)는 사용자(10)에게 제공되는 인지 정보에 따라 뇌파 신호들을 분류할 수 있다. 분류부(123)에 의해 인지 정보와 뇌파 신호들이 맵핑(mapping)될 수 있다. 분류부(123)는 상술한 예시적인 조건들 이외의 다른 조건에 따라 뇌파 신호들을 분류할 수도 있다.The classifier 123 may classify the EEG signals based on the extraction result and the cognitive information of the extractor 122. For example, the user 10 registered in the personal authentication device 100 may be one or more, and the classification unit 123 may classify the EEG signals according to the users 10. The classifier 123 may classify the EEG signals according to characteristics of the EEG signal such as voltage, current, amplitude, magnitude, frequency, and phase. The classifier 123 may classify the EEG signals according to the cognitive information provided to the user 10. Cognitive information and EEG signals may be mapped by the classifier 123. The classifier 123 may classify the EEG signals according to conditions other than the above-described exemplary conditions.

추출부(122)의 추출 결과 및 분류부(123)의 분류 결과는 데이터베이스(130)에 저장될 수 있다. 사용자(10)의 뇌파 신호는 신호 처리부(120)의 전처리부(121), 추출부(122), 및 분류부(123)에 의해 순차적으로 처리될 수 있고 처리된 뇌파 신호의 정보(즉, 추출 결과 및 분류 결과)는 데이터베이스(130)에 저장될 수 있다.The extraction result of the extraction unit 122 and the classification result of the classification unit 123 may be stored in the database 130. The EEG signal of the user 10 may be sequentially processed by the preprocessor 121, the extractor 122, and the classifier 123 of the signal processor 120, and information (ie, extracted) of the processed EEG signal. Results and classification results) may be stored in the database 130.

예를 들어, 인지 정보(혹은 입력 자극)를 최초로 수신하거나 수 회 수신하는 사용자(10)로부터 발생되는 뇌파 신호들은 일관성 또는 수렴성이 상대적으로 낮을 수 있다. 뇌파 신호들의 일관성 또는 수렴성이 낮으면, 이러한 뇌파 신호들은 사용자(10)를 인증하데 적합하지 않을 수 있다. 따라서, 신호 처리부(120)는 뇌파 신호들은 일관성 또는 수렴성을 향상시키기 위해 인지 정보를 사용자(10)에게 반복적으로 제공하거나 전송할 수 있다. 개인 인증 장치(100)는 인지 정보를 사용자(10)에게 제공하기 위한 장치, 회로 등을 더 포함할 수 있다.For example, the EEG signals generated from the user 10 that initially receives or receives cognitive information (or input stimulus) may be relatively low in consistency or convergence. If the consistency or convergence of the EEG signals is low, these EEG signals may not be suitable for authenticating the user 10. Therefore, the signal processor 120 may repeatedly provide or transmit cognitive information to the user 10 in order to improve the consistency or convergence of the EEG signals. The personal authentication device 100 may further include a device, a circuit, and the like for providing the recognition information to the user 10.

신호 처리부(120)는 뇌파 신호들의 편차가 오차 범위 이내인지 여부를 판별할 수 있다. 신호 처리부(120)는 뇌파 신호들의 편차가 오차 범위 이내로 수렴할 때까지 인지 정보를 사용자(10)에게 반복적으로 제공할 수 있다. 예를 들어, 신호 처리부(120)는 수십 내지 수백 번 이상 동일한 인지 정보를 사용자(10)에게 제공할 수 있다. 정리하면, 신호 처리부(120)는 사용자(10)의 뇌에서 일관성 또는 수렴성이 상대적으로 높은 뇌파 신호들이 발생하도록 인지 정보를 사용자(10)에게 반복적으로 제공하고 사용자(10)를 훈련할 수 있다. 개인 인증 장치(100)에 의해 훈련된 사용자(10)는 향후 인증 과정에서 훈련을 통해 수렴된 뇌파 신호와 동일하거나 유사한 뇌파 신호를 생성할 수 있다.The signal processor 120 may determine whether the deviation of the EEG signals is within an error range. The signal processor 120 may repeatedly provide the recognition information to the user 10 until the deviation of the EEG signals converges within an error range. For example, the signal processor 120 may provide the user 10 with the same recognition information tens or hundreds of times. In summary, the signal processor 120 may repeatedly provide cognitive information to the user 10 and train the user 10 so that brain waves of the user 10 may generate EEG signals having high consistency or convergence. The user 10 trained by the personal authentication device 100 may generate an EEG signal identical or similar to an EEG signal converged through training in a future authentication process.

신호 처리부(120)는 인지 정보를 반복적으로 수신한 사용자(10)로부터 뇌파 신호들을 반복적으로 수신하고 처리할 수 있다. 신호 처리부(120)는 뇌파 신호들의 편차를 오차 범위 이내로 수렴시키고, 수렴된 뇌파 신호의 정보를 데이터베이스(130)에 저장할 수 있다. 여기서, 신호 처리부(120)에 의해 수렴된 뇌파 신호는 사용자(10)의 고유한 등록 뇌파 신호일 수 있고 그리고 수렴된 뇌파 신호의 정보는 등록 뇌파 정보일 수 있다. 오차 범위는 사전에 결정되고 데이터베이스(130)에 저장될 수 있다. 오차 범위는 신호 처리부(120)에 의해 변경될 수도 있다. 오차 범위가 작을수록, 신호 처리부(120)가 인지 정보를 사용자(10)에게 제공하는 횟수가 증가할 수 있으나 인증의 정확도 또는 신뢰도는 상승할 수 있다.The signal processor 120 may repeatedly receive and process EEG signals from the user 10 who has repeatedly received the recognition information. The signal processor 120 may converge the deviations of the EEG signals within an error range and store the information of the converged EEG signals in the database 130. Here, the EEG signal converged by the signal processor 120 may be a registered EEG signal unique to the user 10, and the information of the converged EEG signal may be registered EEG information. The error range can be predetermined and stored in the database 130. The error range may be changed by the signal processor 120. As the error range is smaller, the number of times that the signal processor 120 provides the recognition information to the user 10 may increase, but the accuracy or reliability of authentication may increase.

비교부(124)는 전처리부(121), 추출부(122), 및 분류부(123)에 의해 생성된 사용자(10)의 등록 뇌파 신호의 등록 정보와 데이터베이스(130)에 사전에 저장된 다른 사용자의 등록 뇌파 신호의 등록 정보를 비교할 수 있다. 비교부(124)의 비교 동작은 사용자(10)의 등록 뇌파 신호의 등록 정보가 데이터베이스(130)에 최종적으로 저장되기 전에 수행될 수 있다. 만약 사용자(10)의 등록 뇌파 신호와 다른 사용자의 등록 뇌파 신호의 편차가 오차 범위 이내임에도 불구하고 사용자(10)의 등록 뇌파 신호의 등록 정보가 데이터베이스(130)에 저장되면, 신호 처리부(120)는 향후 사용자(10)의 인증을 적합하게 수행하지 못할 수 있다. 따라서, 신호 처리부(120)는 비교부(124)의 비교 결과에 기초하여, 개인 인증 장치(100)에 등록된 사용자들의 등록 뇌파 신호들의 편차가 오차 범위 이내에 존재하는 것을 방지할 수 있다.The comparison unit 124 registers registered information of the registered EEG signal of the user 10 generated by the preprocessor 121, the extraction unit 122, and the classification unit 123 and other users previously stored in the database 130. The registration information of the registered EEG signals can be compared. The comparison operation of the comparison unit 124 may be performed before the registration information of the registered EEG signal of the user 10 is finally stored in the database 130. If the registration information of the registered EEG signal of the user 10 is stored in the database 130 even though the deviation between the registered EEG signal of the user 10 and the registered EEG signal of another user is within an error range, the signal processing unit 120 May not properly perform authentication of the user 10 in the future. Therefore, the signal processor 120 may prevent the deviation of the registered EEG signals of the users registered in the personal authentication apparatus 100 within the error range, based on the comparison result of the comparator 124.

