KR20210064788A - 사용자 인증 장치 및 방법 - Google Patents
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Abstract
사용자 인증 장치 및 방법을 개시한다. 사용자 단말의 사용자 인증 방법은 사용자의 행동을 유도하는 가이드를 제공하는 단계와, 레이더 신호를 송신하고 사용자의 행동에 의해 발생하는 반사 신호에 기초하여 참조 신호를 생성하는 단계와, 상기 참조 신호의 특징 값에 기초하여 복수의 추가 신호를 생성하고, 상기 복수의 추가 신호를 상기 참조신호에 합성하여 자가 복제된 복수의 추가 샘플을 생성하는 단계와, 사용자 인증이 필요한 것으로 판단되면, 사용자 인증을 위한 사용자 행동을 유도하는 가이드를 출력하는 단계와, 레이더 신호에 기초하여 사용자의 행동을 인식하는 단계 및 인식된 사용자의 행동에 기초하여 사용자 인증을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
Description
기술분야는 사용자 인증 장치 및 방법에 관한 것이다.
사용자 인증(authentication)은 지식 기반 인증 방식, 소유 기반 인증 및 생체 기반 인증으로 나눌 수 있다.
최근, 생체 기반 인증의 불편함이나 위험성을 대체하기 위한 인증 방식으로 행위 기반 인증이 각광받고 있다.
행위 기반 인증은 예를 들어, 키보드 입력 시의 특징을 추출하는 방식, 음성 인증, 걸음걸이 인증, 심전도 인증 및 뇌파 인증을 포함한다.
한편, 다양한 전자 디바이스의 사용 환경에서 사용자에게 사용자 인증의 편의성을 제공하고 전자 디바이스의 사용 경험을 제공하기 위한 연구가 계속되고 있다.
레이더 기반 비 웨어러블 방식의 제스처 인식을 통해 다양한 서비스를 제공할 수 있는 서비스 시스템을 제공하고자 한다.
또한, 사용자 위치 기반의 제스처 인식 서비스를 통해 새로운 UI/UX(User Interface/User Experience) 및 서비스를 제공하고자 한다.
또한, 유저의 움직임과 레이더 신호의 상호 작용에 의해 발생하는 반사파를 이용하여 움직임 방향 및 제스처 인식이 가능한 방법 및 장치를 제공하고자 한다.
복수의 레이더 또는 단일 레이더의 파라미터 조정을 통해 멀티 레이더 송신 프레임을 구성하고, 멀티 레이더 송신 프레임을 통해 멀티 레이더 필드를 제공함으로써, 다양한 휴먼 모션 인식이 가능한 방법 및 장치를 제공하고자 한다.
또한, 제스처를 포함하는 사용자 행동 기반의 사용자 인증 데이터 생성 및 사용자 인증을 수행할 수 있는 방법 및 장치를 제공하고자 한다.
일 실시예에 따른 사용자 단말의 인증 데이터 생성 방법은 기 설정된 사용자 인증 신뢰도 등급에 대응하는 입력용 사용자 행동을 결정하는 단계와, 상기 입력용 사용자 행동을 유도하는 가이드를 제공하는 단계와, 상기 입력용 사용자의 행동을 인식하기 위한 레이더 신호를 송신하고 상기 입력용 사용자의 행동에 의해 발생하는 반사 신호를 수신하는 단계와, 상기 입력용 사용자의 행동에 의해 발생하는 반사 신호에 기초하여 참조 신호를 생성하는 단계와, 상기 참조 신호의 특징 값에 기초하여 복수의 추가 신호를 생성하는 단계와, 상기 복수의 추가 신호를 상기 참조신호에 합성하여 자가 복제된 복수의 추가 샘플을 생성하고, 상기 참조 신호 및 상기 복수의 추가 샘플을 포함하는 사용자 인증 데이터베이스를 생성하는 단계; 및 상기 사용자 인증 데이터베이스를 어플리케이션 또는 서버로 전달하는 단계를 포함한다.
상기 입력용 사용자 행동은, 상기 사용자 인증 신뢰도 등급에 따라 단일 제스처, 기호 또는 숫자를 그리는 제스처, 단일 제스처와 2음절 음성, 기호 또는 숫자를 그리는 제스처와 2음절 이상의 음성 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
상기 입력용 사용자의 행동에 의해 발생하는 반사 신호를 수신하는 단계는, 상기 기 설정된 사용자 인증 신뢰도 등급이 최고 높은 레벨이면, 오브젝트의 위치를 검출하기 위한 제1 레이더 신호와 제스처 인식을 위한 제2 레이더 신호를 시분할적으로 송신하는 멀티 레이더 송신 프레임을 송신하는 단계 및 상기 제1 레이더 신호의 반사 신호와 상기 제2 레이더 신호의 반사 신호를 수신하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 참조 신호를 생성하는 단계는, 상기 멀티 레이더 송신 프레임의 N번째(N은 0보다 큰 정수) 주기에서 수신된 제1 레이더 신호의 반사 신호와 상기 멀티 레이더 송신 프레임의 N + k(k는 0보다 큰 정소)번째 주기에서 수신된 제1 레이더 신호의 반사 신호에 대한 제1 신호처리에 기초하여 상기 오브젝트의 움직임 방향에 대한 벡터 값을 추출하는 단계 및 상기 멀티 레이더 송신 프레임의 N번째 주기부터 N + k번째 주기 동안 수신된 상기 제2 레이더 신호의 반사 신호에 대한 제2 신호처리를 수행하고, 상기 제2 신호 처리에 기초하여 상기 제2 레이더 신호의 반사 신호에 대한 특성 값을 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 참조 신호의 특징 값은 전 처리(pre-processing)된 반사 신호의 신호 레벨 정보, 위상에 대한 정보 및 미세 도플러 신호의 패턴 정보, 속도 정보 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 사용자 단말의 사용자 인증 방법은 사용자의 행동을 유도하는 가이드를 제공하는 단계와, 레이더 신호를 송신하고 사용자의 행동에 의해 발생하는 반사 신호에 기초하여 참조 신호를 생성하는 단계와, 상기 참조 신호의 특징 값에 기초하여 복수의 추가 신호를 생성하고, 상기 복수의 추가 신호를 상기 참조신호에 합성하여 자가 복제된 복수의 추가 샘플을 생성하는 단계와, 사용자 인증이 필요한 것으로 판단되면, 사용자 인증을 위한 사용자 행동을 유도하는 가이드를 출력하는 단계와, 레이더 신호에 기초하여 사용자의 행동을 인식하는 단계 및 인식된 사용자의 행동에 기초하여 사용자 인증을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 사용자의 행동을 유도하는 가이드는 사용자 행동의 종류 및 사용자 행동의 반복 횟수에 대한 음성 출력 또는 디스플레이를 포함할 수 있다.
상기 복수의 추가 샘플을 생성하는 단계는, 상기 참조 신호와 상기 복수의 추가 신호에 대해 컨볼루션 연산을 수행하는 단계와, 상기 컨볼루션 연산을 통해 생성된 샘플들과 상기 참조신호에 대해 크로스-코릴레이션 연산을 수행하는 단계 및 상기 크로스-코릴레이션 연산의 결과에 기초하여 상기 복수의 추가 샘플을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 사용자 인증을 위한 사용자 행동을 유도하는 가이드를 출력하는 단계는, 기 설정된 사용자 행동 인식 영역 내에 사용자가 접근한 상태인지 판단하는 단계 및 상기 사용자가 기 설정된 사용자 행동 인식 영역 내에 위치하는 것으로 판단되면, 사용자 행동 인식을 위한 레이더를 활성화하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 사용자의 행동은 제스처 및 음성을 포함하고, 상기 참조 신호는 제스처에 대한 제1 참조 신호, 상기 음성에 대한 제2 참조 신호 및 상기 제1 참조 신호 및 상기 제2 참조 신호를 합성한 제3 참조 신호를 포함할 수 있다.
