WO2023121279A1 - 생체 신호를 이용한 개인 인증 장치 및 방법 - Google Patents

생체 신호를 이용한 개인 인증 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
WO2023121279A1
WO2023121279A1 PCT/KR2022/020929 KR2022020929W WO2023121279A1 WO 2023121279 A1 WO2023121279 A1 WO 2023121279A1 KR 2022020929 W KR2022020929 W KR 2022020929W WO 2023121279 A1 WO2023121279 A1 WO 2023121279A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
electrocardiogram
authentication
ecg
fingerprint
signal
Prior art date
Application number
PCT/KR2022/020929
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
김정환
최민준
Original Assignee
주식회사 라이프사이언스테크놀로지
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 라이프사이언스테크놀로지 filed Critical 주식회사 라이프사이언스테크놀로지
Publication of WO2023121279A1 publication Critical patent/WO2023121279A1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
    • G06F21/31—User authentication
    • G06F21/32—User authentication using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voiceprints
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/25—Bioelectric electrodes therefor
    • A61B5/279—Bioelectric electrodes therefor specially adapted for particular uses
    • A61B5/28—Bioelectric electrodes therefor specially adapted for particular uses for electrocardiography [ECG]
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/332—Portable devices specially adapted therefor
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7221—Determining signal validity, reliability or quality
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
    • G06F21/45—Structures or tools for the administration of authentication
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12—Fingerprints or palmprints

Definitions

  • the present invention relates to a personal authentication device and method using a biosignal, and more particularly, to a personal authentication device and method using a biosignal that performs biometric authentication of a subject by using a fingerprint and an electrocardiogram in combination.
  • Biometric authentication refers to confirming and authenticating an individual's identity through physical characteristics of an individual, and such biometric authentication is applied to a wide range of fields such as personal information protection, financial security, access control, and attendance management. Furthermore, biometric authentication is being applied to the electronic supervision system to supervise and control criminals such as sexual violence, stalking, or domestic violence, and its application is expanding, and as part of the electronic supervision system, An increasing number of people subject to surveillance are imposed with restraining orders, distancing orders, or out-of-area restraining orders (e.g., no-go-at-night orders to confine movement inside the home).
  • An object according to one aspect of the present invention is to replace the conventional voiceprint recognition method, which was applied to a surveillance system for surveillance subjects under an electronic supervision system, with a complex biometric authentication method through fingerprint and electrocardiogram, thereby improving the monitoring efficiency and, at the same time, fingerprint and to provide a personal authentication device and method using a biosignal capable of improving the accuracy and reliability of biometric authentication by presenting a specific mechanism of a complex biometric authentication method through electrocardiography.
  • An apparatus for personal authentication using a biosignal includes a fingerprint measurement module for measuring a fingerprint of a subject; an electrocardiogram measurement module for measuring an electrocardiogram of the subject; A fingerprint image set consisting of a plurality of fingerprint images is collected through a fingerprint measurement result of the fingerprint measurement module for the subject, and a representative electrocardiogram signal is determined through the electrocardiogram measurement result of the subject.
  • a registration module registering a fingerprint image set and the representative electrocardiogram signal as reference data for biometric authentication of the subject; and a method of analyzing a first correlation between an actually measured fingerprint image currently obtained from the fingerprint measurement result of the fingerprint measurement module and a fingerprint image set registered by the registration module, and a method currently obtained from the electrocardiogram measurement result of the electrocardiogram measurement module. and an authentication module that performs biometric authentication of the subject by using a method of analyzing a second correlation between the actual ECG signal and the representative ECG signal registered by the registration module.
  • the fingerprint measurement module and the electrocardiogram measurement module are configured to be included in a wearable band worn on the arm of the subject, and the fingerprint measurement module measures the fingerprint of the hand opposite to the arm on which the wearable band is worn. and the electrocardiogram measurement module is configured to measure an electrocardiogram of an arm on which the wearable band is worn.
  • each fingerprint image constituting the fingerprint image set and the actual fingerprint image are configured in a gray scale form having a plurality of pixels, and each pixel has an intensity within a set range.
  • the registration module collects a plurality of electrocardiogram signals through the electrocardiogram measurement result of the electrocardiogram measurement module for the subject, and receives a first expected electrocardiogram signal expected to represent the collected plurality of electrocardiogram signals. and determining the representative ECG signal using a method of analyzing a correlation between the determined first expected ECG signal and the collected plurality of ECG signals and a method of verifying validity of the first expected ECG signal. to be characterized
  • the first expected electrocardiogram signal is an electrocardiogram signal corresponding to a median of the plurality of electrocardiogram signals.
  • the registration module collects N electrocardiogram signals as the plurality of electrocardiogram signals, determines an electrocardiogram signal corresponding to a median value as the first expected electrocardiogram signal, and Correlation is analyzed for each of the N electrocardiogram signals, and M electrocardiogram signals having a correlation coefficient calculated according to a result of the correlation analysis are less than a preset reference value are removed from among the N electrocardiogram signals, and then the electrocardiogram measurement module
  • the representative electrocardiogram signal may be determined by collecting M electrocardiogram signals of a subject and verifying validity of the first expected electrocardiogram signal through the collected M electrocardiogram signals.
  • the registration module determines an electrocardiogram signal corresponding to a median value of the collected M electrocardiogram signals as a second expected electrocardiogram signal, and a correlation between the first expected electrocardiogram signal and the second expected electrocardiogram signal.
  • the correlation coefficient calculated according to the analysis result is equal to or greater than a predetermined reference value, it is determined that the validity of the first expected ECG signal has been verified, and the first expected ECG signal is determined as the representative ECG signal.
  • each of the electrocardiogram signals constituting the N electrocardiogram signals and the M electrocardiogram signals includes K pieces of sampling data defined as valid data representing the electrocardiogram of the subject, the value of K and the reference value is characterized in that it is determined interdependently.
  • the registration module registers a sub-ECG signal group together with the representative ECG signal as the reference data, wherein the sub-ECG signal group is i) correlated in the N ECG signals collected as the plurality of ECG signals. It is characterized in that it is a set of (N-M) ECG signals remaining after the M ECG signals are removed according to the result of the relationship analysis, and ii) a set of M ECG signals applied to the validation of the first expected ECG signal.
  • the authentication module performs biometric authentication of the subject based on a combination of a fingerprint authentication result determined from the analysis result of the first correlation and an electrocardiogram authentication result determined from the analysis result of the second correlation. It is characterized by performing.
  • the authentication module determines that, as a result of analyzing the first correlation, when a correlation coefficient between the measured fingerprint image and one or more of a plurality of fingerprint images constituting the fingerprint image set is greater than or equal to a preset reference value, the subject's fingerprint It is characterized in that it is determined that authentication is successful.
  • the authentication module includes first electrocardiogram authentication for analyzing the correlation between the actual electrocardiogram signal and the representative electrocardiogram signal, and second electrocardiogram authentication for analyzing the correlation between the actual electrocardiogram signal and the lower group of electrocardiogram signals. It is characterized in that the electrocardiogram authentication of the subject is performed through.
  • the authentication module determines that the primary ECG authentication has succeeded when a correlation coefficient calculated according to a correlation analysis result between the measured ECG signal and the representative ECG signal is equal to or greater than a preset reference value, and the primary ECG authentication is determined to be successful.
  • the second ECG authentication is performed, but when each correlation coefficient calculated from the correlation analysis result between the actual ECG signal and each ECG signal constituting the sub-ECG signal group is equal to or greater than a preset reference value, the second It is characterized in that it is determined that the electrocardiogram authentication of the target person is successful by determining that the authentication of the second electrocardiogram is successful.
  • the authentication module collects I actual electrocardiogram signals through the electrocardiogram measurement module when the first electrocardiogram authentication fails or the second electrocardiogram authentication fails, and the collected I actual electrocardiograms If the correlation coefficient calculated according to the correlation analysis result between the signal and the representative electrocardiogram signal is less than a preset reference value, it is characterized in that it is determined that the subject's electrocardiogram authentication has failed.
  • the authentication module is characterized in that when both fingerprint authentication and electrocardiogram authentication of the target person are successful, it is finally determined that the biometric authentication of the target person is successful.
  • a personal authentication method using a biosignal includes a registration module collecting a fingerprint image set consisting of a plurality of fingerprint images through a fingerprint measurement result of a fingerprint measurement module for a subject, and performing an electrocardiogram of the subject a registration step of determining a representative electrocardiogram signal based on an electrocardiogram measurement result of a measurement module and then registering the fingerprint image set and the representative electrocardiogram signal as reference data for biometric authentication of the subject; and a method in which an authentication module analyzes a first correlation between an actually measured fingerprint image currently obtained from a fingerprint measurement result of the fingerprint measurement module and a fingerprint image set registered by the registration module, and an electrocardiogram measurement result of the electrocardiogram measurement module. and an authentication step of performing biometric authentication of the subject by using a method of analyzing a second correlation between the actual ECG signal currently obtained from and the representative ECG signal registered by the registration module.