데이터베이스(130)는 사용자(10)에게 제공되는 인지 정보, 추출부(122)의 추출 결과, 분류부(123)의 분류 결과, 비교부(124)의 비교 결과, 및 사용자(10)의 등록 뇌파 신호의 등록 정보를 저장할 수 있다. 데이터베이스(130)는 사용자(10)를 등록하기 위해 개인 인증 장치(100) 내부에서 발생하는 상술한 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 데이터베이스(130)에는 추출부(122)에 의해 추출된 뇌파 신호의 정보가 저장될 수 있다. 데이터베이스(130)에 저장된 정보는 분류부(123)에 의해 상술한 다양한 조건들에 따라 분류되거나 맵핑될 수 있다. 데이터베이스(130)에 저장된 정보는 향후 사용자(10)를 인증하는데 사용될 수 있다. 데이터베이스(130)에 사용자(10)의 등록 정보가 저장되면, 사용자(10)는 개인 인증 장치(100)에 등록될 수 있다.The database 130 may include recognition information provided to the user 10, extraction results of the extraction unit 122, classification results of the classification unit 123, comparison results of the comparison unit 124, and registered brain waves of the user 10. The registration information of the signal can be stored. The database 130 may store the above-described information generated inside the personal authentication device 100 to register the user 10. For example, the database 130 may store information of the EEG signal extracted by the extractor 122. Information stored in the database 130 may be classified or mapped by the classification unit 123 according to the various conditions described above. Information stored in the database 130 may be used to authenticate the user 10 in the future. When the registration information of the user 10 is stored in the database 130, the user 10 may be registered in the personal authentication device 100.

실시 예에 있어서, 신호 취득부(110), 신호 처리부(120), 데이터베이스(130)는 하나의 반도체 장치에 집적되거나 여러 반도체 장치들에 독립적으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 반도체 장치는 SoC(system on chip), FPGA(field-programmable gate array), ASIC(application specific integrated circuit) 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 개인 인증 장치(100)는 사용자(10)에게 인지 정보를 제공하는 송신기 및 사용자(10)로부터 뇌파 신호를 수신하는 수신기를 포함하는 트랜시버(transceiver)를 포함할 수 있다. 수신기 및 송신기는 신호 취득부(110) 및 신호 처리부(120) 내에 또는 개인 인증 장치(100) 내에 각각 하드웨어 형태로 구현될 수 있다.In an embodiment, the signal acquisition unit 110, the signal processing unit 120, and the database 130 may be integrated in one semiconductor device or independently implemented in several semiconductor devices. For example, the semiconductor device may include a system on chip (SoC), a field-programmable gate array (FPGA), an application specific integrated circuit (ASIC), or the like. For example, the personal authentication device 100 may include a transceiver including a transmitter for providing cognitive information to the user 10 and a receiver for receiving an EEG signal from the user 10. The receiver and the transmitter may be implemented in the form of hardware in the signal acquisition unit 110 and the signal processing unit 120 or in the personal authentication device 100, respectively.

실시 예에 있어서, 신호 처리부(120)는 CPU(central processing unit), GPU(graphics processing unit), VPU(vision processing unit), 및 NPU(neural processing unit), DSP(digital signal processor), SoC, ASIC, FPGA 등과 같은 다양한 반도체 장치들을 이용하여 구현될 수 있다. 특히, 신호 처리부(120)는 추출부(122) 및 분류부(123)의 동작을 수행할 수 있는 인공 신경망을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 상술한 반도체 장치들을 이용하여 구현될 수 있다. 신호 처리부(120)는 인공 신경망을 이용하여 뇌파 신호들의 특징들을 추출하고 뇌파 신호들을 분류할 수 있다.In an embodiment, the signal processor 120 may include a central processing unit (CPU), a graphics processing unit (GPU), a vision processing unit (VPU), a neural processing unit (NPU), a digital signal processor (DSP), an SoC, and an ASIC. It can be implemented using a variety of semiconductor devices, such as, FPGA. In particular, the signal processor 120 may include an artificial neural network capable of performing operations of the extractor 122 and the classifier 123. The artificial neural network may be implemented using the semiconductor devices described above. The signal processor 120 may extract features of the EEG signals and classify the EEG signals using an artificial neural network.

실시 예에 있어서, 데이터베이스(130)는 디지털 형태의 정보를 저장할 수 있는 HDD(hard disk drive), SSD(solid state drive), 서버, 램(RAM), 메모리 등과 같은 다양한 저장 장치들을 이용하여 구현될 수 있다. 데이터베이스(130)는 하드웨어적으로 신호 처리부(120)와 분리되어 구현될 수 있다. 물론, 데이터베이스(130)는 신호 처리부(120) 내에서 구현될 수도 있다.In an embodiment, the database 130 may be implemented using various storage devices such as a hard disk drive (HDD), a solid state drive (SSD), a server, a RAM, a memory, and the like, which may store digital information. Can be. The database 130 may be implemented separately from the signal processor 120 in hardware. Of course, the database 130 may be implemented in the signal processor 120.

도 2는 도 1의 사용자의 뇌에서 발생되는 뇌파 신호들을 예시적으로 보여주는 파형이다. 도 2는 도 1을 참조하여 설명될 것이다. 도 2의 파형에서 가로축은 시간을 나타내고 세로축은 뇌파 신호의 전압을 나타낼 수 있다. 다만, 세로축은 뇌파 신호의 전류, 크기, 위상, 주파수 등을 나타낼 수도 있다. 세로축의 단위는 개인 인증 장치(100)로 제공되는 뇌파 신호의 종류에 따라 결정될 수 있다. 도 2에서, 제 1 내지 제 5 뇌파 신호들(21~25)이 순서대로 개인 인증 장치(100)로 제공된다고 가정한다. 사용자(10)의 뇌에서 발생하는 제 1 내지 제 5 뇌파 신호들(21~25)의 개수는 도시된 것으로 한정되지 않는다. 설명 및 도시의 편의를 위해, 제 1 내지 제 5 뇌파 신호들(21~25)이 서로 겹치도록 도시되었다.FIG. 2 is a waveform diagram illustrating brain wave signals generated in a brain of a user of FIG. 1. FIG. 2 will be described with reference to FIG. 1. In the waveform of FIG. 2, the horizontal axis may represent time and the vertical axis may represent voltage of an EEG signal. However, the vertical axis may represent the current, magnitude, phase, frequency, etc. of the EEG signal. The unit of the vertical axis may be determined according to the type of EEG signal provided to the personal authentication device 100. In FIG. 2, it is assumed that the first to fifth brain wave signals 21 to 25 are provided to the personal authentication device 100 in order. The number of first to fifth brain wave signals 21 to 25 generated in the brain of the user 10 is not limited to the illustrated one. For convenience of explanation and illustration, the first to fifth brain wave signals 21 to 25 are illustrated to overlap each other.

전술한대로, 신호 처리부(120)는 등록을 위한 인지 정보를 사용자(10)에게 제공할 수 있다. 사용자(10)는 인지 정보를 인지하고 인지 정보에 따른 제 1 뇌파 신호(21)를 생성할 수 있다. 신호 처리부(120)는 제 1 뇌파 신호(21)를 수신하고 처리할 수 있다. 이후, 신호 처리부(120)는 동일한 인지 정보를 다시 사용자(10)에게 제공할 수 있다. 사용자(10)는 인지 정보를 다시 인지하고 인지 정보에 따른 제 2 뇌파 신호(22)를 생성할 수 있다. 신호 처리부(120)는 제 2 뇌파 신호(22)를 수신하고 처리할 수 있다.As described above, the signal processor 120 may provide the user 10 with recognition information for registration. The user 10 may recognize the cognitive information and generate the first EEG signal 21 according to the cognitive information. The signal processor 120 may receive and process the first EEG signal 21. Thereafter, the signal processor 120 may provide the same recognition information to the user 10 again. The user 10 may recognize the cognitive information again and generate the second EEG signal 22 according to the cognitive information. The signal processor 120 may receive and process the second EEG signal 22.