상기 사용자 인증을 수행하는 단계는, 상기 제스처 및 음성 각각에 기초하여 사용자를 인증하는 낮은 단계 인증 과정 또는 상기 제스처에 의해 발생한 레이더 신호 및 상기 음성에 의해 발생한 레이더 신호 간의 관계에 기초하여 사용자를 인증하는 높은 단계 인증 과정을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 레이더 기반의 사용자 인증 데이터 생성 장치는 기 설정된 사용자 인증 신뢰도 등급에 대응하는 입력용 사용자 행동을 결정하는 사용자 행동 결정부와, 상기 입력용 사용자 행동을 유도하는 가이드를 제공하는 가이드 제공부와, 상기 입력용 사용자의 행동을 인식하기 위한 레이더 신호를 송신하는 레이더부와, 상기 입력용 사용자의 행동에 의해 발생하는 반사 신호를 수신하는 안테나부 및 상기 입력용 사용자의 행동에 의해 발생하는 반사 신호에 기초하여 참조 신호를 생성하고, 상기 참조 신호의 특징 값에 기초하여 복수의 추가 신호를 생성하고, 상기 복수의 추가 신호를 상기 참조신호에 합성하여 자가 복제된 복수의 추가 샘플을 생성하고, 상기 참조 신호 및 상기 복수의 추가 샘플을 포함하는 사용자 인증 데이터베이스를 생성하고, 상기 사용자 인증 데이터베이스를 어플리케이션 또는 서버로 전달하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 제어부를 포함한다.
일 실시예에 따른 레이더 기반의 사용자 인증 데이터 생성 장치는 사용자의 행동을 유도하는 가이드를 제공하는 가이드 제공부와, 상기 사용자의 행동을 인식하기 위한 레이더 신호를 송신하는 레이더부와, 상기 사용자의 행동에 의해 발생하는 반사 신호에 기초하여 참조 신호를 생성하고, 상기 참조 신호의 특징 값에 기초하여 복수의 추가 신호를 생성하고, 상기 복수의 추가 신호를 상기 참조신호에 합성하여 자가 복제된 복수의 추가 샘플을 생성하고, 사용자 인증이 필요한 것으로 판단되면, 사용자 인증을 위한 사용자 행동을 유도하도록 상기 가이드 제공부를 제어하고, 레이더 신호에 기초하여 사용자의 행동을 인식하고, 인식된 사용자의 행동에 기초하여 사용자 인증을 수행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 제어부를 포함한다.
레이더 기반 비 웨어러블 방식의 제스처 인식을 통해 다양한 서비스를 제공할 수 있다.
또한, 사용자 위치 기반의 제스처 인식 서비스를 통해 새로운 UI/UX(User Interface/User Experience) 및 서비스를 제공할 수 있다.
복수의 레이더 또는 단일 레이더의 파라미터 조정을 통해 멀티 레이더 송신 프레임을 구성하고, 멀티 레이더 송신 프레임을 통해 멀티 레이더 필드를 제공함으로써, 다양한 휴먼 모션 인식이 가능하다.
또한, 제스처를 포함하는 사용자 행동 기반의 사용자 인증 데이터 생성 및 사용자 인증을 수행할 수 있는 방법 및 장치가 제공될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 레이더 기반 사용자 인증 및 휴먼 모션 인식 서비스 시스템을 나타내는 도면이다.
도 2는 사용자 인증 및 제스처 인식을 제공하기 위한 장치의 다양한 적용 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 레이더 기반 휴먼 모션 인식 장치의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 제스처 인식 서비스를 제공하기 위한 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 일 실시예에 따른 제스처 인식 서비스를 제공하기 위한 장치의 제어 모드를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 제스처 인식 서비스를 제공하기 위한 장치의 제스처 인식 영역을 설명하기 위한 예시도이다.
도 7은 일 실시예에 따른 위치 기반 제스처 인식 서비스의 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따른 사용자의 행동 기반 사용자 인증 및 제스처 인식 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9는 일 실시예에 따른 사용자 인증 데이터 생성 및 사용자 인증 장치의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 일 실시예에 따른 사용자 인증 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 11은 일 실시예에 따른 사용자 인증 데이터 생성 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2는 사용자 인증 및 제스처 인식을 제공하기 위한 장치의 다양한 적용 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 레이더 기반 휴먼 모션 인식 장치의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 제스처 인식 서비스를 제공하기 위한 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 일 실시예에 따른 제스처 인식 서비스를 제공하기 위한 장치의 제어 모드를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 제스처 인식 서비스를 제공하기 위한 장치의 제스처 인식 영역을 설명하기 위한 예시도이다.
도 7은 일 실시예에 따른 위치 기반 제스처 인식 서비스의 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따른 사용자의 행동 기반 사용자 인증 및 제스처 인식 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9는 일 실시예에 따른 사용자 인증 데이터 생성 및 사용자 인증 장치의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 일 실시예에 따른 사용자 인증 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 11은 일 실시예에 따른 사용자 인증 데이터 생성 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하 첨부 도면들 및 첨부 도면들에 기재된 내용들을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명하지만, 본 발명이 실시예에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
본 명세서에서 사용되는 "실시예", "예", "측면", "예시" 등은 기술된 임의의 양상(aspect) 또는 설계가 다른 양상 또는 설계들보다 양호하다거나, 이점이 있는 것으로 해석되어야 하는 것은 아니다.
또한, '또는' 이라는 용어는 배타적 논리합 'exclusive or' 이기보다는 포함적인 논리합 'inclusive or' 를 의미한다. 즉, 달리 언급되지 않는 한 또는 문맥으로부터 명확하지 않는 한, 'x가 a 또는 b를 이용한다' 라는 표현은 포함적인 자연 순열들(natural inclusive permutations) 중 어느 하나를 의미한다.
또한, 본 명세서 및 청구항들에서 사용되는 단수 표현("a" 또는 "an")은, 달리 언급하지 않는 한 또는 단수 형태에 관한 것이라고 문맥으로부터 명확하지 않는 한, 일반적으로 "하나 이상"을 의미하는 것으로 해석되어야 한다.
또한, 본 명세서 및 청구항들에서 사용되는 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
한편, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는, 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고, 본 명세서에서 사용되는 용어(terminology)들은 본 발명의 실시예를 적절히 표현하기 위해 사용된 용어들로서, 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 본 발명이 속하는 분야의 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 따라서, 본 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
일 실시예에 따른 사용자 인증 데이터 생성 및 사용자 인증은 제스처 인식을 통해 실행될 수 있다. 본 명세서에서는 먼저 레이더 기반의 제스처 인식에 대해 설명하고, 이후 레이더 기반의 사용자 행동 인식을 통한 사용자 인증에 대해 설명하기로 한다.
한편, 본 명세서에서 '사용자 행동'은 '휴먼 모션'과 '제스처'와 사용자의 '음성 발성' 등을 모두 포함하는 의미로 사용될 수 있다. 예를 들어, '사용자 행동'은 사용자의 손 움직임 및 음성 중 적어도 어느 하나를 포함하는 의미로 사용될 수 있다.
또한, 본 명세서에서 휴먼 모션 인식은 제스처 인식을 포함하고 사람의 각종 움직임 및 움직임 방향, 움직임 속도를 포함하는 상위 개념을 의미한다. 다만, 설명의 편의를 위해 제스처 인식은 휴먼 모션 인식과 동일한 의미로 사용될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 레이더 기반 사용자 인증 및 휴먼 모션 인식 서비스 시스템을 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 레이더 기반 휴먼 모션 인식 서비스 시스템은 제스처 인식 서비스를 제공하기 위한 장치(120) 및 서버/클라우드(130)을 포함한다.
제스처 인식 서비스를 제공하기 위한 장치(120)는 레이더 센서(121)의 제스처 인식 영역(211)에서 사용자(110)의 제스처를 인식할 수 있다.
이때, 제스처 인식 영역(211)은 사용자(110)의 손 또는 팔의 움직임을 감지하는 영역일 수 있다. 따라서, 사용자 입장에서 제스처 인식 영역(211)은 손 또는 팔을 움직임이는 공간(111)으로 인식할 수 있다.
제스처 인식 영역(211)은 손 또는 팔을 움직임이는 공간(111) 보다 크거나 작은 공간일 수 있다. 다만, 본 명세서에서 설명의 편의를 위해 제스처 인식 영역(211)은 손 또는 팔을 움직임이는 공간(111)과 동일한 개념으로 설명하기로 한다.
서버/클라우드(130)는 네트워크를 통해 장치(120)와 연결되는 클라우드 시스템 또는 서비스를 제공하기 위한 서버 시스템일 수 있다.
장치(120)는 제스처 인식을 위해 수집되는 모든 데이터를 서버/클라우드(130)로 전송할 수 있다.
서버/클라우드(130)는 장치(120)로부터 수집되는 데이터에 기초하여 기계 학습을 통해 제스처 인식 성능을 개선할 수 있다.
제스처 인식을 위한 학습 과정은 레이더 센서의 최적화를 위한 레이더 센서 설정 정보를 장치(120)로 전송하고, 장치(120)로부터 설정 완료 신호를 수신하는 과정, 학습을 위한 데이터를 장치(120)로부터 수신하는 과정, 학습 모델의 파라미터를 결정하는 과정을 포함할 수 있다.