  • biometric authentication is performed using a combination of a fingerprint and an electrocardiogram having distinctive signal characteristics of an individual, thereby improving reliability of personal authentication of a target person.
  • a representative ECG signal capable of representing a plurality of ECG signals is obtained from the subject's ECG measurement result by applying a predetermined correlation analysis technique.
  • the biometric authentication process through electrocardiogram measurement as described above in the form of a portable electronic device (e.g., a wearable band) and applying it to a monitoring system of an electronic supervisory system, the monitoring efficiency of the subject to be monitored can be improved.
  • a portable electronic device e.g., a wearable band
  • FIGS. 1 and 2 are block diagrams illustrating a personal authentication device using a biosignal according to an embodiment of the present invention.
  • 3 to 6 are exemplary diagrams for explaining an operation of a registration module in a personal authentication device using a biosignal according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is an exemplary diagram for explaining an electrocardiogram authentication operation by an authentication module in a personal authentication device using a biosignal according to an embodiment of the present invention.
  • FIGS. 8 to 10 are flowcharts for explaining a personal authentication method using a biosignal according to an embodiment of the present invention.
  • the personal authentication device of the present embodiment registers reference data by measuring a subject's fingerprint and electrocardiogram, operates to perform biometric authentication of the subject through the registered reference data, and performs the above operation.
  • the authentication device is to be applied to the monitoring system (hereinafter referred to as monitoring system) for monitoring a person to be monitored under the aforementioned electronic supervision system (e.g., a person who imposes an approach prohibition order or an approach distance restriction order, or a person who imposes an area departure restriction order, etc.) can Specifically, in order to monitor the location of the monitoring target, the surveillance system is a monitoring target terminal attached to the monitoring target (e.g., a wearable band worn on the monitoring target's arm (wrist) and sensing the surveillance target's fingerprint and electrocardiogram as biometric information).
  • the monitoring system is a monitoring target terminal attached to the monitoring target (e.g., a wearable band worn on the monitoring target's arm (wrist) and sensing the surveillance target's fingerprint and electrocardiogram as bio
  • the present embodiment employs a biometric authentication method through fingerprint and electrocardiogram measurement as the identity authentication method.
  • the fingerprint measurement module 100 and the electrocardiogram measurement module 200 described below may be implemented as a fingerprint sensor and an electrocardiogram sensor provided in a monitored terminal worn by a monitoring subject
  • the registration module 300 and the authentication module ( 400) may be implemented as a structure included in a control server that registers reference data from the subject's fingerprint and electrocardiogram measurement results through the fingerprint measurement module 100 and the electrocardiogram measurement module 200 and performs biometric authentication of the subject.
  • an embodiment in which the fingerprint measurement module 100, the electrocardiogram measurement module 200, the registration module 300, and the authentication module 400 are integrated and implemented in the monitored terminal may be provided.
  • the above description describes an embodiment to which the personal authentication device of this embodiment can be applied.
  • the personal authentication device of the present embodiment After registering reference data by measuring a subject's fingerprint and electrocardiogram, the subject's fingerprint and electrocardiogram are measured based on the registered reference data.
  • the personal authentication device of the present embodiment can be applied to various authentication systems (eg, personal information protection system, financial security system, access control system, attendance management system, etc.) within the range of performing biometric authentication through biometric authentication.
  • FIGS. 3 to 6 are personal authentication devices using a biosignal according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is an exemplary diagram for explaining an operation of a registration module in a device, and FIG. 7 is an exemplary diagram for explaining an electrocardiogram authentication operation by an authentication module in a personal authentication device using a biosignal according to an embodiment of the present invention.
  • the personal authentication device may include a fingerprint measurement module 100, an electrocardiogram measurement module 200, a registration module 300, and an authentication module 400.
  • the fingerprint measurement module 100 may be implemented as a fingerprint sensor that measures a subject's fingerprint, and the subject's fingerprint measured by the fingerprint measurement module 100 is subjected to a reference data registration process by the registration module 300 and an authentication module. It can be utilized in the subject's biometric authentication process by (400).
  • the fingerprint measurement module 100 uses a light source for irradiating monochromatic light in the direction of a surface contacted by a subject's finger, and a plurality of pixels (eg, 160 * 160) in the form of a gray scale. It may be configured to include an image sensor that generates a fingerprint image.
  • the electrocardiogram measurement module 200 may be implemented as an electrocardiogram sensor that measures the electrocardiogram of the subject, and the electrocardiogram of the subject measured by the electrocardiogram measurement module 200 is a reference data registration process by the registration module 300 and an authentication module. It can be utilized in the subject's biometric authentication process by (400).
  • the personal authentication device is implemented as a wearable band composed of a band body and a strap
  • the electrocardiogram measurement module 200 may be exposed on the upper and lower surfaces of the band body and may be configured to come into contact with the subject's fingers and wrist (or the back of the hand).
  • the fingerprint measurement module 100 is configured to measure the fingerprint of the hand opposite to the arm on which the wearable band is worn (the right arm in the example of FIG. 2 ), and the electrocardiogram measurement module 200 measures the arm In the example of 2, it may be configured to measure the electrocardiogram of the left arm).
  • the registration module 300 collects a fingerprint image set consisting of a plurality of fingerprint images through the fingerprint measurement result of the fingerprint measurement module 100 for the subject, and measures the electrocardiogram of the electrocardiogram measurement module 200 for the subject After determining the representative ECG signal through the result, the fingerprint image set and the representative ECG signal may be registered as reference data for biometric authentication of the subject.
  • the fingerprint measuring module 100 may be configured to include a light source emitting monochromatic light and an image sensor generating a gray scale fingerprint image of a plurality of pixels. Accordingly, the fingerprint measurement module 100 shown in FIG. 3 and the fingerprint image may be configured in a gray scale form having a plurality of pixels, and each pixel may be configured to have an intensity within a set range (eg, 0 or more and 255 or less).
  • a plurality of fingerprint images are obtained by the fingerprint measuring module 100, and the registration module 300 configures the plurality of fingerprint images into a fingerprint image set and registers (stores) the fingerprint as reference data for biometric authentication (fingerprint authentication) of the subject. can do.
  • the registration module 300 collects a plurality of electrocardiogram signals through the electrocardiogram measurement result of the electrocardiogram measurement module 200 for the subject, and the representative electrocardiogram functioning as reference data for biometric authentication (electrocardiogram authentication) of the subject.
  • a signal can be determined and registered (stored).
  • the registration module 300 collects a plurality of electrocardiogram signals through the electrocardiogram measurement result of the electrocardiogram measurement module 200 for the subject (step 1), and represents the plurality of collected electrocardiogram signals.
  • a method of determining a first expected ECG signal expected to be the ECG signal (process 2) and analyzing a correlation between the determined first expected ECG signal and the collected plurality of ECG signals (processes 3 and 4), and the first expected ECG signal It is possible to operate to determine and register a representative electrocardiogram signal functioning as reference data for biometric authentication of a subject by using a method for verifying the validity of .
  • the registration module 300 can collect N electrocardiogram signals (N is a natural number equal to or greater than 2), and at this time, the N electrocardiogram signals are each K sampling data may be included (that is, K sampling data may be included per one electrocardiogram signal. K is a natural number of 2 or more).
  • sampling data is defined as valid data (eg, a peak value of a measured value) representing an electrocardiogram of a subject in an electrocardiogram signal.
  • the sampling rate of the electrocardiogram measurement module 200 may be preset to a specific rate (eg, 250 Hz (250 effective data sampling per second)).
  • the number K of sampling data is determined interdependently with a 'standard value' to be compared with the correlation analysis result.
  • the registration module 300 may collect a total of N electrocardiogram signals for the subject by repeating the electrocardiogram signal collection operation including the K pieces of sampling data as described above N times.
  • the registration module 300 may determine a first expected ECG signal expected to represent a plurality of ECG signals (N ECG signals), and the first expected ECG signal is the reference data As a result, it serves as a candidate for a representative electrocardiogram signal that is finally determined.
  • the first expected ECG signal may correspond to an ECG signal corresponding to the median of a plurality of ECG signals (eg, the aforementioned peak value is the median value of the plurality of ECG signals). corresponding ECG signal).
  • the registration module 300 corresponds to the median of the N ECG signals in order to remove distortion in the process of determining the representative ECG signal and improve the accuracy.
  • the ECG signal to be performed may be determined as the first expected ECG signal.