신호 처리부(120)는 제 1 뇌파 신호(21)와 제 2 뇌파 신호(22)의 편차가 오차 범위 이내인지 판별할 수 있다. 예를 들어, 제 1 뇌파 신호(21) 및 제 2 뇌파 신호(22)는 인지 정보를 1회, 2회 수신한 사용자(10)로부터 생성될 수 있다. 제 1 뇌파 신호(21)와 제 2 뇌파 신호(22)는 인지 정보를 수 회 수신한 사용자(10)로부터 발생되므로, 제 1 뇌파 신호(21)와 제 2 뇌파 신호(22)의 편차는 오차 범위 밖일 수 있다(점선 도시). 신호 처리부(120)는 뇌파 신호들의 편차가 오차 범위 이내일 때까지 동일한 인지 정보를 사용자(10)에게 반복적으로 제공할 수 있다.The signal processor 120 may determine whether the deviation between the first EEG signal 21 and the second EEG signal 22 is within an error range. For example, the first EEG signal 21 and the second EEG signal 22 may be generated from the user 10 that receives the recognition information once or twice. Since the first EEG signal 21 and the second EEG signal 22 are generated from the user 10 who has received the recognition information several times, the deviation between the first EEG signal 21 and the second EEG signal 22 is an error. It may be out of range (dotted city). The signal processor 120 may repeatedly provide the same recognition information to the user 10 until the deviation of the EEG signals is within an error range.

신호 처리부(120)는 제 3 내지 제 5 뇌파 신호들(23~25)을 수신하고 처리할 수 있다. 예를 들어, 제 3 내지 제 5 뇌파 신호들(23~25)은 뇌파 신호들이 수렴될 때까지 인지 정보를 충분히 수신한 사용자(10)로부터 생성될 수 있다. 제 3 내지 제 5 뇌파 신호들(23~25)의 편차는 오차 범위 이내일 수 있다(실선 도시). 실시 예에 있어서, 신호 처리부(120)는 제 3 내지 제 5 뇌파 신호들(23~25) 중 어느 하나를 사용자(10)의 등록 뇌파 신호로 선택할 수 있다. 다른 실시 예에 있어서, 신호 처리부(120)는 마지막으로 수신한 제 5 뇌파 신호를 사용자(10)의 등록 뇌파 신호로 선택할 수 있다. 또 다른 실시 예에 있어서, 신호 처리부(120)는 제 3 내지 제 5 뇌파 신호들(23~25)의 특징들의 평균 특징을 계산하거나 산출할 수 있다. 신호 처리부(120)는 상술한 평균 특징을 갖는 평균 뇌파 신호를 등록 뇌파 신호로 선택할 수 있다.The signal processor 120 may receive and process the third to fifth brain wave signals 23 to 25. For example, the third to fifth brain wave signals 23 to 25 may be generated from the user 10 that has sufficiently received cognitive information until the brain wave signals converge. The deviation of the third to fifth brain wave signals 23 to 25 may be within an error range (solid line). In an embodiment, the signal processor 120 may select any one of the third to fifth brain wave signals 23 to 25 as a registered brain wave signal of the user 10. In another embodiment, the signal processor 120 may select the fifth received brain wave signal as the registered brain wave signal of the user 10. In another embodiment, the signal processor 120 may calculate or calculate an average feature of the features of the third to fifth brain wave signals 23 to 25. The signal processor 120 may select the average EEG signal having the above-described average characteristic as a registered EEG signal.

도 3 및 도 4는 도 1의 개인 인증 장치에 사용자들이 각각 등록된 결과를 예시적으로 보여주는 도면이다. 도 3 및 도 4는 도 1을 참조하여 설명될 것이다.3 and 4 exemplarily show results of registering users in the personal authentication device of FIG. 1. 3 and 4 will be described with reference to FIG. 1.

개인 인증 장치(100)의 신호 처리부(120)는 동일한 인지 정보를 사용자들(A, B)에게 반복적으로 제공할 수 있다. 신호 처리부(120)는 시각, 청각, 및 후각 중 적어도 하나에 대한 자극 정보를 포함하는 인지 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 인지 정보는 숫자 1 내지 3의 형상들을 갖는 이미지들을 포함할 수 있다. 다만, 사용자들(A, B)에게 제공되는 이미지들의 개수, 이미지들의 형상, 및 이미지들의 순서는 도 3 및 도 4에 도시된 것에 한정되지 않는다. 사용자들(A, B)에게 제공되는 이미지들의 개수가 증가할수록 인증의 정확도 또는 신뢰도가 향상될 수 있다.The signal processor 120 of the personal authentication apparatus 100 may repeatedly provide the same recognition information to the users A and B. The signal processor 120 may generate cognitive information including stimulus information about at least one of visual, auditory, and olfactory senses. For example, the cognitive information may include images having shapes of the numbers 1 to 3. However, the number of images provided to the users A and B, the shape of the images, and the order of the images are not limited to those shown in FIGS. 3 and 4. As the number of images provided to the users A and B increases, the accuracy or reliability of authentication may be improved.

개인 인증 장치(100)의 데이터베이스(130)에 인지 정보에 대한 사용자들(A, B)의 등록 뇌파 신호들의 등록 정보가 저장될 수 있다. 사용자들(A, B)은 숫자 1 내지 숫자 3의 형상들을 갖는 이미지들을 순차적으로 인식하고 각각의 이미지들에 대한 뇌파 신호들을 개인 인증 장치(100)에 반복적으로 제공할 수 있다.Registration information of registered EEG signals of users A and B with respect to cognitive information may be stored in the database 130 of the personal authentication device 100. The users A and B may sequentially recognize images having shapes of the numbers 1 to 3 and repeatedly provide the EEG signals for the respective images to the personal authentication device 100.

도 3을 참조하면, 신호 처리부(120)는 사용자(A)가 숫자 1 내지 3의 형상을 갖는 이미지들을 각각 인식할 때 발생하는 뇌파 신호들에 기초하여, 이미지들에 대한 등록 뇌파 신호들의 등록 정보를 데이터베이스(130)에 각각 저장할 수 있다. 신호 처리부(120)는 사용자(A)의 등록 뇌파 신호들의 오차 범위들의 정보를 데이터베이스(130)에 각각 저장할 수 있다. 데이터베이스(130)에 저장된 사용자(A)의 등록 뇌파 신호들은 숫자 1 내지 3의 형상을 갖는 이미지들 중 어느 하나에 대응하도록 신호 처리부(120)에 의해 분류될 수 있다.Referring to FIG. 3, the signal processor 120 registers registration information of registered EEG signals with respect to images based on EEG signals generated when the user A recognizes images having the shapes of numbers 1 to 3, respectively. May be stored in the database 130, respectively. The signal processor 120 may store information on the error ranges of the registered EEG signals of the user A in the database 130, respectively. The registered EEG signals of the user A stored in the database 130 may be classified by the signal processor 120 to correspond to any one of the images having the numbers 1 to 3.

유사하게, 도 4를 참조하면, 신호 처리부(120)는 사용자(B)가 숫자 1 내지 3의 형상을 갖는 이미지들을 각각 인식할 때 발생하는 뇌파 신호들에 기초하여 이미지들에 대한 등록 뇌파 신호들의 등록 정보를 데이터베이스(130)에 각각 저장할 수 있다. 신호 처리부(120)는 사용자(B)의 등록 뇌파 신호들의 오차 범위들의 정보를 데이터베이스(130)에 각각 저장할 수 있다. 데이터베이스(130)에 저장된 사용자(B)의 등록 뇌파 신호들은 숫자 1 내지 3의 형상을 갖는 이미지들 중 어느 하나에 대응하도록 신호 처리부(120)에 의해 분류될 수 있다.Similarly, referring to FIG. 4, the signal processor 120 may register the registered EEG signals for the images based on the EEG signals generated when the user B recognizes the images having the numbers 1 to 3, respectively. The registration information may be stored in the database 130, respectively. The signal processor 120 may store information on the error ranges of the registered EEG signals of the user B in the database 130, respectively. The registered EEG signals of the user B stored in the database 130 may be classified by the signal processor 120 to correspond to any one of the images having the numbers 1 to 3.