이때, 레이더 센서의 최적화는 데이터 슬라이스의 조정, 칩 시그널의 Frame Sequence 조정, 아날로그 디지털 컨버팅을 위한 샘플 레이트 조정 등을 포함할 수 있다.
학습 모델의 파라미터를 결정하는 과정은 Sampling data quantity, Sampling data interval 조정, 최적화 알고리즘 조정 등을 포함할 수 있다.
또한, 서버/클라우드(130)는 장치(120)로부터 제어 신호를 수신하고, 제어 신호에 따른 동작을 수행하는 다른 장치로 제어 신호를 전달할 수도 있다.
한편, 제스처 인식 서비스를 제공하기 위한 장치(120)는 레이더 센서가 장착된 다양한 형태의 디바이스 일 수 있다. 예를 들어, 장치(120)는 제스처 인식 기반의 UX/UI를 제공하는 스마트폰, 텔레비전, 컴퓨터, 자동차, 도어 폰, 게임 컨트롤러 일 수 있다. 또한, 장치(120)는 USB 등의 커넥터를 통해 스마트 폰과 연결되는 형태로 구성될 수도 있다.
레이더 센서(121)는 기 설정된 레이더 인식 영역에서 사용자의 제스처를 검출한다.
레이더 센서(121)는 IR-UWB(Impulse-Radio Ultra Wideband) 레이더 센서 및 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 레이더 센서와 같은 레이더 기반의 모션 인식을 위한 센서일 수 있다.
레이더 센서(121)를 이용함으로써, 근거리에서 손가락 제스처를 인지하는 초정밀 모션 인식이 가능하고, 영상 기반의 모션 인식 대비 개인의 프라이버시 침해 이슈를 회피할 수 있는 장점이 있다.
도 2는 사용자 인증 및 제스처 인식을 제공하기 위한 장치의 다양한 적용 예를 설명하기 위한 도면이다.
본 명세서에서 레이더 센서(121)가 장착된 장치(120)는 '에코 디바이스(Echo Device)'라 칭하고, 레이더 센서(121)가 장착된 장치(120)로부터 '제어 신호'를 전달받아 사용자 제스처에 대응하는 동작을 수행하는 외부 장치는 '외부 디바이스'라 칭하기로 한다.
'제어 신호'는 제스처를 인식한 결과로 사용자의 제스처에 대응하는 동작을 수행시키기 위한 명령 내지 데이터를 의미한다.
예를 들어, 사용자의 손가락 동작이 어떤 움직임인지를 인식한 결과 해당 움직임이 특정 어플리케이션을 실행시키기 위한 동작인 경우, '제어 신호'는 특정 어플리케이션의 실행 명령일 수 있다.
또 다른 예로, 사용자의 손 동작이 현관에 설치된 도어 락을 해제하는 기 설정된 비밀번호에 해당하는 경우 '제어 신호'는 손 동작에 의해 '정확한 비밀번호가 입력되었고 도어 락을 해제하라'는 명령일 수 있다.
예를 들어, 레이더 센서가 장착된 차량의 경우 에코 디바이스로 구분할 수 있다. 또한, 레이더 센서가 장착된 스마트폰으로부터 네트워크를 통해 제어 신호를 수신한 후 인식된 제스처에 따른 동작을 수행하는 홈네트워크 시스템의 경우 외부 디바이스라 칭할 수 있다.
도 2를 참조하면, 에코 디바이스는 스마트폰(121-1), 게임 컨트롤러(120-2), 도어 폰(120-3), 및 커넥터를 통해 스마트 디바이스(120-4)와 연결될 수 있는 장치(121-1)일 수 있다.
예를 들어, 에코 디바이스는 스마트폰(121-1)과 같은 모바일 단말일 수 있다.
이때, 도 1의 장치(120)에 구비된 프로세서는 모바일 단말의 위치 정보에 기초하여 홈 서비스 영역, 주거지 영역, 공공 서비스 영역 차량 내부 영역 및 사용자가 기 지정한 영역 중 어느 하나의 영역을 결정하고, 결정된 영역에서 제공되는 제스처 인식 서비스를 확인하고, 확인된 제스처 인식 서비스 영역에 기초하여 제어 모드를 결정할 수 있다.
이때, 도 1의 장치(120)는 모바일 단말의 위치 정보에 기초하여 제스처 인식 서비스를 제공하는 외부 디바이스의 수행부에게 상기 제어 신호를 전달할 수 있다.
만일, 제어 모드가 내부 디바이스 제어 모드인 경우 에코 디바이스는 홈 서비스 영역, 주거지 영역, 공공 서비스 영역, 차량 내부 영역 및 사용자가 기 지정한 영역 중 어느 하나의 영역에 설치된 디바이스이고, 상기 프로세서는 사용자 제스처가 인식되면 기 설정된 제어 모드에 따라 상기 제어 신호를 생성할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 레이더 기반 휴먼 모션 인식 장치의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 휴먼 모션 인식 장치(300)는 레이더(310), 안테나부(320), 제어부(330)를 포함할 수 있다. 휴먼 모션 인식 장치(300)는 통신부(340)를 더 포함할 수 있다.
레이더(310)는 레이더 신호를 송신한다.
안테나부(320)는 송신된 레이더 신호에 대해 오브젝트로부터 반사된 신호를 수신한다. 이때, 안테나부(320)는 모노 펄스 안테나, 위상 배열 안테나, 또는 다채널 수신기 구조의 배열 안테나로 구성될 수 있다.
제어부(330)는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 이때 제어부(330)는 명령어(instructions) 또는 프로그램이 기록된 적어도 하나의 컴퓨터 인식 가능 스토리지(one or more computer - readable storage media)와 연결될 수 있다.
따라서, 제어부(330)는 제1 시간 구간에서 오브젝트의 위치를 파악하기 위한 제1 레이더 신호를 송신하도록 상기 레이더(310)에 대한 파라미터를 설정하고, 상기 제1 레이더 신호의 반사 신호에 대한 제1 신호처리에 기초하여 상기 오브젝트의 위치를 검출하고, 상기 오브젝트의 위치가 기 설정된 제스처 인식 영역 내에 있는지를 판단하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다.
또한, 제어부(330)는 상기 오브젝트의 위치가 제스처 인식 영역 내에 있으면 제2 시간 구간에서 제스처 인식을 위한 제2 레이더 신호를 송신하도록 상기 레이더(310)에 대한 파라미터를 조정하고, 상기 제2 레이더 신호의 반사 신호에 대한 제2 신호처리에 기초하여 상황 정보를 결정하고, 상기 상황 정보를 어플리케이션 또는 구동 시스템으로 전달하도록 구성될 수 있다.
이때, 상황정보는 현재 실행중인 어플리케이션에 의해 결정될 수 있다.
예를 들어, 현재 실행중인 어플리케이션이 제스처 인식을 통한 유저 인터페이스를 제공하는 경우 상황 정보는 제스처 인식일 수 있다. 또한, 현재 활성화되어 있는 센서 모듈이 있는 경우 상황 정보는 센서 모듈에 대한 제어 정보일 수 있다. 이때 제어 정보는 제스처 인식으로 생성되고, 인식된 제스처에 대응하는 제어 신호 일 수 있다.
통신부(340)는 외부 서버 또는 디바이스와 유무선 네트워크를 통해 데이터를 송수신 할 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 제스처 인식 서비스를 제공하기 위한 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4에 도시된 방법은 도 1의 장치(120) 또는 도 3의 장치(300)에 의해 수행될 수 있다.
따라서, 일 실시예에 따른 제스처 인식 서비스를 제공하기 위한 방법은 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 장치에 의해 수행될 수 있다.
410단계에서 장치는 기 설정된 레이더 인식 영역에서 사용자의 제스처를 검출한다.
420단계에서 장치는 검출된 사용자의 제스처에 대응하는 제어 신호를 생성한다.
이때, 장치는 상기 레이더 센서가 장착된 디바이스의 유저 인터페이스 설정 정보, 상기 레이더 센서가 장착된 디바이스의 위치 정보, 상기 디바이스에서 실행 중인 어플리케이션에 관한 정보 및 상기 디바이스와 네트워크를 통해 연결된 외부 장치에 관한 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여 제어 모드를 결정하고, 상기 제어 모드에 대응하는 제어 신호를 생성할 수 있다.
430단계에서 장치는 용자 제스처에 대응하는 동작을 수행하는 실행부로 상기 제어 신호를 전달한다.