  • the registration module 300 may analyze a correlation between the first expected ECG signal determined in process 2 and a plurality of ECG signals collected in process 1. Specifically, the registration module 300 analyzes the correlation between the first expected electrocardiogram signal and each of the N electrocardiogram signals (Pearson's correlation analysis may be applied as a correlation analysis technique) (step 3), N Among the ECG signals, an operation may be performed to remove M ECG signals whose correlation coefficient (eg, Pearson's correlation coefficient, r) calculated according to the correlation analysis result is less than a preset reference value (M is a natural number less than N) (4) procedure).
  • M is a natural number less than N
  • the authentication module 400 performs biometric authentication of the subject by considering the sub-ECG signal group as well as the representative ECG signal, and the sub-ECG signal group is basically defined to include N ECG signals collected in step 1. Considering that, in order to secure the reliability of biometric authentication by increasing the reference of the sub-ECG signal group, it is necessary to remove outliers among the N ECG signals. Accordingly, the registration module 300 may operate to remove M ECG signals whose correlation coefficient calculated according to the correlation analysis result is less than a preset reference value from among the N ECG signals.
  • the registration module 300 may determine and register a representative ECG signal serving as reference data for biometric authentication of a subject by using a method for verifying the validity of the first expected ECG signal.
  • the registration module 300 additionally collects M electrocardiogram signals for the subject through the electrocardiogram measurement module 200 as much as the number M removed in process 4 (process 5), and collects the M electrocardiograms collected The validity of the first expected electrocardiogram signal may be verified through the signal.
  • step 5 of additionally collecting M ECG signals N ECG signals included in the sub-ECG signal group functioning as reference data are secured to secure their reference, and at the same time, the validity of the first expected ECG signal is verified. It functions as a process of securing an electrocardiogram signal for
  • the registration module 300 determines an ECG signal corresponding to the median of the M ECG signals collected in step 5 as the second expected ECG signal (step 6).
  • the first expected electrocardiogram signal may be determined as a representative electrocardiogram signal (step 7). That is, if the correlation coefficient between the second expected ECG signal corresponding to the median of M additionally collected ECG signals for the same subject and the first expected ECG signal is equal to or greater than the reference value, the first expected ECG signal represents the ECG of the subject. Since it can be seen that this can be done, the registration module 300 can determine a representative ECG signal through the above operation.
  • the correlation coefficient eg, Pearson's correlation coefficient, r
  • the registration module 300 determines that there is no reference between the N ECG signals obtained in step 1 and the first expected ECG signal determined in step 2, and You can do it again from the process.
  • the 'reference value' was defined as the reference value applied in process 4 (that is, the parameter compared with the correlation coefficient between the first expected ECG signal determined in process 2 and the N ECG signals obtained in process 1), and the reference value applied in process 7. (That is, parameters compared with the correlation coefficient between the first expected ECG signal determined in step 2 and the second expected ECG signal determined in step 6), and the above two reference values are dependent on the number K of the aforementioned sampling data Within the range determined by , it may be preset to have the same value or a different value.
  • both the first and second reference values are preset to 0.95, or the first reference value Is set to 0.95 and the second reference value may be set to 0.99. That is, the first and second reference values do not need to be determined mutually, but since the dependence between the first and second reference values and the number K of sampling data is a factor determining the reliability of the correlation analysis, the number of sampling data It only needs to be subject to constraints determined interdependently with K.
  • the correlation coefficient between the first expected ECG signal and N ECG signals calculated in steps 3 and 4 is the first reference value. If it is 0.95 or more, it has a correlation analysis reliability of p-value ⁇ 0.000001 or more.
  • the correlation coefficient between the first expected ECG signal and the second expected ECG signal calculated in step 7 is equal to or greater than the second reference value of 0.99. If , it also has a correlation analysis reliability of p-value ⁇ 0.000001 or higher. That is, in order to improve the reliability of the correlation analysis applied in the present embodiment, the number K of sampling data and the first and second reference values may be determined interdependently, and the specific values may be determined based on the designer's experimental results. .
  • the representative electrocardiogram signal determined through the above process is registered as reference data.
  • the registration module 300 may register a sub-ECG signal group as reference data together with the representative ECG signal.
  • the sub-ECG signal groups are: i) the (N-M) ECG signals remaining after the M ECG signals are removed in the process 4 according to the correlation analysis result from the N ECG signals collected in the process 1, and ii ) It is defined as a set of M electrocardiogram signals applied to the validation of the first expected electrocardiogram signal in steps 5 to 7. That is, the lower ECG signal group is defined as a group of ECG signals directly involved in determining the representative ECG signal.
  • the authentication module 400 basically uses the actual fingerprint image currently obtained from the fingerprint measurement result of the fingerprint measurement module 100 and the registration module 300.
  • a method of analyzing the correlation (defined as the first correlation) between the registered fingerprint image sets (fingerprint authentication) and the currently measured electrocardiogram signal obtained from the electrocardiogram measurement result of the electrocardiogram measurement module 200 and the registration module 300 The subject's biometric authentication may be performed using a method (ECG authentication) of analyzing the correlation (defined as the second correlation) between the representative ECG signals registered by .
  • ECG authentication ECG authentication
  • the correlation analysis technique applied in the biometric authentication process by the authentication module 400 may be applied in the same manner as described in the registration process by the registration module 300 .
  • the authentication module 400 determines that the correlation coefficient between the actually measured fingerprint image and one or more of a plurality of fingerprint images constituting the fingerprint image set is a preset reference value (eg, 0.99). ) or more, it can be determined that the subject's fingerprint authentication has succeeded. That is, the authentication module 400 compares the currently obtained measured fingerprint image with a plurality of fingerprint images constituting the fingerprint image set, repeatedly analyzes the correlation, and obtains a fingerprint whose correlation coefficient with the measured fingerprint image is greater than or equal to a reference value. If the image exists in the fingerprint image set, it may be determined that fingerprint authentication of the subject has succeeded.
  • a preset reference value eg, 0.99
  • the authentication module 400 analyzes the correlation between the actual electrocardiogram signal and the representative electrocardiogram signal for primary electrocardiogram authentication (steps 1 and 2) and actual electrocardiogram.
  • ECG authentication of the subject can be performed through secondary ECG authentication that analyzes the correlation between signals and sub-ECG signal groups (Steps 3 and 4).
  • the authentication module 400 can acquire the electrocardiogram signal of the subject through the electrocardiogram measurement module 200 (measured during the electrocardiogram authentication process and The compared electrocardiogram signal is defined as the measured electrocardiogram signal).
  • the ECG signal obtained in step 1 of the authentication process may include K pieces of sampling data like the ECG signal obtained in step 1 of the registration process.
  • the authentication module 400 calculates a correlation coefficient by analyzing the correlation between the actual ECG signal and the representative ECG signal registered by the registration module 300, and the calculated correlation coefficient is a preset reference value (e.g., 0.99) or higher, it can be determined that the first electrocardiogram authentication was successful.
  • a preset reference value e.g. 0.9
  • the authentication module 400 may perform the second ECG authentication following the first ECG authentication (process 3). If each correlation coefficient calculated from the result of correlation analysis between each ECG signal is equal to or greater than a preset standard value (eg, 0.99), it is determined that the second ECG authentication has succeeded, and it can be determined that the subject's ECG authentication has succeeded (4) procedure). Following the correlation analysis between the measured ECG signal and the representative ECG signal, ECG authentication is performed in such a way that the sub-ECG signal group used to determine the representative ECG signal is also analyzed for correlation with the actual ECG signal, thereby enabling ECG authentication of the subject It can be done very accurately and reliably.
  • a preset standard value eg, 0.99
  • the authentication module 400 collects I actual ECG signals through the ECG measurement module 200 when the first ECG authentication fails or the second ECG authentication fails, and (I is a natural number greater than or equal to 2), analyzes the correlation between the collected I measured electrocardiogram signals and the representative electrocardiogram signal (step 5), and if the correlation coefficient calculated according to the result of the correlation analysis is less than the preset reference value, the subject's electrocardiogram is authenticated It can be judged that this has failed (process 6).
  • step 3 corresponding to the second ECG certification may be performed again (correlation analysis between I actually measured ECG signals and sub-ECG signal groups), and If the electrocardiogram authentication and step 5 according to the failure of the second electrocardiogram authentication are repeatedly performed a predetermined number of times, it may be determined that the subject's electrocardiogram authentication has failed.
  • the authentication module 400 may perform biometric authentication of a subject based on a combination relationship between the fingerprint authentication result and the electrocardiogram authentication result. That is, when both fingerprint authentication and electrocardiogram authentication of the subject are successful, it may be finally determined that the biometric authentication of the subject is successful, and when either fingerprint authentication or electrocardiogram authentication fails, it may be determined that biometric authentication of the subject has failed.
  • FIGS. 8 to 10 are flowcharts for explaining a personal authentication method according to an embodiment of the present invention.
  • the personal authentication method according to the present embodiment will be described with reference to FIGS. 8 to 10, and descriptions will be focused on the time-sequential configuration, excluding duplicate descriptions from those described above.