도 3 및 도 4를 참조하면, 사용자들(A, B)은 동일한 인지 정보를 인지하지만, 사용자들(A, B)에서 발생하는 뇌파 신호들은 서로 상이할 수 있다. 즉, 동일한 인지 정보를 인지한 사용자(A)에 대한 등록 정보와 동일한 인지 정보를 인지한 사용자(B)에 대한 등록 정보는 서로 상이할 수 있다. 좀 더 구체적으로, 사용자(A)의 등록 뇌파 신호와 사용자(B)의 등록 뇌파 신호의 편차는 오차 범위 밖일 수 있다. 오차 범위는 사용자(A)의 등록 뇌파 신호의 오차 범위일 수도 있고 사용자(B)의 등록 뇌파 신호의 오차 범위일 수도 있다. 개인 인증 장치(100)는 등록 정보의 편차에 기초하여, 사용자들(A, B)을 각각 인증할 수 있다.3 and 4, although the users A and B recognize the same cognitive information, the EEG signals generated by the users A and B may be different from each other. That is, the registration information for the user A who has recognized the same recognition information and the registration information for the user B who has recognized the same recognition information may be different from each other. More specifically, the deviation between the registered EEG signal of the user A and the registered EEG signal of the user B may be outside the error range. The error range may be an error range of the registered EEG signal of the user A or may be an error range of the registered EEG signal of the user B. The personal authentication apparatus 100 may authenticate the users A and B, respectively, based on the deviation of the registration information.

도 5는 도 1의 개인 인증 장치에 등록되지 않은 사용자가 인증을 요청하는 경우를 예시적으로 보여주는 도면이다. 도 5는 도 3 및 도 4를 참조하여 설명될 것이다. 도 5에서, 사용자들(A, B)은 개인 인증 장치(100)에 각각 등록되고 사용자(C)는 개인 인증 장치(100)에 등록되지 않은 것으로 가정한다. 즉, 데이터베이스(130)에는 사용자들(A, B)에 대한 등록 뇌파 신호들의 등록 정보가 각각 저장되어 있으나 사용자(C)에 대한 등록 뇌파 신호의 등록 정보가 저장되어 있지 않다.FIG. 5 is a diagram illustrating a case where a user who is not registered in the personal authentication device of FIG. 1 requests authentication. 5 will be described with reference to FIGS. 3 and 4. In FIG. 5, it is assumed that the users A and B are registered in the personal authentication device 100 and the user C is not registered in the personal authentication device 100. That is, the database 130 stores the registered information of the registered EEG signals for the users A and B, respectively, but does not store the registered information of the registered EEG signals for the user C.

사용자(C)는 개인 인증 장치(100)에 인증을 요청할 수 있다. 개인 인증 장치(100)는 인증을 요청한 사용자(C)에게 인지 정보를 제공할 수 있다. 여기서, 사용자(C)에게 제공된 인지 정보는 사용자들(A, B)을 등록하기 위해 사용자들(A, B)에게 제공한 인지 정보와 동일할 수 있다. 좀 더 구체적으로, 사용자(C)에게 제공된 이미지들의 개수, 형상, 및 순서는 사용자들(A, B)을 등록하기 위해 사용자들(A, B)에게 제공된 이미지들의 개수, 형상, 및 순서와 각각 동일하다.The user C may request authentication from the personal authentication device 100. The personal authentication device 100 may provide recognition information to the user C who requested the authentication. Here, the recognition information provided to the user C may be the same as the recognition information provided to the users A and B to register the users A and B. More specifically, the number, shape, and order of the images provided to the user C are determined by the number, shape, and order of the images provided to the users A, B for registering the users A, B, respectively. same.

예시적으로, 도 5에서 개인 인증 장치(100)가 우선 숫자 1의 형상을 갖는 이미지를 사용자(C)에게 제공하는 것으로 도시되었다. 만약 숫자 1의 형상을 갖는 이미지에 대한 사용자(C)의 인증 뇌파 신호가 유효하면, 개인 인증 장치(100)는 숫자 2의 형상을 갖는 이미지와 숫자 3의 형상을 갖는 이미지를 순차적으로 사용자(C)에게 제공할 것이다.For example, in FIG. 5, the personal authentication device 100 first shows an image having the shape of the number 1 to the user C. FIG. If the user C's authentication brainwave signal is valid for the image having the shape of the number 1, the personal authentication apparatus 100 sequentially displays the image having the shape of the number 2 and the image having the shape of the number 3 Will provide).

도 5를 참조하면, 사용자(C)는 숫자 1의 형상을 갖는 이미지를 인식할 수 있다. 개인 인증 장치(100)의 신호 처리부(120)는 사용자(C)로부터 인증 뇌파 신호를 수신할 수 있다. 신호 처리부(120)는 데이터베이스(130)로부터 사용자들(A, B)의 등록 뇌파 신호 및 오차 범위에 대한 등록 정보를 수신할 수 있다. 신호 처리부(120)는 사용자(C)의 인증 뇌파 신호와 사용자(A)의 등록 뇌파 신호의 편차가 오차 범위 이내인지 여부를 판별할 수 있다. 신호 처리부(120)는 사용자(C)의 인증 뇌파 신호와 사용자(B)의 등록 뇌파 신호의 편차가 오차 범위 이내인지 여부도 판별할 수 있다. 물론, 신호 처리부(120)는 데이터베이스에 등록된 다른 사용자들의 등록 뇌파 신호들과 사용자(C)의 인증 뇌파 신호에 대한 비교 동작을 더 수행할 수 있다.Referring to FIG. 5, the user C may recognize an image having a shape of the number 1. The signal processor 120 of the personal authentication device 100 may receive an authentication EEG signal from the user C. The signal processor 120 may receive registration EEG signals of the users A and B and registration information about an error range from the database 130. The signal processor 120 may determine whether a deviation between the authentication EEG signal of the user C and the registered EEG signal of the user A is within an error range. The signal processor 120 may also determine whether the deviation between the authentication EEG signal of the user C and the registered EEG signal of the user B is within an error range. Of course, the signal processor 120 may further perform a comparison operation between the registered EEG signals of other users registered in the database and the authentication EEG signal of the user C.

예시적으로, 도 5에서 사용자(C)의 인증 뇌파 신호와 사용자(A)의 등록 뇌파 신호가 도시되었다. 사용자(C)에 대한 등록 뇌파 신호의 등록 정보가 데이터베이스(130)에 저장되어 있지 않으므로, 사용자(C)의 인증 뇌파 신호와 임의의 등록 사용자의 등록 뇌파 신호의 편차는 오차 범위 밖일 것이다. 사용자(C)의 인증 뇌파 신호와 임의의 등록 사용자의 등록 뇌파 신호는 서로 일치하지 않는다. 따라서, 신호 처리부(120)는 인증 실패를 나타내는 인증 결과를 사용자(C)에게 제공할 수 있고 그리고 사용자(C)의 인증 요청을 거부하거나 무시할 수 있다. 만약 사용자들(A, B)이 인증을 각각 요청하면, 신호 처리부(120)는 인증 성공을 나타내는 인증 결과를 사용자들(A, B)에게 각각 제공할 수 있다.For example, in FIG. 5, the authentication EEG signal of the user C and the registered EEG signal of the user A are shown. Since the registration information of the registered EEG signal for the user C is not stored in the database 130, the deviation between the authentication EEG signal of the user C and the registered EEG signal of any registered user will be outside the error range. The authentication EEG signal of the user C and the registration EEG signal of any registered user do not coincide with each other. Accordingly, the signal processor 120 may provide an authentication result indicating the authentication failure to the user C, and may reject or ignore the user C's authentication request. If the users A and B request authentication, the signal processor 120 may provide the users A and B with authentication results indicating authentication success.