제어 신호가 에코 디바이스의 제어에 관한 것이면, 440단계에서 장치는 제스처에 대응하는 동작을 수행한다.
도 5는 일 실시예에 따른 제스처 인식 서비스를 제공하기 위한 장치의 제어 모드를 설명하기 위한 도면이다.
도 5에 도시된 방법은 도 1의 장치(120) 또는 도 3의 장치(300)에 의해 수행될 수 있다.
도 5를 참조하면, 사용자의 제스처가 검출되면 510 단계에서 장치는 에코 디바이스 제어 모드 인지를 확인한다.
에코 디바이스 제어 모드인지 여부는 장치의 제스처 인식이 활성화되어 있거나 인식된 제스처가 내부 디바이스 제어를 위한 동작인 경우일 수 있다.
또한, 장치의 제스처 인식은 활성화 되어 있으나 디바이스 설정이 외부 디바이스 제어 모드로 설정되어 있는 경우와 사용자의 제스처가 외부 디바이스 제어를 위한 동작인 경우 외부 디바이스 제어 모드로 결정될 수 있다.
또한, 현재 에코 디바이스에서 실행 중인 어플리케이션을 통해 외부 디바이스를 제어하도록 설정된 경우, 장치는 에코 디바이스와 외부 디바이스를 모두 제어하기 위한 모드로 동작할 수 있다.
예를 들어, 현재 에코 디바이스에서 실행중인 어플리케이션이 홈 네트워크에 연결된 온도 조절 어플리케이션인 경우, 사용자의 제스처는 온도 조절에 관한 것일 수 있다. 이때, 장치는 제어 신호를 네트워크를 통해 외부 디바이스로 전송하도록 통신부를 제어하는 것과 외부 디바이스에서 온도 조절을 하도록 제어하는 데이터를 포함할 수 있다.
한편, 에코 디바이스라고 해서 반드시 도 5에 도시된 흐름으로 제어 모드를 판단하는 것은 아니다. 즉, 장치의 최초 설치 단계에서부터 외부 디바이스와 연동되지 않는 경우 도 5에 도시된 흐름도가 적용되지 않을 수 있다. 예를 들어, 도어 폰에 레이더 센서가 장착되어 있고 단순히 비밀 번호에 해당하는 제스처 만을 인식하도록 설정된 경우 도 5의 흐름도는 적용되지 않는다.
510 단계의 판단 결과 에코 디바이스 제어 모드가 아닌 경우, 520 단계에서 장치는 외부 디바이스 제어 모드로 판단하고 인식되는 제스처에 따른 제어 신호를 생성한 후, 530단계에서 제어 신호를 외부 디바이스에게 전달할 수 있다.
510 단계의 판단 결과 에코 디바이스 제어 모드인 경우 장치는 540 단계에서 위치 정보 연동이 필요한지 여부를 판단한다.
위치 정보 연동이 필요한 경우는 사용자의 제스처가 위치 정보 연동 서비스가 필요한 동작으로 인식된 경우 또는 디바이스의 설정이 위치 정보 기반 서비스가 활성화 되어 있는 경우일 수 있다.
위치 정보 연동이 필요 없는 경우 550 단계에서 장치는 사용자 제스처에 대응하는 제어 신호를 생성하고, 수행부로 제어 신호를 전달한다.
위치 정보 연동이 필요한 경우, 장치는 560 단계에서 위치 정보를 확인하고 570 단계에서 위치 기반 제어 신호를 생성한다.
이때 위치 기반 제어 신호는 위치, 장소, 특정 공간에 따라 서로 다른 서비스를 제공하는 제어 신호를 의미한다.
예를 들어, 사용자의 동일한 손동작도 위치에 따라, 장소에 따라 다른 입력 명령으로 인식될 수 있다.
580 단계에서 장치는 제어 신호를 수행부로 전달함으로써, 사용자의 제스처에 대응하는 동작이 수행되도록 수행부를 제어한다.
도 6은 일 실시예에 따른 제스처 인식 서비스를 제공하기 위한 장치의 제스처 인식 영역을 설명하기 위한 예시도이다.
도 6을 참조하면, 기 설정된 레이더 인식 영역은 제어 모드에 따라 가변적으로 조정될 수 있다.
도 3의 프로세서(330)는 에코 디바이스의 제어 모드로 동작하는 경우 인식 영역을 근접 영역(211)으로 설정할 수 있다.
또한, 장치(120)는 외부 디바이스의 제어 모드로 동작하는 경우와 디바이스의 단순 제어인 경우 인식 영역을 확대된 근접 영역(211-1)로 설정할 수 있다.
디바이스의 단순 제어는 예를 들어, 스마트폰이 잠김 상태에서 해제를 인식하기 위한 상태인 경우, 자동차가 주차된 상태에서 운전자의 접근을 인식하고 사용자의 제스처를 인식하여 도어 열림 기능을 수행하는 경우일 수 있다.
인식 영역의 조정은 레이더 센서의 출력 전압 레벨을 조정하거나, 해당 인식 영역 이외의 영역에서 인식되는 제스처를 무시하는 방식으로 조정될 수 있다.
한편, 레이더 센서의 출력에 따라 인식 영역은 확대된 근접 영역(211-1) 보다 더 원거리 영역으로 설정될 수 도 있다.
이때, 장치(120)는 근접 영역(211), 확대된 근접 영역(211-1) 및 원거리 영역에 적합한 제어 모드로 동작할 수 있다.
한편, 장치(120)는 레이더 센서(121)의 설정을 통해 손가락(finger), 손(hand), 몸(body)의 움직임 중 인식이 필요한 부분을 위해 인식 영역을 조정할 수도 있다.
예를 들어, 손가락(finger)의 움직임을 인식하기 위해서는 인식 영역을 근접 영역(211)으로 설정하거나, 몸(body)의 움직임을 인식하는 경우 인식 영역을 확대된 근접 영역(211-1) 또는 확대된 근접 영역(211-1) 보다 더 확장된 원거리 영역을 설정할 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따른 위치 기반 제스처 인식 서비스의 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 7을 참조하면, 위치 기반 제스처 인식 서비스는 홈 서비스 영역(710), 주거지 서비스 영역(720) 및 비 주거지 서비스 영역(730) 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
각 영역에 설치된 장치들(120-1, 120-2, 120-3, 120-4)은 각각 레이더 센서가 장착된 에코 디바이스일 수 있다. 다라서, 각 영역에 설치된 장치들(120-1, 120-2, 120-3, 120-4)로부터 수집된 데이터들은 서버/클라우드(130)로 전송될 수 있다.
또한, 각 영역에서 사용자는 모바일 단말(120)을 통해 제스처를 인식시키거나 각 영역에 설치된 장치들(120-1, 120-2, 120-3, 120-4)을 통해 직접 제스처를 인식 시킬 수도 있다.
예를 들어, 사용자(110)가 차량이 주차된 영역(740)으로 진입하면 모바일 단말(120)의 제스처 인식은 비활성화 되고, 차량에 설치된 에코 디바이스(120-4)의 제스처 인식 영역(211-7)에서 제스처를 인식함으로써, 도어 열림 또는 시동 걸림 등의 제어 신호를 생성하고, 제어 신호에 따른 동작이 수행될 수 있다.
또한, 위치 기반 제스처 인식 서비스는 특정 장소, 예를 들어 영화관, 박람회장, 전시회장을 포함할 수도 있다.
또한, 위치 기반 제스처 인식 서비스는 자동차(740) 내부 영역을 포함할 수 있고, 자동차(740)의 이동에 따른 위치 정보를 고려하여 위치 기반 서비스를 제공할 수 있다.
이때, 위치 기반 서비스는 사용자의 동일한 손동작이라도 위치에 따라 다른 명령을 전달하기 위한 제어 신호를 생성하는 것을 포함한다. 본 명세서에서 위치에 따라 다른 명령을 전달하기 위한 사용자의 제스처 및 제어 신호는 연속된 동작으로 정의되는 '제어 언어들'이라고 표현될 수 있다.
예를 들어 홈 서비스 영역에서 사용자의 연속된 손동작은 홈 서비스 영역에 설치된 각종 장치들을 제어하기 위한 수단으로 사용될 수 있다.
또한, 사용자의 동일한 연속된 손동작을 주거지 서비스 영역(720)에 설치된 장치(120-1)는 엘리베이터 제어, 주차장과 관련된 서비스 등으로 인식하도록 설정될 수 있다.