  • the registration module 300 collects a fingerprint image set consisting of a plurality of fingerprint images through the fingerprint measurement result of the fingerprint measurement module 100 for the subject, and the electrocardiogram measurement result of the electrocardiogram measurement module 200 for the subject After determining the representative electrocardiogram signal through , the fingerprint image set and the representative electrocardiogram signal are registered as reference data for biometric authentication of the subject (S100).
  • Step S100 may include steps S110 of registering a fingerprint image set (S111 to S112) and steps S120 of registering a representative electrocardiogram signal (S121 to S129).
  • the registration module 300 collects m fingerprint images as a plurality of fingerprint images through the fingerprint measurement result of the fingerprint measurement module 100 for the subject (S111) ( m is a natural number greater than or equal to 2), the collected m fingerprint images are configured as a fingerprint image set and registered as reference data (S112).
  • the registration module 300 collects N electrocardiogram signals as a plurality of electrocardiogram signals through the electrocardiogram measurement results of the electrocardiogram measurement module 200 for the subject (S121).
  • the registration module 300 determines a first expected ECG signal expected to represent the plurality of ECG signals collected in step S121 (S122). In step S122, the registration module 300 determines an ECG signal corresponding to a median value among the N ECG signals as a first expected ECG signal.
  • the registration module 300 calculates a correlation coefficient by analyzing the correlation between the first expected ECG signal determined in step S122 and the N ECG signals collected in step S121 (S123).
  • the registration module 300 removes M ECG signals having correlation coefficients calculated in step S123 that are less than a preset reference value from among the N electrocardiogram signals collected in step S101 (S124).
  • the registration module 300 additionally collects M ECG signals of the subject through the ECG measurement module 200 (S125).
  • the registration module 300 determines a second expected ECG signal expected to represent the M ECG signals collected in step S125 (S126). As in step S122, an ECG signal corresponding to a median value among the M ECG signals is determined as a second expected ECG signal.
  • the registration module 300 calculates a correlation coefficient by analyzing a correlation between the first expected ECG signal and the second expected ECG signal (S127).
  • step S127 when the correlation coefficient calculated in step S127 is equal to or greater than the preset reference value (S128), the registration module 300 determines that the validity of the first expected ECG signal has been verified and determines the first expected ECG signal as a representative ECG signal. Register (S129). On the other hand, if the correlation coefficient is less than the reference value in step S128, it is performed again from step S125, and if the state in which the correlation coefficient is less than the reference value in step S128 is maintained even though steps S125 to S128 are repeated a preset number of times, it is performed again from step S121. Also, in step S129, the registration module 300 registers the representative ECG signal and the sub-ECG signal group as reference data.
  • Step S110 of registering a fingerprint image set and step S120 of registering a representative ECG signal (and sub-ECG signal group) are parallel configurations performed independently, and the order of execution is not limited to the above described order.
  • the authentication module 400 analyzes a first correlation between the actually measured fingerprint image currently obtained from the fingerprint measurement result of the fingerprint measurement module 100 and the fingerprint image set registered in step S110. and a method of analyzing a second correlation between the currently measured electrocardiogram signal obtained from the electrocardiogram measurement result of the electrocardiogram measurement module 200 and the representative electrocardiogram signal registered in step S120 to perform biometric authentication of the subject ( S200).
  • Step S200 may include a fingerprint authentication step S210 (S211-S214) and an electrocardiogram authentication step S220 (S221-S229).
  • the authentication module 400 obtains an actual fingerprint image through the fingerprint measurement result of the fingerprint measurement module 100 for the subject (S211).
  • the authentication module 400 compares the measured fingerprint image obtained in step S211 with a plurality of fingerprint images constituting the fingerprint image set registered through step S110, and repeatedly analyzes the correlation (S212), When a fingerprint image having a correlation coefficient with a fingerprint image equal to or greater than a reference value is present in the fingerprint image set (S213), it is determined that the subject's fingerprint authentication has succeeded (S214). If the correlation coefficient is continuously maintained below the reference value even though the correlation is repeatedly analyzed, the authentication module 400 determines that the subject's fingerprint authentication has failed and finally determines that the biometric authentication has failed (S230).
  • step S214 when it is determined that the subject's fingerprint authentication is successful, the authentication module 400 obtains an actual ECG signal through the electrocardiogram measurement result of the electrocardiogram measurement module 200 for the subject (S221).
  • the authentication module 400 calculates a correlation coefficient by analyzing the correlation between the actual ECG signal acquired in step S221 and the representative ECG signal registered in step S120 (S222).
  • the authentication module 400 analyzes the correlation between the actually measured ECG signal and each ECG signal constituting the sub-ECG signal group, and calculates the correlation coefficient, respectively. It is calculated (S224).
  • step S224 determines that ECG authentication of the subject has succeeded and finally determines that biometric authentication has succeeded (S226).
  • the authentication module 400 obtains I actual measured electrocardiograms for the subject through the electrocardiogram measurement module 200. Signals are collected (S227), a correlation coefficient is calculated by analyzing the correlation between the collected I measured ECG signals and the representative ECG signal (S228), and if the calculated correlation coefficient is less than a preset reference value (S229), the electrocardiogram of the subject It is determined that authentication has failed and it is finally determined that biometric authentication has failed (S230).
  • step S229 correlation analysis between I actually measured ECG signals and sub-ECG signal groups may be performed through steps S224 and S225, and it is determined that the correlation coefficient is less than the reference value in step S225 and S289 If it is determined that the correlation coefficient is less than the reference value in the step is repeatedly performed a predetermined number of times, it is determined that the subject's electrocardiogram authentication has failed and it is finally determined that the biometric authentication has failed (S230).
  • the present embodiment can improve the personal authentication reliability of a subject by performing biometric authentication by utilizing a fingerprint and an electrocardiogram having distinct signal characteristics of an individual in combination.
  • a representative ECG signal that can represent a plurality of ECG signals from the ECG measurement result of the subject is applied in a method of applying a predetermined correlation analysis technique. Acquisition can improve the accuracy of the reference data, and the organic combination method of the registration process and the authentication process can be used in the biometric authentication process of the subject, including the ECG signal used in the registration process of the reference data along with the representative ECG signal. Reliability of biometric authentication can be improved by performing biometric authentication of the subject through the process.
  • biometric authentication process through electrocardiogram measurement as described above in the form of a portable electronic device (e.g., a wearable band) and applying it to a monitoring system of an electronic supervisory system, the monitoring efficiency of the subject to be monitored can be improved.
  • a portable electronic device e.g., a wearable band
  • module used in this specification may include a unit implemented in hardware, software, or firmware, and may be used interchangeably with terms such as, for example, logic, logic block, component, or circuit.
  • a module may be an integrally constructed component or a minimal unit of components or a portion thereof that performs one or more functions.
  • the module may be implemented in the form of an Application-Specific Integrated Circuit (ASIC).
  • ASIC Application-Specific Integrated Circuit
  • implementations described herein may be implemented in, for example, a method or process, an apparatus, a software program, a data stream, or a signal. Even if discussed only in the context of a single form of implementation (eg, discussed only as a method), the implementation of features discussed may also be implemented in other forms (eg, an apparatus or program).
  • the device may be implemented in suitable hardware, software and firmware.
  • the method may be implemented in an apparatus such as a processor, which is generally referred to as a processing device including, for example, a computer, microprocessor, integrated circuit or programmable logic device or the like.
  • processors also include communication devices such as computers, cell phones, personal digital assistants ("PDAs") and other devices that facilitate communication of information between end-users.
  • PDAs personal digital assistants

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

본 발명의 일 측면에 따른 생체 신호를 이용한 개인 인증 장치는 대상자의 지문을 측정하는 지문 측정 모듈; 상기 대상자의 심전도를 측정하는 심전도 측정 모듈; 상기 대상자에 대한 상기 지문 측정 모듈의 지문 측정 결과를 통해 복수의 지문 이미지로 구성되는 지문 이미지 셋을 수집하고, 상기 대상자에 대한 상기 심전도 측정 모듈의 심전도 측정 결과를 통해 대표 심전도 신호를 결정한 후, 상기 지문 이미지 셋 및 상기 대표 심전도 신호를 상기 대상자의 생체 인증을 위한 레퍼런스 데이터로서 등록하는 등록 모듈; 및 상기 지문 측정 모듈의 지문 측정 결과로부터 현재 획득된 실측 지문 이미지 및 상기 등록 모듈에 의해 등록된 지문 이미지 셋 간의 제1 상관 관계를 분석하는 방식과, 상기 심전도 측정 모듈의 심전도 측정 결과로부터 현재 획득된 실측 심전도 신호 및 상기 등록 모듈에 의해 등록된 대표 심전도 신호 간의 제2 상관 관계를 분석하는 방식을 이용하여 상기 대상자의 생체 인증을 수행하는 인증 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

생체 신호를 이용한 개인 인증 장치 및 방법
본 발명은 생체 신호를 이용한 개인 인증 장치 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 지문 및 심전도를 복합적으로 이용하여 대상자의 생체 인증을 수행하는, 생체 신호를 이용한 개인 인증 장치 및 방법에 관한 것이다.