도 6은 본 발명의 실시 예에 따라, 개인 인증 장치에 사용자를 등록하는 과정을 예시적으로 보여주는 순서도이다. 도 6은 도 1을 참조하여 설명될 것이다.6 is a flowchart illustrating a process of registering a user in a personal authentication device according to an embodiment of the present invention. FIG. 6 will be described with reference to FIG. 1.

S110 단계에서, 사용자(10)는 개인 인증 장치(100)에 등록을 요청할 수 있다. 개인 인증 장치(100)의 신호 처리부(120)는 등록을 위한 인지 정보를 사용자(10)에게 제공할 수 있다. 전술한대로, 인지 정보는 시각, 청각, 및 후각 중 적어도 하나에 대한 자극 정보를 포함할 수 있다. 만약 다른 사용자가 개인 인증 장치(100)에 등록을 요청하면, 신호 처리부(120)는 사용자(10)에게 제공한 인지 정보와 동일한 인지 정보를 다른 사용자에게 제공할 수 있다.In operation S110, the user 10 may request registration from the personal authentication device 100. The signal processor 120 of the personal authentication device 100 may provide the user 10 with recognition information for registration. As described above, the cognitive information may include stimulus information for at least one of sight, hearing, and smell. If another user requests registration to the personal authentication device 100, the signal processor 120 may provide the other user with the same recognition information provided to the user 10.

S120 단계에서, 신호 취득부(110)는 인지 정보를 인지한 사용자(10)에서 발생하는 뇌파 신호를 취득할 수 있다. 신호 처리부(120)는 신호 취득부(110)에 의해 취득된 뇌파 신호를 증폭하거나 필터링할 수 있다. 신호 처리부(120)는 전처리된 뇌파 신호의 특징을 추출하고 분류할 수 있다. 신호 처리부(120)는 뇌파 신호의 추출 결과 및 분류 결과를 데이터베이스(130)에 저장할 수 있다.In operation S120, the signal acquisition unit 110 may acquire an EEG signal generated by the user 10 who has recognized the recognition information. The signal processor 120 may amplify or filter the EEG signal acquired by the signal acquirer 110. The signal processor 120 may extract and classify the features of the preprocessed EEG signal. The signal processor 120 may store the extraction result and classification result of the EEG signal in the database 130.

S130 단계에서, 신호 처리부(120)는 뇌파 신호들의 편차가 오차 범위 이내인지 여부를 판별할 수 있다. 여기서, 뇌파 신호들은 S120 단계에서 취득된 뇌파 신호와 이전에 취득된 뇌파 신호를 포함할 수 있다. 오차 범위는 사전에 결정된 값이고 데이터베이스(130)에 사전에 저장될 수 있다. 뇌파 신호들의 편차가 오차 범위 이내이면, S140 단계가 진행된다. 뇌파 신호들의 편차가 오차 범위 밖이면, S110 단계가 다시 진행된다. 즉, 신호 처리부(120)는 뇌파 신호들의 편차가 오차 범위 이내로 수렴할 때까지 인지 정보를 사용자(10)에게 반복적으로 제공할 수 있다. 이를 통해, 사용자(10)는 뇌파 신호들의 편차가 오차 범위 이내인 뇌파 신호들을 생성하도록 개인 인증 장치(100)에 의해 훈련될 수 있다.In operation S130, the signal processor 120 may determine whether the deviation of the EEG signals is within an error range. Here, the EEG signals may include an EEG signal acquired in step S120 and an EEG signal previously acquired. The error range is a predetermined value and may be stored in the database 130 in advance. If the deviation of the EEG signals is within the error range, step S140 is performed. If the deviation of the EEG signals is outside the error range, step S110 is resumed. That is, the signal processor 120 may repeatedly provide the recognition information to the user 10 until the deviation of the EEG signals converges within an error range. Through this, the user 10 may be trained by the personal authentication device 100 to generate the EEG signals in which the deviation of EEG signals is within an error range.

S140 단계에서, 신호 처리부(120)는 사용자(10)의 등록 뇌파 신호의 등록 정보를 데이터베이스(130)에 곧바로 저장하지 않을 수 있다. 등록 뇌파 신호는 신호 처리부(120)에 의해 수렴된 뇌파 신호이다. 신호 처리부(120)는 이전에 데이터베이스(130)에 저장된 다른 사용자의 등록 뇌파 신호와 사용자(10)의 등록 뇌파 신호의 편차가 오차 범위 밖인지 여부를 판별할 수 있다. 상술한 편차가 오차 범위 밖이면, S150 단계가 진행될 수 있다. 그렇지 않으면, S160 단계가 진행될 수 있다.In operation S140, the signal processor 120 may not immediately store registration information of the registered EEG signal of the user 10 in the database 130. The registered EEG signal is an EEG signal converged by the signal processor 120. The signal processor 120 may determine whether the deviation between the registered EEG signal of another user and the registered EEG signal of the user 10 previously stored in the database 130 is outside the error range. If the above deviation is outside the error range, step S150 may proceed. Otherwise, step S160 may proceed.

S150 단계에서, 신호 처리부(120)는 사용자(10)의 등록 뇌파 신호의 등록 정보를 데이터베이스(130)에 저장할 수 있다. 예를 들어, 등록 정보는 등록 뇌파 신호의 전압, 전류, 진폭, 크기, 주파수, 위상 등의 임의의 값 그리고 등록 뇌파 신호에 대한 오차 범위의 값을 포함할 수 있다.In operation S150, the signal processor 120 may store registration information of the registered EEG signal of the user 10 in the database 130. For example, the registration information may include any value of the voltage, current, amplitude, magnitude, frequency, phase, etc. of the registered EEG signal and a value of an error range for the registered EEG signal.

S160 단계에서, 신호 처리부(120)는 사용자(10)에 대한 오차 범위를 변경하거나 감소시킬 수 있다. 신호 처리부(120)는 데이터베이스(130)에 저장된 오차 범위의 값을 변경하거나 감소시킬 수 있다. S160 단계 이후에(즉, 오차 범위가 조정된 이후에), S110 내지 S140 단계들이 다시 진행될 수 있다. S110 내지 S140 단계들을 통해 새로이 수렴된 사용자(10)의 뇌파 신호, 즉 새로운 등록 뇌파 신호와 이전에 데이터베이스(130)에 저장된 다른 사용자의 등록 뇌파 신호의 편차는 오차 범위 밖일 수 있다. 이후, S150 단계에서, 신호 처리부(120)는 사용자(10)의 새로운 등록 뇌파 신호의 새로운 등록 정보를 데이터베이스(130)에 저장할 수 있다.In operation S160, the signal processor 120 may change or reduce an error range for the user 10. The signal processor 120 may change or reduce the value of the error range stored in the database 130. After step S160 (that is, after the error range is adjusted), steps S110 to S140 may proceed again. The deviation of the newly converged EEG signal of the user 10, ie, the new registered EEG signal and the registered EEG signal of another user previously stored in the database 130, may be out of an error range through steps S110 through S140. Thereafter, in step S150, the signal processor 120 may store new registration information of the new registered EEG signal of the user 10 in the database 130.

도 7은 본 발명의 다른 실시 예에 따라, 개인 인증 장치에 사용자를 등록하는 과정을 예시적으로 보여주는 순서도이다. 도 7은 도 1 및 도 6을 참조하여 설명될 것이다. S210 내지 S250 단계들은 S110 내지 S150 단계들과 실질적으로 동일하다.7 is a flowchart illustrating a process of registering a user in a personal authentication device according to another embodiment of the present invention. FIG. 7 will be described with reference to FIGS. 1 and 6. Steps S210 to S250 are substantially the same as steps S110 to S150.