한편, 어느 하나의 영역에는 복수의 에코 디바이스들(120-2, 120-3)이 설치된 영역이 있을 수 있다. 이때, 사용자의 동작 인식은 에코 디바이스 별로 인식 가능한 공간이 구분되어 있으므로, 디바이스별 구분된 공간에서 다양한 제스처 인식 서비스의 제공이 가능하다.
도 8은 일 실시예에 따른 사용자의 행동 기반 사용자 인증 및 제스처 인식 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 인증 데이터 생성 및 사용자 인증은 도 1 내지 도 7을 통해 설명한 휴먼 모션 인식 또는 제스처 인증 전에 수행될 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 사용자 인증 데이터 생성 및 사용자 인증은 휴먼 모션 인식 또는 제스처 인증과 독립적으로 사용자를 인식하기 위한 수단으로 사용될 수 있다.
도 8에 도시된 예는 스마트 폰과 같은 디바이스에서 사용자 인증을 수행한 후 제스처 인식을 수행하는 예를 나타낸다.
도 8을 참조하면, 디바이스는 810 단계에서 사용자 인증을 수행한다.
사용자 인증을 위한 인증 데이터 생성 및 구체적인 사용자 인증 방법에 대해서는 도 9 내지 도 11을 통해 설명하기로 한다.
820 단계에서 디바이스는 사용자 인증 후 필요한 어플리케이션을 실행할 수 있다.
예를 들어, 디바이스는 사용자 인증 후 스마트 폰의 홈 화면을 출력할 수도 있고, 금융 관련 어플리케이션을 실행할 수도 있다.
830 단계에서 디바이스는 레이더 기반의 제스처 인식을 수행할 수 있다.
840 단계에서 디바이스는 인식된 제스처에 대응하는 동작을 실행할 수 있다.
도 9는 일 실시예에 따른 사용자 인증 데이터 생성 및 사용자 인증 장치의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
본 명세서에서 사용자 인증 데이터 생성 및 사용자 인증 장치는 간략하게 사용자 인증 장치라 칭하기로 한다.
도 9를 참조하면, 사용자 인증 장치(900)는 레이더부(910), 안테나부(820), 제어부(930), 통신부(740), 사용자 행동 결정부(950) 및 가이드 제공부(860)를 포함할 수 있다.
사용자 행동 결정부(950)는 기 설정된 사용자 인증 신뢰도 등급에 대응하는 입력용 사용자 행동을 결정한다.
이때, '입력용 사용자 행동'은 패스워드와 같이 인증을 위한 행동의 종류를 의미한다. 예를 들어, '입력용 사용자 행동'은 손을 좌에서 우로 또는 우에서 좌로 움직이는 제스처, 원을 그리는 제스처, 알파벳 X 표시를 그리는 제스처, 아라비아 숫자 8을 그리는 제스처, 3음절 이상의 음성을 말하면서 특정 제스처를 함께 취하는 행동일 수 있다.
본 명세서에서 '입력용 사용자 행동'은 '사용자 행동'으로 간략하게 표현하기도 한다. 이때, '사용자 행동'은 사용자 인증 데이터를 생성하기 위한 '입력용 사용자 행동' 및 기 설정된 입력용 사용자 행동에 해당하는 사용자 인증을 위한 사용자 행동을 포괄하는 의미로 사용될 수 있다.
사용자 인증 신뢰도 등급은 사용자 인증의 보안 강도에 따라 구분되는 등급을 의미한다.
사용자 인증의 보안 강도는 예를 들어, 터치 인터페이스에서 보안 기능이 없는 드레그, 중간 정보의 보안 기능으로 분류되는 패턴 입력, 중간 정도의 보안 기능으로 분류되는 PIN(Personal Information Number) 입력, 보안 강도가 비교적 높은 것으로 분류되는 비밀번호 입력 설정, 보안 강도가 매우 높은 것으로 분류되는 생체 인식을 '입력용 사용자 행동'에 응용한 것이다.
따라서, 사용자 신뢰도 등급은 예를 들어 없음, 낮음, 중간, 높음, 매우 높음으로 분류될 수 있다.
사용자 신뢰도 등급은 사용자의 선택 또는 디바이스 또는 어플리케이션에서 요구되는 보안 강도에 따라 결정될 수 있다.
예를 들어, 가족 구성원 중 어느 한 명을 구분하기 위한 용도의 사용자 인증의 경우 사용자 신뢰도 등급은 '낮음'일 수 있다. 또한, 스마트 폰의 패턴 입력에 대응하는 사용자 인증의 신뢰도 등급은 '중간'일 수 있다. 또한, 금융 관련 어플리케이션에서 요구하는 사용자 인증의 경우 사용자 신뢰도 등급은 '매우 높음'일 수 있다.
여러 가지 입력용 사용자 행동에 대해 반복적인 기계 학습을 수행함으로써, 사용자 고유의 특징을 대표하는 신뢰도가 높은 순서를 추출할 있다.
예를 들어, 숫자 8을 그리는 제스처는 주먹을 쥐었다 펴는 제스처에 비해 사용자 고유의 특징을 대표하는 신뢰도가 더 높을 수 있다.
또한, 단일 제스처 보다 여러 가지 연속된 제스처가 사용자 고유의 특징을 대표하는 신뢰도가 더 높을 수 있다.
아래 [표 1]은 기계 학습을 통해 결정된 사용자 인증 신뢰도 등급에 대응하는 입력용 사용자 행동을 나타내는 예시이다.
[표 1]
[표 1]을 참조하면, 사용자 행동 결정부(950)는 기 설정된 사용자 인증 신뢰도 등급이 '중간'인 경우 입력용 사용자 행동을 '연속된 2개 이상의 제스처', '숫자 8을 그리는 제스처' 또는 '알파벳 X를 그리는 제스처' 중 어느 하나로 결정할 수 있다.
가이드 제공부(860)는 입력용 사용자 행동 또는 사용자의 행동을 유도하는 가이드를 제공한다.
사용자의 행동을 유도하는 가이드는 사용자 행동의 종류 및 사용자 행동의 반복 횟수에 대한 음성 출력 또는 디스플레이를 포함할 수 있다.
사용자 행동의 종류는 단일 제스처, 기호 또는 숫자를 그리는 제스처, 단일 제스처와 2음절 음성, 기호 또는 숫자를 그리는 제스처와 2음절 이상의 음성을 포함한다.
예를 들어, 사용자 행동의 종류에 대한 가이드 제공은 사용자가 원하는 사용자 행동을 하도록 유도하는 음성 안내, 또는 기 설정된 사용자 인증 신뢰도 등급에 대응하는 사용자 행동을 유도하는 음성 안내일 수 있다.
사용자 행동의 반복 횟수는 복수의 기초 데이터(raw data)를 획득하기 위한 것이다. 예를 들어, 사용자 행동의 반복 횟수는 3 ~ 15회 사이로 결정될 수 있다.
이때, 사용자 해동의 반복 횟수는 사용자 인증 신뢰도 등급 및 사용자 행동의 복잡성에 따라 결정될 수도 있다. 예를 들어, 사용자 인증 신뢰도 등급이 높은 경우 보다 많은 반복 횟수를 요구할 수도 있고, 반대로 사용자 인증 신뢰도 등급이 낮을수록 적은 반복 횟수로 결정될 수 있다.
레이더부(910)는 사용자의 행동을 인식하기 위한 레이더 신호를 송신한다.
레이더부(910)는 도 1의 레이더 센서(121)를 포함하며, 도 3의 레이더(310)와 동일한 기능을 수행할 수 있다.
또한, 레이더부(910)는 복수의 레이더를 포함하는 레이더 어레이로 구성될 수 있다. 복수의 레이더들 각각은 동일한 주파수 대역으로 동작하거나 서로 다른 주파수 대역을 동작할 수 있다.
복수의 레이더들 중 제1 레이더는 오브젝트의 위치 또는 제1 상황을 파악하기 위한 제1 레이더 신호를 송신할 수 있다.
복수의 레이더들 중 제2 레이더(613)는 제스처 인식 또는 제2 상황을 파악하기 위한 제2 레이더 신호를 송신할 수 있다.
이때, 제1 상황은 사물의 존재, 유저의 접근, 사물의 움직임 또는 유저의 움직임이 발생했음을 나타낸다. 제2 상황은 제스처 인식, 연결된 센서의 제어 등 현재 실행 중인 어플리케이션 또는 동작 모드에 따라 인식되는 상황일 수 있다.
상기 제1 레이더 신호는 펄스 신호를 이용하는 펄스 레이더 신호이고, 상기 제2 레이더 신호는 시간에 대해 연속적으로 출력되는 연속파 레이더(Continuous wave Radar) 신호일 수 있다.