생체 인증이란 개인의 신체적 특징을 통해 개인의 신원을 확인하여 인증하는 것을 말하며, 이러한 생체 인증은 개인정보 보호, 금융 보안, 출입 통제 및 출결 관리 등 광범위한 분야에 적용되고 있다. 나아가, 생체 인증은 성폭력, 스토킹, 또는 가정 폭력 등의 범죄자를 감독하고 통제하기 위한 전자 감독 제도에도 적용되는 등 그 적용 분야가 확장되고 있으며, 전자 감독 제도의 일환으로서 특정인(예: 피해자)에 대한 접근 금지 명령 내지 접근 거리 제한 명령, 또는 구역 이탈 제한 명령(예: 야간 시간대의 이동을 집 내부로 국한시키는 야간 외출 제한 명령)이 부과되는 감시 대상자 수가 증가하고 있다.
이러한 전자 감독 제도 하에서 전자 감독 장치를 통해 운영되고 있는 종래의 감시 시스템은 성문 인식(음성 인식)을 통해 감시 대상자를 확인함으로 인해 감시 대상자의 인증 과정에서의 잦은 오류 및 보호 관찰관의 업무 부담이 증대되는 문제점을 수반하고 있다. 예를 들어, 감시 대상자의 감기 등으로 인한 음성 변성 시 감시 대상자의 정확한 인증이 수행될 수 없고, 성문 인증의 정확성 부족으로 인해 보호 관찰관의 추가적인 업무 부담이 야기되고 있으며, 전일의 음성 감독 결과를 담당 직원이 익일에 시스템에 입력하는 비효율성이 존재하고, 나아가 외출 제한이 적용되는 시간 전체에 대하여 감시 대상자의 감독이 불가능한 한계를 갖는다.
따라서, 전자 감독 장치를 활용하여 감시 대상자를 감시함에 있어서 성문 인식을 대체할 수 있는 감시 대상자 인증 방법이 요구되고 있다.
본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허공보 제10-2017-0045912호(2017. 04. 28. 공개)에 개시되어 있다.
본 발명의 일 측면에 따른 목적은 전자 감독 제도 하에서의 감시 대상자에 대한 감시 시스템에 적용되었던 종래의 성문 인식 방법을 지문 및 심전도를 통한 복합 생체 인증 방법으로 대체하여 그 감시 효율성을 향상시킴과 동시에, 지문 및 심전도를 통한 복합 생체 인증 방법의 구체적인 메커니즘을 제시하여 생체 인증의 정확도 및 신뢰도를 향상시킬 수 있는, 생체 신호를 이용한 개인 인증 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 측면에 따른 생체 신호를 이용한 개인 인증 장치는 대상자의 지문을 측정하는 지문 측정 모듈; 상기 대상자의 심전도를 측정하는 심전도 측정 모듈; 상기 대상자에 대한 상기 지문 측정 모듈의 지문 측정 결과를 통해 복수의 지문 이미지로 구성되는 지문 이미지 셋을 수집하고, 상기 대상자에 대한 상기 심전도 측정 모듈의 심전도 측정 결과를 통해 대표 심전도 신호를 결정한 후, 상기 지문 이미지 셋 및 상기 대표 심전도 신호를 상기 대상자의 생체 인증을 위한 레퍼런스 데이터로서 등록하는 등록 모듈; 및 상기 지문 측정 모듈의 지문 측정 결과로부터 현재 획득된 실측 지문 이미지 및 상기 등록 모듈에 의해 등록된 지문 이미지 셋 간의 제1 상관 관계를 분석하는 방식과, 상기 심전도 측정 모듈의 심전도 측정 결과로부터 현재 획득된 실측 심전도 신호 및 상기 등록 모듈에 의해 등록된 대표 심전도 신호 간의 제2 상관 관계를 분석하는 방식을 이용하여 상기 대상자의 생체 인증을 수행하는 인증 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 지문 측정 모듈 및 상기 심전도 측정 모듈은 상기 대상자의 팔에 착용되는 웨어러블 밴드(Wearable Band)에 포함되도록 구성되며, 상기 지문 측정 모듈은 상기 웨어러블 밴드가 착용된 팔의 반대쪽 손의 지문을 측정하도록 구성되고, 상기 심전도 측정 모듈은 상기 웨어러블 밴드가 착용된 팔의 심전도를 측정하도록 구성되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 지문 이미지 셋을 구성하는 각 지문 이미지와 상기 실측 지문 이미지는 복수의 픽셀을 갖는 그레이 스케일(Grey Scale) 형태로 구성되되, 각 픽셀은 설정 범위 내의 인텐시티(intensity)를 갖는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 등록 모듈은, 상기 대상자에 대한 상기 심전도 측정 모듈의 심전도 측정 결과를 통해 복수의 심전도 신호를 수집하고, 상기 수집된 복수의 심전도 신호를 대표할 것으로 기대되는 제1 기대 심전도 신호를 결정하며, 상기 결정된 제1 기대 심전도 신호와 상기 수집된 복수의 심전도 신호 간의 상관 관계를 분석하는 방식과, 상기 제1 기대 심전도 신호의 유효성을 검증하는 방식을 이용하여 상기 대표 심전도 신호를 결정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 제1 기대 심전도 신호는, 상기 복수의 심전도 신호의 중간값(median)에 해당하는 심전도 신호인 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 등록 모듈은, 상기 복수의 심전도 신호로서 N개의 심전도 신호를 수집한 후 그 중간값에 해당하는 심전도 신호를 상기 제1 기대 심전도 신호로 결정하고, 상기 결정된 제1 기대 심전도 신호와 상기 N개의 심전도 신호 각각에 대한 상관 관계를 분석하며, 상기 N개의 심전도 신호 중, 상관 관계 분석 결과에 따라 산출되는 상관 계수가 미리 설정된 기준치 미만인 M개의 심전도 신호를 제거한 후 상기 심전도 측정 모듈을 통해 상기 대상자에 대하여 M개의 심전도 신호를 수집하고, 상기 수집된 M개의 심전도 신호를 통해 상기 제1 기대 심전도 신호의 유효성을 검증하는 방식을 이용하여 상기 대표 심전도 신호를 결정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 등록 모듈은, 상기 수집된 M개의 심전도 신호의 중간값에 해당하는 심전도 신호를 제2 기대 심전도 신호로 결정하고, 상기 제1 기대 심전도 신호와 상기 제2 기대 심전도 신호 간의 상관 관계 분석 결과에 따라 산출되는 상관 계수가 미리 설정된 기준치 이상인 경우, 상기 제1 기대 심전도 신호의 유효성이 검증된 것으로 판단하여 상기 제1 기대 심전도 신호를 상기 대표 심전도 신호로 결정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 N개의 심전도 신호와 상기 M개의 심전도 신호를 구성하는 각각의 심전도 신호는, 상기 대상자의 심전도를 나타내는 유효 데이터로 정의되는 샘플링 데이터를 K개 포함하되, 상기 K의 값과 상기 기준치는 상호 의존적으로 결정되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 등록 모듈은, 상기 대표 심전도 신호와 함께 하위 심전도 신호 그룹을 상기 레퍼런스 데이터로서 등록하되, 상기 하위 심전도 신호 그룹은 i)상기 복수의 심전도 신호로서 수집된 상기 N개의 심전도 신호에서 상관 관계 분석 결과에 따라 M개의 심전도 신호가 제거된 후 남아있는 (N-M)개의 심전도 신호와, ii)상기 제1 기대 심전도 신호의 유효성 검증에 적용된 M개의 심전도 신호의 집합인 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 인증 모듈은, 상기 제1 상관 관계의 분석 결과로부터 판단되는 지문 인증 결과와, 상기 제2 상관 관계의 분석 결과로부터 판단되는 심전도 인증 결과의 조합 관계를 기반으로 상기 대상자의 생체 인증을 수행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 인증 모듈은, 상기 제1 상관 관계의 분석 결과, 상기 실측 지문 이미지 및 상기 지문 이미지 셋을 구성하는 복수의 지문 이미지 중 하나 이상 간의 상관 계수가 미리 설정된 기준치 이상인 경우 상기 대상자의 지문 인증이 성공한 것으로 판단하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 인증 모듈은, 상기 실측 심전도 신호와 상기 대표 심전도 신호 간의 상관 관계를 분석하는 1차 심전도 인증, 및 상기 실측 심전도 신호와 상기 하위 심전도 신호 그룹 간의 상관 관계를 분석하는 2차 심전도 인증을 통해 상기 대상자의 심전도 인증을 수행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 인증 모듈은, 상기 실측 심전도 신호와 상기 대표 심전도 신호 간의 상관 