S260 단계에서, 신호 처리부(120)는 사용자(10)에 대한 인지 정보를 변경할 수 있다. 신호 처리부(120)는 데이터베이스(130)에 저장된 인지 정보를 변경할 수 있다. 향후 인증 과정에서, 사용자(10)에게 제공되는 인지 정보와 다른 사용자에게 제공되는 인지 정보는 상이할 수 있다. S260 단계 이후에(즉, 인지 정보가 변경된 후에), S210 내지 S240 단계들이 다시 진행될 수 있다. S110 내지 S140 단계들을 통해 새로이 수렴된 사용자(10)의 뇌파 신호 즉, 새로운 등록 뇌파 신호와 이전에 데이터베이스(130)에 저장된 다른 사용자의 등록 뇌파 신호의 편차는 오차 범위 밖일 수 있다. 이후, S250 단계에서, 신호 처리부(120)는 사용자(10)의 새로운 등록 뇌파 신호의 새로운 등록 정보를 데이터베이스(130)에 저장할 수 있다. 이 경우, 개인 인증 장치(100)에 등록된 사용자들에 제공되는 인지 정보가 서로 상이할 수 있다.In operation S260, the signal processor 120 may change recognition information of the user 10. The signal processor 120 may change the recognition information stored in the database 130. In a future authentication process, the recognition information provided to the user 10 and the recognition information provided to another user may be different. After step S260 (that is, after the recognition information is changed), steps S210 to S240 may proceed again. Deviations between the newly converged EEG signals of the user 10, ie, the new registered EEG signals and other registered EEG signals previously stored in the database 130, may be outside the error range through steps S110 through S140. Thereafter, in step S250, the signal processor 120 may store new registration information of the new registered EEG signal of the user 10 in the database 130. In this case, the recognition information provided to the users registered in the personal authentication device 100 may be different from each other.

도 8은 본 발명의 실시 예에 따라, 개인 인증 장치가 사용자를 인증하는 과정을 예시적으로 보여주는 순서도이다. 도 8은 도 1을 참조하여 설명될 것이다.8 is a flowchart illustrating a process of authenticating a user by a personal authentication device according to an embodiment of the present disclosure. FIG. 8 will be described with reference to FIG. 1.

S310 단계에서, 사용자(10)는 개인 인증 장치(100)에 인증을 요청할 수 있다. 개인 인증 장치(100)의 신호 처리부(120)는 인증을 위한 인지 정보를 사용자(10)에게 제공할 수 있다. S310 단계에서 사용자(10)에게 제공되는 인지 정보와 S110, S210 단계들에서 사용자(10)에게 제공되는 인지 정보는 동일할 수 있다. 사용자(10)에게 제공되는 인지 정보와 다른 사용자에게 제공되는 인지 정보는 동일할 수 있다. 만약 S260 단계에서 사용자(10)에게 제공되는 인지 정보가 변경되었으면, 사용자(10)에게 제공되는 인지 정보와 다른 사용자에게 제공되는 인지 정보는 상이할 수도 있다.In operation S310, the user 10 may request authentication from the personal authentication apparatus 100. The signal processor 120 of the personal authentication apparatus 100 may provide recognition information for authentication to the user 10. The recognition information provided to the user 10 in operation S310 and the recognition information provided to the user 10 in operations S110 and S210 may be the same. The recognition information provided to the user 10 and the recognition information provided to another user may be the same. If the recognition information provided to the user 10 is changed in operation S260, the recognition information provided to the user 10 and the recognition information provided to another user may be different.

S320 단계에서, 신호 취득부(110)는 인지 정보를 인지한 사용자(10)에서 발생하는 인증 뇌파 신호를 취득할 수 있다. 신호 처리부(120)는 신호 취득부(110)에 의해 취득된 인증 뇌파 신호를 증폭하거나 필터링할 수 있다. 신호 처리부(120)는 전처리된 인증 뇌파 신호의 특징을 추출하고 분류할 수 있다.In operation S320, the signal acquisition unit 110 may acquire an authentication EEG signal generated by the user 10 who has recognized the recognition information. The signal processor 120 may amplify or filter the authentication EEG signal acquired by the signal acquirer 110. The signal processor 120 may extract and classify the features of the pre-processed authentication EEG signal.

S330 단계에서, 신호 처리부(120)는 인증 뇌파 신호의 인증 정보와 등록 뇌파 신호의 등록 정보를 비교할 수 있다. 인증 뇌파 신호의 인증 정보는 신호 처리부(120)의 추출부(122) 및 분류부(123)에 의해 생성될 수 있다. 등록 뇌파 신호의 등록 정보는 S150, S250 단계들에서 데이터베이스(130)에 저장되었다. 신호 처리부(120)는 S150 또는 S250 단계들에서 데이터베이스(130)에 저장된 등록 뇌파 신호와 인증 뇌파 신호의 편차가 오차 범위 이내인지 여부를 판별할 수 있다. 여기서, 데이터베이스(130)에 저장된 등록 뇌파 신호들의 등록 정보는 적어도 한 명 이상의 사용자를 위한 것이다.In operation S330, the signal processor 120 may compare the authentication information of the authentication EEG signal with the registration information of the registered EEG signal. The authentication information of the authentication EEG signal may be generated by the extraction unit 122 and the classification unit 123 of the signal processing unit 120. The registration information of the registered EEG signal was stored in the database 130 in steps S150 and S250. The signal processor 120 may determine whether the deviation between the registered EEG signal and the authentication EEG signal stored in the database 130 is within an error range in steps S150 or S250. Here, the registration information of the registered EEG signals stored in the database 130 is for at least one user.

S340 단계에서, 신호 처리부(120)는 인증 뇌파 신호와 등록 뇌파 신호의 편차가 오차 범위 이내이면, 인증 성공을 나타내는 인증 결과를 사용자(10)에게 제공하거나 피드백할 수 있다. S350 단계에서, 신호 처리부(120)는 인증 뇌파 신호와 등록 뇌파 신호의 편차가 오차 범위 밖이면, 인증 실패를 나타내는 인증 결과를 사용자(10)에게 제공하거나 피드백할 수 있다.In operation S340, if the deviation between the authentication EEG signal and the registration EEG signal is within an error range, the signal processing unit 120 may provide or feed back an authentication result indicating the authentication success to the user 10. In operation S350, if the deviation between the authentication EEG signal and the registration EEG signal is outside the error range, the signal processor 120 may provide or feed back an authentication result indicating the authentication failure to the user 10.

실시 예에 있어서, 개인 인증 장치(100)는 인증 결과를 사용자(10)에게 제공하기 위한 피드백 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, 피드백 장치는 디스플레이 장치일 수 있다. 다른 실시 예에 있어서, 개인 인증 장치(100)는 인증 결과를 다른 전자 장치에 제공하기 위한 응용 인터페이스부(application interface unit)를 더 포함할 수 있다. 인증 결과를 수신한 전자 장치는 인증 결과를 사용자(10)에게 제공할 수 있다. 또는, 전자 장치는 인증 결과에 기초하여 사용자(10)가 요청한 명령들을 처리할지 여부를 판별할 수 있다.In an embodiment, the personal authentication device 100 may include a feedback device for providing an authentication result to the user 10. For example, the feedback device may be a display device. In another embodiment, the personal authentication device 100 may further include an application interface unit for providing an authentication result to another electronic device. Upon receiving the authentication result, the electronic device may provide the authentication result to the user 10. Alternatively, the electronic device may determine whether to process the commands requested by the user 10 based on the authentication result.