복수의 레이더들 중 적어도 하나는 사용자의 음성 데이터를 획득하기 위한 용도로 사용될 수 있다. 따라서, 복수의 레이더들 중 적어도 하나는 사용자의 폐, 성대, 조음기관(Articulator)을 향하도록 설정될 수 있고, 음성 발성 시 발생하는 사용자의 폐, 성대, 조음기관으로 인해 발생하는 vibration 신호를 획득하는데 사용될 수 있다.
안테나부(820)는 도 3의 안테나부(320)와 동일한 기능을 수행할 수 있다.
안테나부(820)는 사용자의 행동에 의해 발생하는 반사 신호를 수신한다.
또한, 안테나부(820)는 음성 발성 시 발생하는 사용자의 폐, 성대, 조음기관의 움직임에 의해 발생하는 반사 신호를 수신할 수 있다.
제어부(930)는 도 3의 제어부(330)와 동일한 기능을 수행할 수 있다.
또한, 제어부(930)는 사용자의 행동에 의해 발생하는 반사 신호에 기초하여 참조 신호를 생성하고, 상기 참조 신호의 특징 값에 기초하여 복수의 추가 신호를 생성하고, 상기 복수의 추가 신호를 상기 참조신호에 합성하여 자가 복제된 복수의 추가 샘플을 생성하고, 상기 참조 신호 및 상기 복수의 추가 샘플을 포함하는 사용자 인증 데이터베이스를 생성하고, 상기 사용자 인증 데이터베이스를 어플리케이션 또는 서버로 전달하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다.
또한, 제어부(930)는 사용자의 행동에 의해 발생하는 반사 신호에 기초하여 참조 신호를 생성하고, 상기 참조 신호의 특징 값에 기초하여 복수의 추가 신호를 생성하고, 상기 복수의 추가 신호를 상기 참조신호에 합성하여 자가 복제된 복수의 추가 샘플을 생성하고, 사용자 인증이 필요한 것으로 판단되면, 사용자 인증을 위한 사용자 행동을 유도하도록 상기 가이드 제공부를 제어하고, 레이더 신호에 기초하여 사용자의 행동을 인식하고, 인식된 사용자의 행동에 기초하여 사용자 인증을 수행하도록 구성될 수 있다.
이때, 제어부(930)는 기 설정된 사용자 행동 인식 영역 내에 사용자가 접근한 상태인지 판단하고, 상기 사용자가 기 설정된 사용자 행동 인식 영역 내에 위치하는 것으로 판단되면, 사용자 행동 인식을 위한 레이더를 활성화할 수 있다.
이때, 참조 신호의 특징 값은 전 처리(pre-processing)된 반사 신호의 신호 레벨 정보, 위상에 대한 정보 및 미세 도플러 신호의 패턴 정보, 속도 정보를 포함할 수 있다.
이때, 사용자의 행동은 제스처 및 음성을 포함할 수 있고, 참조 신호는 제스처에 대한 제1 참조 신호, 상기 음성에 대한 제2 참조 신호 및 상기 제1 참조 신호 및 상기 제2 참조 신호를 합성한 제3 참조 신호를 포함할 수 있다.
제어부(930)는 상기 참조 신호와 상기 복수의 추가 신호에 대해 컨볼루션 연산을 수행하고, 상기 컨볼루션 연산을 통해 생성된 샘플들과 상기 참조신호에 대해 크로스-코릴레이션 연산을 수행하고, 상기 크로스-코릴레이션 연산의 결과에 기초하여 상기 복수의 추가 샘플을 생성할 수 있다.
제어부(930)는 제스처 및 음성 각각에 기초하여 사용자를 인증하는 낮은 단계 인증 과정 또는 상기 제스처에 의해 발생한 레이더 신호 및 상기 음성에 의해 발생한 레이더 신호 간의 관계에 기초하여 사용자를 인증하는 높은 단계 인증 과정을 수행할 수 있다.
통신부(740)는 도 3의 통신부(340)와 동일한 기능을 수행할 수 있다.
도 10은 일 실시예에 따른 사용자 인증 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 10에 도시된 방법은 도 9에 도시된 장치에 의해 수행될 수 있다.
1010 단계에서 장치는 사용자의 행동을 유도하는 가이드를 제공한다.
1020단계에서 장치는 레이더 신호를 송신하고 사용자의 행동에 의해 발생하는 반사 신호에 기초하여 참조 신호를 생성한다.
1020 단계에서 장치는 3~15회 반복되는 사용자 행동 각각에 대한 raw data를 획득하고, 획득된 raw data 에 대한 전 처리를 통해 정제된 데이터를 획득할 수 있다.
이때, raw data 에 대한 전 처리는 노이즈 제거, 정규화, 디지털 신호 변환, 반사 신호에 윈도우 함수와 고속 푸리에 변환을 통해 거리 정보를 추출하는 거리-처리(range-processing), 및 상대적으로 높은 반사율을 갖는 클러터의 신호크기를 억제하는 에코 억제 처리(echo suppression processing)를 포함할 수 있다.
1020 단계에서 장치는 복수의 정제된 데이터로부터 사용자를 특정하거나 대표할 수 있는 참조(reference) 정보 또는 특징 값을 추출할 수 있다.
예를 들어, 대표적인 참조 정보는 사용자의 특징을 나타내는 신호 파형의 패턴, 크기, 위상, 속도 정보를 포함할 수 있다.
1020 단계에서 장치는 복수의 정제된 데이터 중 참조(reference) 정보 또는 특징 값이 가장 잘 반영된 정제된 데이터를 참조 신호로 결정하거나, 복수의 정제된 데이터 중 임의의 하나를 선택하고 참조(reference) 정보 또는 특징 값에 기 설정된 웨이트 값을 반영하여 참조 신호를 생성할 수도 있다.
1020 단계에서 장치는 결정된 참조 신호와 raw data 사이의 정보의 차분 값을 획득할 수 있다. 예를 들어, 참조 신호와 raw data 사이의 정보의 차분 값은 min-max variation, phase shift offset, frequency offset 및 radial velocity variation을 포함할 수 있다.
1020 단계에서 장치는 참조 신호에 포함되는 정보에 대해 변화 정도 정보(deviation value information)을 추출할 수 있다. 이때, 변화 정도 정보는 자가 복제된 복수의 추가 샘플을 생성하는데 사용될 수 있다.
한편, 장치는 음성을 입력할 수 있는 마이크로폰을 구비할 수 있고, 음성 신호의 경우 마이크로폰 또는 레이더를 통해 획득할 수도 있다.
예를 들어, 마이크로폰을 통해 획득된 음성 신호에 대한 패턴, 신호 크기, 등에 기초하여 제1 사용자 인증 데이터를 생성할 수 있다. 또한, 레이더를 사용하여 사용자의 조음 기관 등의 움직임에 대한 반사 신호에 기초하여 제2 사용자 인증 데이터를 생성할 수 있다. 마지막으로 장치는 레이더 기반의 제스처 인식을 통한 제3 사용자 데이터를 생성할 수도 있다.
1030 단계에서 장치는 참조 신호의 특징 값에 기초하여 복수의 추가 신호를 생성하고, 상기 복수의 추가 신호를 상기 참조신호에 합성하여 자가 복제된 복수의 추가 샘플을 생성한다.
1030 단계에서 장치는 변화 정도 정보(deviation value information)에 기초하여 복수의 추가 신호를 생성할 수 있다.
예를 들어, phase shift resolution이 1도 단위로 0 ~ 5 사이의 변화 정도 정보를 갖고, frequency offset이 0.1 단위로 -5 ~ 5 사이의 변화 정도 정보를 갖는 경우 두 정보를 만족하는 범위 내에서 500 개의 추가 신호를 생성할 수 있다.
복수의 추가 신호는 참조 신호에 합성될 수 있는 리플(ripple) 또는 노이즈(noise) 형태로 생성될 수 있다.
이때, 복수의 추가 신호는 특정 사용자에 대한 raw data로부터 획득된 것이기 때문에, 개인별로 다른 숫자로 생성되거나, 개인별로 고유한 값을 가질 수 있다.
1030 단계에서 장치는 복수의 추가 신호들 각각과 참조 신호에 대해 합성 곱(convolution) 연산을 수행함으로써 샘플을 생성할 수 있다.
복수의 추가 신호와 참조 신호를 합성함으로써 사용자로부터 직접 취득하지 않은 자가 복제된 복수의 추가 샘플을 생성할 수 있다.
Convolution 연산을 수행한 결과는 신호 정보가 정확하게 더해지는 형태가 아닌 합성의 형태이므로 reference 신호의 형태나 정보에 따라 합성되는 신호 정보가 변화할 수 있다.