관계 분석 결과에 따라 산출되는 상관 계수가 미리 설정된 기준치 이상인 경우 상기 1차 심전도 인증에 성공한 것으로 판단하고, 상기 1차 심전도 인증에 후속하여 상기 2차 심전도 인증을 수행하되, 상기 실측 심전도 신호와 상기 하위 심전도 신호 그룹을 구성하는 각각의 심전도 신호 간의 상관 관계 분석 결과로부터 산출되는 각각의 상관 계수가 미리 설정된 기준치 이상인 경우 상기 2차 심전도 인증에 성공한 것으로 판단하여, 상기 대상자의 심전도 인증이 성공한 것으로 판단하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 인증 모듈은, 상기 1차 심전도 인증에 실패한 경우, 또는 상기 2차 심전도 인증에 실패한 경우, 상기 심전도 측정 모듈을 통해 I개의 실측 심전도 신호를 수집하고, 상기 수집된 I개의 실측 심전도 신호와 상기 대표 심전도 신호 간의 상관 관계 분석 결과에 따라 산출되는 상관 계수가 미리 설정된 기준치 미만이면 상기 대상자의 심전도 인증이 실패한 것으로 판단하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 인증 모듈은, 상기 대상자의 지문 인증 및 심전도 인증이 모두 성공한 경우 상기 대상자의 생체 인증이 성공한 것으로 최종 판단하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 측면에 따른 생체 신호를 이용한 개인 인증 방법은 등록 모듈이, 대상자에 대한 지문 측정 모듈의 지문 측정 결과를 통해 복수의 지문 이미지로 구성되는 지문 이미지 셋을 수집하고, 상기 대상자에 대한 심전도 측정 모듈의 심전도 측정 결과를 통해 대표 심전도 신호를 결정한 후, 상기 지문 이미지 셋 및 상기 대표 심전도 신호를 상기 대상자의 생체 인증을 위한 레퍼런스 데이터로서 등록하는 등록 단계; 및 인증 모듈이, 상기 지문 측정 모듈의 지문 측정 결과로부터 현재 획득된 실측 지문 이미지 및 상기 등록 모듈에 의해 등록된 지문 이미지 셋 간의 제1 상관 관계를 분석하는 방식과, 상기 심전도 측정 모듈의 심전도 측정 결과로부터 현재 획득된 실측 심전도 신호 및 상기 등록 모듈에 의해 등록된 대표 심전도 신호 간의 제2 상관 관계를 분석하는 방식을 이용하여 상기 대상자의 생체 인증을 수행하는 인증 단계;을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 개개인의 신호 특성이 뚜렷한 특징을 갖는 지문 및 심전도를 복합적으로 활용하여 생체 인증을 수행함으로써 대상자의 개인 인증 신뢰도를 향상시킬 수 있다.
또한, 대상자의 생체 인증(심전도 인증)을 위한 레퍼런스 데이터를 등록하는 과정에서 대상자의 심전도 측정 결과로부터 복수의 심전도 신호를 대표할 수 있는 대표 심전도 신호를 소정의 상관 관계 분석 기법을 적용하는 방식으로 획득함으로써 레퍼런스 데이터의 정확도를 향상시킬 수 있고, 대표 심전도 신호와 함께 레퍼런스 데이터의 등록 과정에서 사용된 복수의 심전도 신호까지 대상자의 생체 인증 과정에 활용하는, 등록 과정과 인증 과정의 유기적인 결합 방식을 통해 대상자의 생체 인증을 수행함으로써 생체 인증의 신뢰도를 향상시킬 수 있다.
또한, 상기와 같은 심전도 측정을 통한 생체 인증 과정을 포터블 타입의 전자 장치(예: 웨어러블 밴드)의 형태로 구현하고 전자 감독 제도의 감시 시스템에 적용함으로써 감시 대상자에 대한 감시 효율성을 향상시킬 수 있다.
도 1 및 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 신호를 이용한 개인 인증 장치를 설명하기 위한 블록구성도이다.
도 3 내지 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 신호를 이용한 개인 인증 장치에서 등록 모듈의 동작을 설명하기 위한 예시도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 신호를 이용한 개인 인증 장치에서 인증 모듈에 의한 심전도 인증의 동작을 설명하기 위한 예시도이다.
도 8 내지 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 신호를 이용한 개인 인증 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 생체 신호를 이용한 개인 인증 장치 및 방법(이하, 개인 인증 장치 및 방법)의 일 실시예를 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로, 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
이하에서 설명하는 것과 같이 본 실시예의 개인 인증 장치는 대상자의 지문 및 심전도를 측정하여 레퍼런스 데이터를 등록하고, 등록된 레퍼런스 데이터를 통해 대상자의 생체 인증을 수행하도록 동작하며, 상기의 동작을 수행하는 개인 인증 장치는 앞서 언급한, 전자 감독 제도 하의 감시 대상자(예: 접근 금지 명령 내지 접근 거리 제한 명령 부과자, 또는 구역 이탈 제한 명령 부과자 등)를 감시하기 위한 감시 시스템(이하, 감시 시스템)에 적용될 수 있다. 구체적으로, 감시 시스템은 감시 대상자의 위치를 모니터링하기 위해, 감시 대상자에 부착되는 피감시 단말(예: 감시 대상자의 팔(손목)에 착용되어 생체 정보로서 감시 대상자의 지문 및 심전도를 센싱하는 웨어러블 밴드(Wearable Band)(또는 웨어러블 워치(Wearable Watch)))를 포함하도록 구성될 수 있다. 감시 대상자의 위치 모니터링을 위해서는 감시 대상자의 신원을 인증할 필요가 있으므로, 그 신원 인증 방법으로서 본 실시예에서는 지문 및 심전도 측정을 통한 생체 인증 방식을 채용한다. 이에 따라, 후술하는 지문 측정 모듈(100) 및 심전도 측정 모듈(200)은 감시 대상자가 착용하는 피감시 단말에 구비되는 지문 센서 및 심전도 센서로 구현될 수 있고, 등록 모듈(300) 및 인증 모듈(400)은 지문 측정 모듈(100)과 심전도 측정 모듈(200)을 통한 대상자의 지문 및 심전도 측정 결과로부터 레퍼런스 데이터를 등록하고 대상자의 생체 인증을 수행하는 관제 서버에 포함되는 구조로 구현될 수 있다. 실시예에 따라서는, 지문 측정 모듈(100), 심전도 측정 모듈(200), 등록 모듈(300) 및 인증 모듈(400)이 피감시 단말에 통합되어 구현되는 실시예가 마련될 수도 있다.
위의 설명은 본 실시예의 개인 인증 장치가 적용될 수 있는 일 구현예를 기술한 것으로서, 대상자의 지문 및 심전도를 측정하여 레퍼런스 데이터를 등록한 후, 등록된 레퍼런스 데이터를 기반으로 대상자의 지문 및 심전도 측정을 통한 생체 인증을 수행하는 범위 내에서 다양한 인증 시스템(예: 개인정보 보호 시스템, 금융 보안 시스템, 출입 통제 시스템, 및 출결 관리 시스템 등)에 본 실시예의 개인 인증 장치가 적용될 수 있다.
이하에서는 본 실시예의 개인 인증 장치의 구체적인 동작에 대하여 설명한다.
도 1 및 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 신호를 이용한 개인 인증 장치를 설명하기 위한 블록구성도이고, 도 3 내지 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 신호를 이용한 개인 인증 장치에서 등록 모듈의 동작을 설명하기 위한 예시도이며, 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 신호를 이용한 개인 인증 장치에서 인증 모듈에 의한 심전도 인증의 동작을 설명하기 위한 예시도이다.
도 1을 참조하면, 본 실시예에 따른 개인 인증 장치는 지문 측정 모듈(100), 심전도 측정 모듈(200), 등록 모듈(300) 및 인증 모듈(400)을 포함할 수 있다.
지문 측정 모듈(100)은 대상자의 지문을 측정하는 지문 센서로 구현될 수 있으며, 지문 측정 모듈(100)에 의해 측정된 대상자의 지문은 등록 모듈(300)에 의한 레퍼런스 데이터 등록 과정과, 인증 모듈(400)에 의한 대상자의 생체 인증 과정에 활용될 수 있다. 지문 측정 모듈(100)은 지문 이미지를 획득하기 위해, 대상자의 손가락이 접촉되는 면 방향으로 단색 광을 조사하는 광원, 및 복수의 픽셀(예: 160 * 160)의 그레이 스케일(Grey Scale) 형태의 지문 이미지를 생성하는 이미지 센서를 포함하도록 구성될 수 있다.