위에서 설명한 내용은 본 발명을 실시하기 위한 구체적인 예들이다. 본 발명에는 위에서 설명한 실시 예들뿐만 아니라, 단순하게 설계 변경하거나 용이하게 변경할 수 있는 실시 예들도 포함될 것이다. 또한, 본 발명에는 상술한 실시 예들을 이용하여 앞으로 용이하게 변형하여 실시할 수 있는 기술들도 포함될 것이다.The above description is specific examples for practicing the present invention. The present invention will include not only the embodiments described above but also embodiments that can be easily changed or simply changed in design. In addition, the present invention will also include techniques that can be easily modified and carried out using the above-described embodiments.

10: 사용자;
100: 개인 인증 장치;
110: 신호 취득부;
120: 신호 처리부;
130: 데이터베이스;10: user;
100: personal authentication device;
110: signal acquisition unit;
120: a signal processor;
130: database;

Claims (18)

인지 정보를 수신한 사용자로부터 뇌파 신호들을 반복적으로 취득하는 신호 취득부;
상기 신호 취득부로부터 제공되는 상기 뇌파 신호들을 처리하고, 상기 뇌파 신호들의 편차가 오차 범위 이내인지 여부를 판별하고, 그리고 상기 뇌파 신호들의 상기 편차가 상기 오차 범위 이내로 수렴할 때까지 상기 인지 정보를 상기 사용자에게 반복적으로 제공하는 신호 처리부; 및
상기 신호 처리부에 의해 수렴된 상기 사용자의 등록 뇌파 신호의 등록 정보를 저장하는 데이터베이스를 포함하는 뇌-기계 인터페이스 기반의 개인 인증 장치.A signal acquisition unit for repeatedly acquiring brain wave signals from a user who has received the recognition information;
Process the EEG signals provided from the signal acquisition unit, determine whether the deviation of the EEG signals is within an error range, and recognize the recognition information until the deviation of the EEG signals converges within the error range. A signal processor repeatedly providing the user; And
Brain-machine interface-based personal authentication device including a database for storing the registration information of the registered brain wave signal of the user converged by the signal processor. 제 1 항에 있어서,
상기 신호 취득부는 상기 사용자의 뇌에 임플란트(implant)된 전극, ECOG(electrocorticography) 신호 취득을 위한 상기 사용자의 상기 뇌의 표피에 부착된 전극, 및 EEG(electroencephalography) 신호 취득을 위한 상기 사용자의 두피에 부착된 전극 중 하나로부터 상기 뇌파 신호들을 반복적으로 취득하는 개인 인증 장치.The method of claim 1,
The signal acquiring unit includes an electrode implanted in the brain of the user, an electrode attached to the epidermis of the brain of the user for acquiring an electrocorticography (ECOG) signal, and the scalp of the user for acquiring an electroencephalography (EEG) signal. A personal authentication device for repeatedly acquiring the EEG signals from one of the attached electrodes. 제 1 항에 있어서,
상기 신호 처리부는:
상기 신호 취득부로부터 상기 뇌파 신호들을 수신하고, 상기 뇌파 신호들을 증폭하고, 그리고 상기 뇌파 신호들의 노이즈(noise)를 제거하는 전처리부; 및
상기 뇌파 신호들의 특징들을 추출하고 상기 인지 정보에 기초하여 상기 뇌파 신호들을 분류하는 인공 신경망을 포함하는 개인 인증 장치.The method of claim 1,
The signal processing unit:
A preprocessor receiving the EEG signals from the signal acquisition unit, amplifying the EEG signals, and removing noise of the EEG signals; And
And an artificial neural network for extracting features of the EEG signals and classifying the EEG signals based on the cognitive information. 제 1 항에 있어서,
상기 신호 처리부는:
상기 신호 취득부로부터 상기 뇌파 신호들을 수신하고, 상기 뇌파 신호들을 증폭하고, 그리고 상기 뇌파 신호들의 노이즈를 제거하는 전처리부;
상기 뇌파 신호들의 특징들을 추출하는 추출부; 및
상기 추출부의 추출 결과 및 상기 인지 정보에 기초하여 상기 뇌파 신호들을 분류하는 분류부를 포함하되,
상기 뇌파 신호들의 상기 특징들은 상기 뇌파 신호들의 전압, 전류, 진폭, 크기, 주파수, 위상 중 적어도 하나의 값을 포함하는 개인 인증 장치.The method of claim 1,
The signal processing unit:
A preprocessing unit for receiving the EEG signals from the signal acquisition unit, amplifying the EEG signals, and removing noise of the EEG signals;
An extraction unit for extracting features of the EEG signals; And
A classification unit classifying the EEG signals based on the extraction result of the extraction unit and the recognition information,
And wherein said characteristics of said brainwave signals comprise at least one of voltage, current, amplitude, magnitude, frequency, and phase of said brainwave signals. 제 4 항에 있어서,
상기 신호 처리부는, 상기 사용자의 상기 등록 뇌파 신호의 상기 등록 정보와 상기 데이터베이스에 저장된 다른 사용자의 등록 뇌파 신호의 등록 정보를 비교하는 비교부를 더 포함하는 개인 인증 장치.The method of claim 4, wherein
The signal processing unit further comprises a comparison unit for comparing the registration information of the registered EEG signal of the user and the registered information of the registered EEG signal of another user stored in the database. 제 5 항에 있어서,
상기 신호 처리부는 상기 사용자의 상기 등록 뇌파 신호와 상기 다른 사용자의 상기 등록 뇌파 신호의 편차가 상기 오차 범위 이내이면, 상기 오차 범위를 감소시키고, 상기 인지 정보를 상기 사용자에게 다시 제공하고, 그리고 상기 사용자의 새로운 등록 뇌파 신호의 새로운 등록 정보를 상기 데이터베이스에 제공하고, 그리고
상기 사용자의 상기 새로운 등록 뇌파 신호와 상기 다른 사용자의 상기 등록 뇌파 신호의 편차는 상기 감소된 오차 범위 밖인 개인 인증 장치.The method of claim 5,
The signal processor may reduce the error range, provide the recognition information to the user again, if the deviation between the registered EEG signal of the user and the registered EEG signal of the other user is within the error range, and provide the recognition information back to the user. Providing new registration information of a new registered EEG signal to the database, and
And the deviation of the new registered EEG signal of the user from the registered EEG signal of the other user is outside the reduced error range. 제 5 항에 있어서,
상기 신호 처리부는 상기 사용자의 상기 등록 뇌파 신호와 상기 다른 사용자의 상기 등록 뇌파 신호의 편차가 상기 오차 범위 이내이면, 상기 인지 정보를 변경하고, 상기 변경된 인지 정보를 상기 사용자에게 제공하고, 그리고 상기 사용자의 새로운 등록 뇌파 신호의 새로운 등록 정보를 상기 데이터베이스에 제공하고, 그리고
상기 사용자의 상기 새로운 등록 뇌파 신호와 상기 다른 사용자의 상기 등록 뇌파 신호의 편차는 상기 오차 범위 밖인 개인 인증 장치.The method of claim 5,
The signal processing unit changes the cognitive information if the deviation between the registered EEG signal of the user and the registered EEG signal of the other user is within the error range, and provides the changed cognitive information to the user, and the user Providing new registration information of a new registered EEG signal to the database, and
And a deviation between the new registered EEG signal of the user and the registered EEG signal of the other user is outside the error range. 제 1 항에 있어서,
상기 인지 정보는 시각, 청각, 및 후각 중 적어도 하나에 대한 자극 정보를 포함하는 개인 인증 장치.The method of claim 1,
And the cognitive information includes stimulus information for at least one of sight, hearing, and smell. 제 1 항에 있어서,
상기 사용자의 상기 등록 뇌파 신호의 상기 등록 정보가 상기 데이터베이스에 저장된 이후에, 상기 신호 처리부는 인증을 요청하는 상기 사용자에게 상기 인지 정보를 제공하고, 상기 사용자로부터 제공되는 인증 뇌파 신호의 인증 정보와 상기 등록 뇌파 신호의 상기 등록 정보를 비교하고, 그리고 비교 결과에 기초하여 상기 사용자에게 인증 결과를 제공하는 개인 인증 장치.The method of claim 1,