따라서, 장치는 추가 샘플과 참조 신호에 대해 크로스-코릴레이션 연산을 수행하고, 크로스-코릴레이션 연산의 결과에 기초하여 참조 신호 또는 raw data와 차이가 크지 않은 샘플 들만 사용자 인증을 위한 추가 샘플로 결정할 수도 있다.
1040 단계에서 장치는 사용자 인증이 필요한 것으로 판단되면, 사용자 인증을 위한 사용자 행동을 유도하는 가이드를 출력한다.
사용자 인증인 필요한 경우는 디바이스의 잠금을 해제하는 경우, 현관 출입시 사용자 인증, 또는 한정된 인원 중 어느 한 인원을 구분해야 하는 경우일 수 있다.
사용자 인증을 위한 사용자 행동을 유도하는 가이드는 예를 들어 1010 단계에서 입력된 사용자 행동에 대한 1~2회의 음성 안내 또는 디스플레이를 포함할 수 있다.
일 실시예에서 장치는 먼저 사용자 또는 사용자 단말의 근접성 기반의 확인을 수행한 후 사용자 행동 기반의 사용자 인증을 수행할 수 있다.
따라서, 1040 단계에서 장치는 기 설정된 사용자 행동 인식 영역 내에 사용자가 접근한 상태인지 판단하고, 사용자가 기 설정된 사용자 행동 인식 영역 내에 위치하는 것으로 판단되면, 사용자 행동 인식을 위한 레이더를 활성화할 수 있다.
사용자 단말의 근접성을 확인하기 위해, 도 9에 도시된 장치(900)는 블루투스 또는 와이파이 등의 NIC(network interface controller) 통신 모듈을 포함할 수 있다.
예를 들어, 사용자 단말은 와이파이를 활성화하고, probe message를 생성하고, MAC 주소 또는 기 설정된 정보를 포함하는 preamble 정보를 포함하는 probe message를 브로드캐스트할 수 있다.
장치(900)는 기 저장된 사용자 단말의 MAC 주소 또는 기 설정된 정보를 이용하여 사용자 단말의 접근을 감지할 수 있다.
따라서, 장치(900)는 기 등록된 사용자 단말의 접근을 감지함으로써 사용자 행동 인증 전의 1차적인 사용자 인증을 수행한 후, 사용자 행동 기반의 2차적인 사용자 인증을 수행할 수 있다.
1050 단계에서 장치는 레이더 신호에 기초하여 사용자의 행동을 인식한다.
이때, 사용자 행동에 음성이 포함되는 경우 장치는 먼저 제스처를 자가 복제된 추가 샘플들과 비교하여 사용자를 인증하고, 음성 데이터를 자가 복제된 추가 샘플들과 비교하여 사용자를 인증할 수 있다.
또한, 제스처와 음성이 동시에 입력되는 사용자 행동인 경우 제스처에 대한 샘플과 음성에 대한 샘플이 합성된 샘플을 이용하여 사용자를 인증할 수도 있다.
도 11은 일 실시예에 따른 사용자 인증 데이터 생성 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 11에 도시된 방법은 도 9에 도시된 장치(900)에 의해 수행될 수 있다.
1110 단계에서 장치는 기 설정된 사용자 인증 신뢰도 등급에 대응하는 입력용 사용자 행동을 결정한다.
1120 단계에서 장치는 입력용 사용자 행동을 유도하는 가이드를 제공한다.
1130 단계에서 장치는 입력용 사용자의 행동을 인식하기 위한 레이더 신호를 송신하고 상기 입력용 사용자의 행동에 의해 발생하는 반사 신호를 수신하고, 입력용 사용자의 행동에 의해 발생하는 반사 신호에 기초하여 참조 신호를 생성한다.
1140 단계에서 장치는 참조 신호의 특징 값에 기초하여 복수의 추가 신호를 생성한다.
1150 단계에서 장치는 복수의 추가 신호를 상기 참조신호에 합성하여 자가 복제된 복수의 추가 샘플을 생성하고, 상기 참조 신호 및 상기 복수의 추가 샘플을 포함하는 사용자 인증 데이터베이스를 생성한다.
1160 단계에서 장치는 사용자 인증 데이터베이스를 어플리케이션 또는 서버로 전달한다.
어플리케이션 또는 서버는 사용자 인증 데이터베이스에 저장된 참조 신호 및 복수의 추가 샘플들을 사용자 인증 시 입력되는 신호와 매칭함으로써 사용자 인증을 수행할 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.
Claims (22)
- 사용자 단말의 인증 데이터 생성 방법에 있어서,
기 설정된 사용자 인증 신뢰도 등급에 대응하는 입력용 사용자 행동을 결정하는 단계;
상기 입력용 사용자 행동을 유도하는 가이드를 제공하는 단계;
상기 입력용 사용자의 행동을 인식하기 위한 레이더 신호를 송신하고 상기 입력용 사용자의 행동에 의해 발생하는 반사 신호를 수신하는 단계;
상기 입력용 사용자의 행동에 의해 발생하는 반사 신호에 기초하여 참조 신호를 생성하는 단계;
상기 참조 신호의 특징 값에 기초하여 복수의 추가 신호를 생성하는 단계;
상기 복수의 추가 신호를 상기 참조신호에 합성하여 자가 복제된 복수의 추가 샘플을 생성하고, 상기 참조 신호 및 상기 복수의 추가 샘플을 포함하는 사용자 인증 데이터베이스를 생성하는 단계; 및
상기 사용자 인증 데이터베이스를 어플리케이션 또는 서버로 전달하는 단계를 포함하는
사용자 단말의 인증 데이터 생성 방법. - 제1항에 있어서,
상기 입력용 사용자 행동은,
상기 사용자 인증 신뢰도 등급에 따라 단일 제스처, 기호 또는 숫자를 그리는 제스처, 단일 제스처와 2음절 음성, 기호 또는 숫자를 그리는 제스처와 2음절 이상의 음성 중 적어도 어느 하나를 포함하는
사용자 단말의 인증 데이터 생성 방법. - 제2항에 있어서,
상기 입력용 사용자의 행동에 의해 발생하는 반사 신호를 수신하는 단계는,
상기 기 설정된 사용자 인증 신뢰도 등급이 최고 높은 레벨이면, 오브젝트의 위치를 검출하기 위한 제1 레이더 신호와 제스처 인식을 위한 제2 레이더 신호를 시분할적으로 송신하는 멀티 레이더 송신 프레임을 송신하는 단계; 및
상기 제1 레이더 신호의 반사 신호와 상기 제2 레이더 신호의 반사 신호를 수신하는 단계를 포함하는
사용자 단말의 인증 데이터 생성 방법. - 제3항에 있어서,
상기 참조 신호를 생성하는 단계는,
상기 멀티 레이더 송신 프레임의 N번째(N은 0보다 큰 정수) 주기에서 수신된 제1 레이더 신호의 반사 신호와 상기 멀티 레이더 송신 프레임의 N + k(k는 0보다 큰 정소)번째 주기에서 수신된 제1 레이더 신호의 반사 신호에 대한 제1 신호처리에 기초하여 상기 오브젝트의 움직임 방향에 대한 벡터 값을 추출하는 단계; 및
상기 멀티 레이더 송신 프레임의 N번째 주기부터 N + k번째 주기 동안 수신된 상기 제2 레이더 신호의 반사 신호에 대한 제2 신호처리를 수행하고, 상기 제2 신호 처리에 기초하여 상기 제2 레이더 신호의 반사 신호에 대한 특성 값을 추출하는 단계를 포함하는
사용자 단말의 인증 데이터 생성 방법. - 제1항에 있어서,
상기 참조 신호의 특징 값은 전 처리(pre-processing)된 반사 신호의 신호 레벨 정보, 위상에 대한 정보 및 미세 도플러 신호의 패턴 정보, 속도 정보 중 적어도 어느 하나를 포함하는
사용자 단말의 인증 데이터 생성 방법. - 사용자의 행동을 유도하는 가이드를 제공하는 단계;
레이더 신호를 송신하고 사용자의 행동에 의해 발생하는 반사 신호에 기초하여 참조 신호를 생성하는 단계;
상기 참조 신호의 특징 값에 기초하여 복수의 추가 신호를 생성하고, 상기 복수의 추가 신호를 상기 참조신호에 합성하여 자가 복제된 복수의 추가 샘플을 생성하는 단계;
사용자 인증이 필요한 것으로 판단되면, 사용자 인증을 위한 사용자 행동을 유도하는 가이드를 출력하는 단계;
레이더 신호에 기초하여 사용자의 행동을 인식하는 단계; 및
인식된 사용자의 행동에 기초하여 사용자 인증을 수행하는 단계를 포함하는
사용자 단말의 사용자 인증 방법. - 제6항에 있어서,
상기 사용자의 행동을 유도하는 가이드는 사용자 행동의 종류 및 사용자 행동의 반복 횟수에 대한 음성 출력 또는 디스플레이를 포함하는
사용자 단말의 사용자 인증 방법. - 제7항에 있어서,
상기 사용자 행동의 종류는 단일 제스처, 기호 또는 숫자를 그리는 제스처, 단일 제스처와 2음절 음성, 기호 또는 숫자를 그리는 제스처와 2음절 이상의 음성 중 적어도 어느 하나를 포함하는