심전도 측정 모듈(200)은 대상자의 심전도를 측정하는 심전도 센서로 구현될 수 있으며, 심전도 측정 모듈(200)에 의해 측정된 대상자의 심전도는 등록 모듈(300)에 의한 레퍼런스 데이터 등록 과정과, 인증 모듈(400)에 의한 대상자의 생체 인증 과정에 활용될 수 있다.
개인 인증 장치가 밴드 본체 및 스트랩으로 구성되는 웨어러블 밴드로 구현되는 예시에서, 도 2에 도시된 것과 같이 지문 측정 모듈(100)은 밴드 본체의 상면에 노출되어 대상자의 손가락과 접촉되도록 구성될 수 있고, 심전도 측정 모듈(200)은 밴드 본체의 상하면에 노출되어 대상자의 손가락 및 손목(또는 손등)과 접촉되도록 구성될 수 있다. 이에 따라, 지문 측정 모듈(100)은 웨어러블 밴드가 착용된 팔(도 2의 예시에서는 오른팔)의 반대쪽 손의 지문을 측정하도록 구성되고, 심전도 측정 모듈(200)은 웨어러블 밴드가 착용된 팔(도 2의 예시에서는 왼팔)의 심전도를 측정하도록 구성될 수 있다.
등록 모듈(300)은 대상자에 대한 지문 측정 모듈(100)의 지문 측정 결과를 통해 복수의 지문 이미지로 구성되는 지문 이미지 셋(set)을 수집하고, 대상자에 대한 심전도 측정 모듈(200)의 심전도 측정 결과를 통해 대표 심전도 신호를 결정한 후, 지문 이미지 셋 및 대표 심전도 신호를 대상자의 생체 인증을 위한 레퍼런스 데이터로서 등록할 수 있다.
먼저, 등록 모듈(300)이 지문 이미지 셋을 레퍼런스 데이터로서 등록하는 과정에 대하여 설명하면, 지문 이미지 셋 등록은 대상자가 웨어러블 밴드를 착용한 팔의 반대쪽 손의 손가락(예: 검지 손가락)을 지문 측정 모듈(100)에 접촉한 상태에서 이루어질 수 있다. 앞서 언급한 것과 같이 지문 측정 모듈(100)은 단색 광을 조사하는 광원, 및 복수의 픽셀의 그레이 스케일 형태의 지문 이미지를 생성하는 이미지 센서를 포함하도록 구성될 수 있으며, 이에 따라 도 3에 도시된 것과 지문 이미지는 복수의 픽셀을 갖는 그레이 스케일 형태로 구성될 수 있고, 이때 각 픽셀은 설정 범위(예: 0 이상 255 이하) 내의 인텐시티(intensity, 세기)를 갖도록 구성될 수 있다. 지문 측정 모듈(100)에 의해 복수의 지문 이미지가 획득되며, 등록 모듈(300)은 복수의 지문 이미지를 지문 이미지 셋으로 구성하여 대상자의 생체 인증(지문 인증)을 위한 레퍼런스 데이터로서 등록(저장)할 수 있다.
다음으로, 등록 모듈(300)이 대표 심전도 신호를 레퍼런스 데이터로 등록하는 과정에 대하여 설명하면, 대표 심전도 신호 등록은 대상자가 웨어러블 밴드를 착용한 팔의 반대쪽 손의 손가락을 지문 측정 모듈(100)에 접촉한 상태, 그리고 밴드 본체 하면에 구비된 심전도 측정 모듈(200)이 웨어러블 밴드를 착용한 팔의 손목 또는 손등에 접촉한 상태에서 이루어질 수 있다. 이 상태에서, 등록 모듈(300)은 대상자에 대한 심전도 측정 모듈(200)의 심전도 측정 결과를 통해 복수의 심전도 신호를 수집하고, 대상자의 생체 인증(심전도 인증)을 위한 레퍼런스 데이터로서 기능하는 대표 심전도 신호를 결정하여 등록(저장)할 수 있다.
도 4는 등록 모듈(300)에 의한, 레퍼런스 데이터에 해당하는 대표 심전도 신호를 결정하는 일련의 과정을 보이고 있다. 도 4에 도시된 것과 같이, 등록 모듈(300)은 대상자에 대한 심전도 측정 모듈(200)의 심전도 측정 결과를 통해 복수의 심전도 신호를 수집하고(① 과정), 수집된 복수의 심전도 신호를 대표할 것으로 기대되는 제1 기대 심전도 신호를 결정하며(② 과정), 결정된 제1 기대 심전도 신호와 상기 수집된 복수의 심전도 신호 간의 상관 관계를 분석하는 방식과(③ 및 ④ 과정), 제1 기대 심전도 신호의 유효성을 검증하는 방식을 이용하여, 대상자의 생체 인증을 위한 레퍼런스 데이터로서 기능하는 대표 심전도 신호를 결정하여 등록하도록 동작할 수 있다(⑤ 내지 ⑦ 과정).
등록 모듈(300)의 동작을 각 과정 별로 구체적으로 설명하면, 먼저 ① 과정에서 등록 모듈(300)은 N개의 심전도 신호를 수집할 수 있으며(N은 2 이상의 자연수), 이때 N개의 심전도 신호는 각각 K개의 샘플링 데이터를 포함할 수 있다(즉, 하나의 심전도 신호당 K개의 샘플링 데이터가 포함될 수 있다. K는 2 이상의 자연수). 본 실시예에서 샘플링 데이터는 도 5에 도시된 것과 같이 심전도 신호에서 대상자의 심전도를 나타내는 유효 데이터(예: 측정값의 Peak치)로 정의된다. K개의 샘플링 데이터를 취득하는 방법으로서, 심전도 신호에서 그 크기가 최대인 Peak치를 검출하고, 검출된 Peak치를 기준으로 그 전단에서 a개의 유효 데이터와 그 후단에서 b개의 유효 데이터를 샘플링하는 방식으로 총 K개의 샘플링 데이터를 취득할 수 있다(즉, K = 1(Peak치) + a + b). 상기 동작을 구현하기 위해 심전도 측정 모듈(200)의 샘플링 레이트는 특정 레이트(예: 250Hz(초당 250개의 유효 데이터 샘플링))로 미리 설정되어 있을 수 있다. 후술하는 것과 같이 샘플링 데이터의 수 K는, 상관 관계 분석 결과와 비교되는 '기준치'와 상호 의존적으로 결정된다. 등록 모듈(300)은 상기와 같은 K개의 샘플링 데이터를 포함하는 심전도 신호 수집 동작을 N회 반복하여 대상자에 대한 총 N개의 심전도 신호를 수집할 수 있다.
② 과정에서, 등록 모듈(300)은 복수의 심전도 신호(N개의 심전도 신호)를 대표할 것으로 기대되는 제1 기대 심전도 신호를 결정할 수 있으며, 제1 기대 심전도 신호는 등록 모듈(300)이 레퍼런스 데이터로서 최종 결정하는 대표 심전도 신호의 후보로서 기능한다. 이때, 도 6에 도시된 것과 같이 제1 기대 심전도 신호는 복수의 심전도 신호의 중간값(median)에 해당하는 심전도 신호에 해당할 수 있다(예: 전술한 Peak치가 복수의 심전도 신호 중 중간값에 해당하는 심전도 신호). 즉, ① 과정에서 수집된 복수의 심전도 신호에는 노이즈가 반영되어 그 산포가 클 수 있는 점을 고려할 때, 이러한 신호의 trend 및 노이즈에 대한 고려없이 단순 평균치만을 제1 기대 심전도 신호로 결정할 경우, 최종적으로 결정되는 대표 심전도 신호의 정확도가 낮아질 수 있으므로, 등록 모듈(300)은 대표 심전도 신호의 결정 과정에서의 왜곡을 제거하고 그 정확도를 향상시키기 위해, N개의 심전도 신호의 중간값(median)에 해당하는 심전도 신호를 제1 기대 심전도 신호로 결정할 수 있다.
③ 및 ④ 과정에서, 등록 모듈(300)은 ② 과정에서 결정된 제1 기대 심전도 신호와 ① 과정에서 수집된 복수의 심전도 신호 간의 상관 관계(correlation)를 분석할 수 있다. 구체적으로, 등록 모듈(300)은 제1 기대 심전도 신호와 N개의 심전도 신호 각각에 대한 상관 관계를 분석하고(상관 관계 분석 기법으로서 피어슨(Pearson) 상관 분석이 적용될 수 있다)(③ 과정), N개의 심전도 신호 중, 상관 관계 분석 결과에 따라 산출되는 상관 계수(예: 피어슨 상관 계수, r)가 미리 설정된 기준치 미만인 M개의 심전도 신호를 제거하도록 동작할 수 있다(M은 N 미만의 자연수)(④ 과정). 후술하는 것과 같이 인증 모듈(400)은 대표 심전도 신호와 함께 하위 심전도 신호 그룹도 고려하여 대상자의 생체 인증을 수행하며, 하위 심전도 신호 그룹은 기본적으로 ① 과정에서 수집된 N개의 심전도 신호를 포함하도록 정의되는 점을 고려할 때, 하위 심전도 신호 그룹의 레퍼런스성을 높여 생체 인증의 신뢰도를 확보하기 위해서는 N개의 심전도 신호 중 아웃라이어(outlier)를 제거할 필요가 있다. 이에, 등록 모듈(300)은 N개의 심전도 신호 중 상관 관계 분석 결과에 따라 산출되는 상관 계수가 미리 설정된 기준치 미만인 M개의 심전도 신호를 제거하도록 동작할 수 있다.