After the registration information of the registered EEG signal of the user is stored in the database, the signal processor provides the recognition information to the user requesting authentication, and the authentication information of the authentication EEG signal provided from the user and the A personal authentication device for comparing the registration information of the registered EEG signal and providing an authentication result to the user based on the comparison result. 제 9 항에 있어서,
상기 신호 처리부는 상기 인증 뇌파 신호와 상기 등록 뇌파 신호의 편차가 상기 오차 범위 이내인지 여부를 판단하는 개인 인증 장치.The method of claim 9,
And the signal processor determines whether a deviation between the authentication brainwave signal and the registered brainwave signal is within the error range. 신호 취득부에 의해, 인지 정보를 수신한 사용자로부터 뇌파 신호들을 반복적으로 취득하는 단계;
신호 처리부에 의해, 상기 신호 취득부로부터 제공되는 상기 뇌파 신호들을 처리하는 단계;
상기 신호 처리부에 의해, 상기 뇌파 신호들의 편차가 오차 범위 이내인지 여부를 판별하는 단계;
상기 신호 처리부에 의해, 상기 뇌파 신호들의 상기 편차가 상기 오차 범위 이내로 수렴할 때까지 상기 인지 정보를 상기 사용자에게 반복적으로 제공하는 단계; 및
상기 신호 처리부에 의해 수렴된 상기 사용자의 등록 뇌파 신호의 등록 정보를 데이터베이스를 저장하는 단계를 포함하는 뇌-기계 인터페이스 기반의 개인 인증 방법.Repeatedly acquiring, by the signal acquisition unit, EEG signals from a user who has received the recognition information;
Processing, by a signal processor, the brain wave signals provided from the signal acquisition unit;
Determining, by the signal processor, whether the deviation of the EEG signals is within an error range;
Repeatedly providing, by the signal processor, the recognition information to the user until the deviation of the EEG signals converges within the error range; And
And a database storing the registration information of the registered EEG signal of the user converged by the signal processor. 제 11 항에 있어서,
상기 뇌파 신호들을 반복적으로 취득하는 단계는, 상기 사용자의 뇌에 임플란트(implant)된 전극, ECOG(electrocorticography) 신호 취득을 위한 상기 사용자의 상기 뇌의 표피에 부착된 전극, 및 EEG(electroencephalography) 신호 취득을 위한 상기 사용자의 두피에 부착된 전극 중 하나로부터 상기 뇌파 신호들을 반복적으로 취득하는 단계를 포함하는 개인 인증 방법.The method of claim 11,
Repetitively acquiring the EEG signals may include obtaining an electrode implanted in the brain of the user, an electrode attached to the epidermis of the brain of the user for acquiring an electrocorticography (ECOG) signal, and an electroencephalography (EEG) signal. Repeatedly acquiring the EEG signals from one of the electrodes attached to the scalp of the user. 제 11 항에 있어서,
상기 뇌파 신호들을 처리하는 단계는:
상기 뇌파 신호들을 증폭하는 단계;
상기 뇌파 신호들의 노이즈(noise)를 제거하는 단계;
상기 뇌파 신호들의 특징들을 추출하는 단계; 및
추출 결과 및 상기 인지 정보에 기초하여 상기 뇌파 신호들을 분류하는 단계를 포함하되,
상기 뇌파 신호들의 상기 특징들은 상기 뇌파 신호들의 전압, 전류, 진폭, 크기, 주파수, 위상 중 적어도 하나의 값을 포함하는 개인 인증 방법.The method of claim 11,
Processing the EEG signals may include:
Amplifying the EEG signals;
Removing noise of the EEG signals;
Extracting features of the EEG signals; And
Classifying the EEG signals based on an extraction result and the cognition information,
Wherein said characteristics of said EEG signals comprise at least one of voltage, current, amplitude, magnitude, frequency, phase of said EEG signals. 제 11 항에 있어서,
상기 사용자의 상기 등록 뇌파 신호의 상기 등록 정보를 상기 데이터베이스를 저장하는 단계는:
상기 사용자의 상기 등록 뇌파 신호의 상기 등록 정보와 상기 데이터베이스에 저장된 다른 사용자의 등록 뇌파 신호의 등록 정보를 비교하는 단계;
비교 결과에 기초하여 상기 오차 범위를 감소시키고 그리고 상기 인지 정보를 상기 사용자에게 다시 제공하는 단계; 및
상기 다른 사용자의 상기 등록 뇌파 신호와 다른 상기 사용자의 새로운 등록 뇌파 신호의 새로운 등록 정보를 상기 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함하는 개인 인증 방법.The method of claim 11,
The storing the registration information of the registered EEG signal of the user includes:
Comparing the registration information of the registered EEG signal of the user with the registered information of the registered EEG signal of another user stored in the database;
Reducing the error range and providing the cognitive information back to the user based on a comparison result; And
And storing new registration information of the new registered EEG signal of the user different from the registered EEG signal of the other user in the database. 제 11 항에 있어서,
상기 사용자의 상기 등록 뇌파 신호의 상기 등록 정보를 상기 데이터베이스를 저장하는 단계는:
상기 사용자의 상기 등록 뇌파 신호의 상기 등록 정보와 상기 데이터베이스에 저장된 다른 사용자의 등록 뇌파 신호의 등록 정보를 비교하는 단계;
비교 결과에 기초하여 상기 인지 정보를 변경하고 그리고 상기 변경된 인지 정보를 상기 사용자에게 제공하는 단계; 및
상기 다른 사용자의 상기 등록 뇌파 신호와 다른 상기 사용자의 새로운 등록 뇌파 신호의 새로운 등록 정보를 상기 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함하는 개인 인증 방법.The method of claim 11,
The storing the registration information of the registered EEG signal of the user includes:
Comparing the registration information of the registered EEG signal of the user with the registered information of the registered EEG signal of another user stored in the database;
Changing the recognition information based on a result of the comparison and providing the changed recognition information to the user; And
And storing new registration information of the new registered EEG signal of the user different from the registered EEG signal of the other user in the database. 제 11 항에 있어서,
상기 인지 정보는 시각, 청각, 및 후각 중 적어도 하나에 대한 자극 정보를 포함하는 개인 인증 방법.The method of claim 11,
The cognitive information includes stimulus information for at least one of visual, auditory, and olfactory. 제 11 항에 있어서,
상기 신호 처리부에 의해, 인증을 요청하는 상기 사용자에게 상기 인지 정보를 제공하는 단계;
상기 신호 처리부에 의해, 상기 사용자로부터 제공되는 인증 뇌파 신호의 인증 정보와 상기 등록 뇌파 신호의 등록 정보를 비교하는 단계; 및
상기 신호 처리부에 의해, 비교 결과에 기초하여 상기 사용자에게 인증 결과를 제공하는 단계를 더 포함하는 개인 인증 방법.The method of claim 11,
Providing, by the signal processor, the recognition information to the user requesting authentication;
Comparing, by the signal processor, authentication information of an authentication brain wave signal provided from the user with registration information of the registered brain wave signal; And
And providing, by the signal processor, an authentication result to the user based on a comparison result. 제 17 항에 있어서,
상기 인증 뇌파 신호의 상기 인증 정보와 상기 등록 뇌파 신호의 상기 등록 정보를 비교하는 단계는, 상기 인증 뇌파 신호와 상기 등록 뇌파 신호의 편차가 상기 오차 범위 이내인지 여부를 판단하는 단계를 포함하는 개인 인증 방법.The method of claim 17,
Comparing the authentication information of the authentication brainwave signal and the registration information of the registered brainwave signal, determining whether the deviation of the authentication brainwave signal and the registered brainwave signal is within the error range Way.
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