사용자 단말의 사용자 인증 방법. - 제6항에 있어서,
상기 참조 신호의 특징 값은 전 처리(pre-processing)된 반사 신호의 신호 레벨 정보, 위상에 대한 정보 및 미세 도플러 신호의 패턴 정보, 속도 정보 중 적어도 어느 하나를 포함하는
사용자 단말의 사용자 인증 방법. - 제6항에 있어서,
상기 복수의 추가 샘플을 생성하는 단계는,
상기 참조 신호와 상기 복수의 추가 신호에 대해 컨볼루션 연산을 수행하는 단계;
상기 컨볼루션 연산을 통해 생성된 샘플들과 상기 참조신호에 대해 크로스-코릴레이션 연산을 수행하는 단계; 및
상기 크로스-코릴레이션 연산의 결과에 기초하여 상기 복수의 추가 샘플을 생성하는 단계를 포함하는
사용자 단말의 사용자 인증 방법. - 제6항에 있어서,
상기 사용자 인증을 위한 사용자 행동을 유도하는 가이드를 출력하는 단계는,
기 설정된 사용자 행동 인식 영역 내에 사용자가 접근한 상태인지 판단하는 단계; 및
상기 사용자가 기 설정된 사용자 행동 인식 영역 내에 위치하는 것으로 판단되면, 사용자 행동 인식을 위한 레이더를 활성화하는 단계를 포함하는
사용자 단말의 사용자 인증 방법. - 제6항에 있어서,
상기 사용자의 행동은 제스처 및 음성을 포함하고,
상기 참조 신호는 제스처에 대한 제1 참조 신호, 상기 음성에 대한 제2 참조 신호 및 상기 제1 참조 신호 및 상기 제2 참조 신호의 관계에 대한 제3 참조 신호를 포함하는
사용자 단말의 사용자 인증 방법. - 제12항에 있어서,
상기 사용자 인증을 수행하는 단계는,
상기 제스처 및 음성 각각에 기초하여 사용자를 인증하는 낮은 단계 인증 과정 또는 상기 제스처에 의해 발생한 레이더 신호 및 상기 음성에 의해 발생한 레이더 신호 간의 관계에 기초하여 사용자를 인증하는 높은 단계 인증 과정을 포함하는
사용자 단말의 사용자 인증 방법. - 기 설정된 사용자 인증 신뢰도 등급에 대응하는 입력용 사용자 행동을 결정하는 사용자 행동 결정부;
상기 입력용 사용자 행동을 유도하는 가이드를 제공하는 가이드 제공부;
상기 입력용 사용자의 행동을 인식하기 위한 레이더 신호를 송신하는 레이더부;
상기 입력용 사용자의 행동에 의해 발생하는 반사 신호를 수신하는 안테나부; 및
상기 입력용 사용자의 행동에 의해 발생하는 반사 신호에 기초하여 참조 신호를 생성하고, 상기 참조 신호의 특징 값에 기초하여 복수의 추가 신호를 생성하고, 상기 복수의 추가 신호를 상기 참조신호에 합성하여 자가 복제된 복수의 추가 샘플을 생성하고, 상기 참조 신호 및 상기 복수의 추가 샘플을 포함하는 사용자 인증 데이터베이스를 생성하고, 상기 사용자 인증 데이터베이스를 어플리케이션 또는 서버로 전달하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 제어부
를 포함하는 레이더 기반의 사용자 인증 데이터 생성 장치. - 사용자의 행동을 유도하는 가이드를 제공하는 가이드 제공부;
상기 사용자의 행동을 인식하기 위한 레이더 신호를 송신하는 레이더부;
상기 사용자의 행동에 의해 발생하는 반사 신호에 기초하여 참조 신호를 생성하고, 상기 참조 신호의 특징 값에 기초하여 복수의 추가 신호를 생성하고, 상기 복수의 추가 신호를 상기 참조신호에 합성하여 자가 복제된 복수의 추가 샘플을 생성하고, 사용자 인증이 필요한 것으로 판단되면, 사용자 인증을 위한 사용자 행동을 유도하도록 상기 가이드 제공부를 제어하고, 레이더 신호에 기초하여 사용자의 행동을 인식하고, 인식된 사용자의 행동에 기초하여 사용자 인증을 수행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 제어부
를 포함하는 레이더 기반의 사용자 인증 장치. - 제15항에 있어서,
상기 사용자의 행동을 유도하는 가이드는 사용자 행동의 종류 및 사용자 행동의 반복 횟수에 대한 음성 출력 또는 디스플레이를 포함하는
레이더 기반의 사용자 인증 장치. - 제16항에 있어서,
상기 사용자 행동의 종류는 단일 제스처, 기호 또는 숫자를 그리는 제스처, 단일 제스처와 2음절 음성, 기호 또는 숫자를 그리는 제스처와 2음절 이상의 음성 중 적어도 어느 하나를 포함하는
레이더 기반의 사용자 인증 장치. - 제15항에 있어서,
상기 참조 신호의 특징 값은 전 처리(pre-processing)된 반사 신호의 신호 레벨 정보, 위상에 대한 정보 및 미세 도플러 신호의 패턴 정보, 속도 정보 중 적어도 어느 하나를 포함하는
레이더 기반의 사용자 인증 장치. - 제15항에 있어서,
상기 제어부는
상기 참조 신호와 상기 복수의 추가 신호에 대해 컨볼루션 연산을 수행하고, 상기 컨볼루션 연산을 통해 생성된 샘플들과 상기 참조신호에 대해 크로스-코릴레이션 연산을 수행하고, 상기 크로스-코릴레이션 연산의 결과에 기초하여 상기 복수의 추가 샘플을 생성하는
레이더 기반의 사용자 인증 장치. - 제15항에 있어서,
상기 제어부는
기 설정된 사용자 행동 인식 영역 내에 사용자가 접근한 상태인지 판단하고, 상기 사용자가 기 설정된 사용자 행동 인식 영역 내에 위치하는 것으로 판단되면, 사용자 행동 인식을 위한 레이더를 활성화하는
레이더 기반의 사용자 인증 장치. - 제15항에 있어서,
상기 사용자의 행동은 제스처 및 음성을 포함하고,
상기 참조 신호는 제스처에 대한 제1 참조 신호, 상기 음성에 대한 제2 참조 신호 및 상기 제1 참조 신호 및 상기 제2 참조 신호의 관계에 대한 제3 참조 신호를 포함하는
레이더 기반의 사용자 인증 장치. - 제21항에 있어서,
상기 제어부는
상기 제스처 및 음성 각각에 기초하여 사용자를 인증하는 낮은 단계 인증 과정 또는 상기 제스처에 의해 발생한 레이더 신호 및 상기 음성에 의해 발생한 레이더 신호 간의 관계에 기초하여 사용자를 인증하는 높은 단계 인증 과정을 수행하는
레이더 기반의 사용자 인증 장치.
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KR1020190153384A KR20210064788A (ko) | 2019-11-26 | 2019-11-26 | 사용자 인증 장치 및 방법 |
Country Status (2)
Country | Link |
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US (1) | US20210156961A1 (ko) |
KR (1) | KR20210064788A (ko) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2024090826A1 (ko) * | 2022-10-27 | 2024-05-02 | 삼성전자 주식회사 | 사용자의 제스처를 이용해 인증을 수행하는 전자 장치 및 그 방법 |
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2019
- 2019-11-26 KR KR1020190153384A patent/KR20210064788A/ko unknown
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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WO2024090826A1 (ko) * | 2022-10-27 | 2024-05-02 | 삼성전자 주식회사 | 사용자의 제스처를 이용해 인증을 수행하는 전자 장치 및 그 방법 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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US20210156961A1 (en) | 2021-05-27 |
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