⑤ 내지 ⑦ 과정에서, 등록 모듈(300)은 제1 기대 심전도 신호의 유효성을 검증하는 방식을 이용하여, 대상자의 생체 인증을 위한 레퍼런스 데이터로서 기능하는 대표 심전도 신호를 결정하여 등록할 수 있다.
구체적으로, 먼저 등록 모듈(300)은 ④ 과정에서 제거된 수(M) 만큼, 심전도 측정 모듈(200)을 통해 대상자에 대하여 M개의 심전도 신호를 추가적으로 수집하고(⑤ 과정), 수집된 M개의 심전도 신호를 통해 제1 기대 심전도 신호의 유효성을 검증할 수 있다. M개의 심전도 신호를 추가적으로 수집하는 ⑤ 과정은, 레퍼런스 데이터로 기능하는 하위 심전도 신호 그룹에 포함되는 심전도 신호를 N개로 확보하여 그 레퍼런스성을 확보하도록 함과 동시에, 제1 기대 심전도 신호의 유효성을 검증하기 위한 심전도 신호를 확보하는 과정으로서 기능한다. 제1 기대 심전도 신호의 유효성을 검증할 때, 등록 모듈(300)은 ⑤ 과정에서 수집된 M개의 심전도 신호의 중간값(median)에 해당하는 심전도 신호를 제2 기대 심전도 신호로 결정하고(⑥ 과정), 제1 기대 심전도 신호와 제2 기대 심전도 신호 간의 상관 관계 분석 결과에 따라 산출되는 상관 계수(예: 피어슨 상관 계수, r)가 미리 설정된 기준치 이상인 경우, 제1 기대 심전도 신호의 유효성이 검증된 것으로 판단하여 제1 기대 심전도 신호를 대표 심전도 신호로 결정할 수 있다(⑦ 과정). 즉, 동일한 대상자에 대하여 추가적으로 수집된 M개의 심전도 신호의 중간값에 해당하는 제2 기대 심전도 신호와, 제1 기대 심전도 신호 간의 상관 계수가 기준치 이상이면, 제1 기대 심전도 신호가 대상자의 심전도를 대표할 수 있는 것으로 볼 수 있으므로, 등록 모듈(300)은 상기의 동작을 통해 대표 심전도 신호를 결정할 수 있다.
만약, ⑦ 과정에서 제1 기대 심전도 신호와 제2 기대 심전도 신호 간의 상관 계수가 기준치 미만인 경우 ⑤ 과정부터 재차 수행될 수 있으며, ⑤ 내지 ⑦ 과정이 미리 설정된 횟수만큼 반복 수행되었음에도 제1 기대 심전도 신호와 제2 기대 심전도 신호 간의 상관 계수가 기준치 미만인 상태가 유지되면, 등록 모듈(300)은 ① 과정에서 획득된 N개의 심전도 신호, 그리고 ② 과정에서 결정된 제1 기대 심전도 신호의 레퍼런스성이 없다고 판단하여 ① 과정부터 재차 수행할 수 있다.
앞에서는 '기준치'를 ④ 과정에서 적용되는 기준치와(즉, ② 과정에서 결정된 제1 기대 심전도 신호와 ① 과정에서 획득된 N개의 심전도 신호 간의 상관 계수와 비교되는 파라미터), ⑦ 과정에서 적용되는 기준치(즉, ② 과정에서 결정된 제1 기대 심전도 신호와 ⑥ 과정에서 결정된 제2 기대 심전도 신호 간의 상관 계수와 비교되는 파라미터)로 구분하여 표기하였으며, 위 두 기준치는 앞서 언급한 샘플링 데이터의 수 K와 의존적으로 결정되는 범위 내에서, 동일한 값을 갖거나, 또는 상이한 값을 갖도록 미리 설정되어 있을 수 있다. 예를 들어, ④ 과정에서 적용되는 기준치를 제1 기준치로 정의하고, ⑦ 과정에서 적용되는 기준치를 제2 기준치로 정의할 때, 제1 및 제2 기준치 모두 0.95로 미리 설정되어 있거나, 제1 기준치는 0.95로 설정되고 제2 기준치는 0.99로 설정되어 있을 수 있다. 즉, 제1 및 제2 기준치는 상호 의존적으로 결정될 필요는 없으나, 제1 및 제2 기준치와 샘플링 데이터의 수 K 간의 의존성은 상관 관계 분석의 신뢰도 확보를 결정하는 요인이 되기 때문에, 샘플링 데이터의 수 K와 상호 의존적으로 결정되는 제약을 받으면 된다. 예시로서, 샘플링 데이터의 수 K가 300, 제1 기준치가 0.95로 설정된 경우를 상정할 때, ③ 및 ④ 과정에서 산출되는, 제1 기대 심전도 신호와 N개의 심전도 신호 간의 상관 계수가 제1 기준치인 0.95 이상이면 p-value < 0.000001 이상의 상관 분석 신뢰도를 갖는다. 또한, 샘플링 데이터의 수 K가 300, 제2 기준치가 0.99로 설정된 경우를 상정할 때, ⑦ 과정에서 산출되는, 제1 기대 심전도 신호와 제2 기대 심전도 신호 간의 상관 계수가 제2 기준치인 0.99 이상이면 역시 p-value < 0.000001 이상의 상관 분석 신뢰도를 갖는다. 즉, 본 실시예에서 적용되는 상관 분석의 신뢰도를 향상시키기 위해 샘플링 데이터의 수 K와 제1 및 제2 기준치는 상호 의존적으로 결정될 수 있으며, 그 구체적인 값은 설계자의 실험적 결과에 기초하여 결정될 수 있다.
전술한 과정을 거쳐 결정된 대표 심전도 신호는 레퍼런스 데이터로서 등록된다. 이때, 등록 모듈(300)은 대표 심전도 신호와 함께, 하위 심전도 신호 그룹도 레퍼런스 데이터로서 등록할 수 있다. 본 실시예에서 하위 심전도 신호 그룹은, i)① 과정에서 수집된 N개의 심전도 신호에서 상관 관계 분석 결과에 따라 ④ 과정에서 M개의 심전도 신호가 제거된 후 남아있는 (N-M)개의 심전도 신호와, ii)⑤ 내지 ⑦ 과정에서 제1 기대 심전도 신호의 유효성 검증에 적용된 M개의 심전도 신호의 집합으로 정의된다. 즉, 하위 심전도 신호 그룹은 대표 심전도 신호 결정에 직접적으로 관여된 심전도 신호의 그룹으로 정의된다.
상기와 같이 등록 모듈(300)에 의해 레퍼런스 데이터가 등록된 이후, 인증 모듈(400)은 기본적으로 지문 측정 모듈(100)의 지문 측정 결과로부터 현재 획득된 실측 지문 이미지 및 등록 모듈(300)에 의해 등록된 지문 이미지 셋 간의 상관 관계(제1 상관 관계로 정의한다)를 분석하는 방식(지문 인증)과, 심전도 측정 모듈(200)의 심전도 측정 결과로부터 현재 획득된 실측 심전도 신호 및 등록 모듈(300)에 의해 등록된 대표 심전도 신호 간의 상관 관계(제2 상관 관계로 정의한다)를 분석하는 방식(심전도 인증)을 이용하여 대상자의 생체 인증을 수행할 수 있다. 인증 모듈(400)에 의한 생체 인증 과정에서 적용되는 상관 관계 분석 기법은 등록 모듈(300)에 의한 등록 과정에서 설명한 것과 동일하게 적용될 수 있다.
먼저 지문 인증에 대하여 설명하면, 인증 모듈(400)은 제1 상관 관계의 분석 결과, 실측 지문 이미지 및 지문 이미지 셋을 구성하는 복수의 지문 이미지 중 하나 이상 간의 상관 계수가 미리 설정된 기준치(예: 0.99) 이상인 경우 대상자의 지문 인증이 성공한 것으로 판단할 수 있다. 즉, 인증 모듈(400)은 현재 획득된 실측 지문 이미지를, 지문 이미지 셋을 구성하는 복수의 지문 이미지와 각각 비교하여 그 상관 관계를 반복적으로 분석하며, 실측 지문 이미지와의 상관 계수가 기준치 이상인 지문 이미지가 지문 이미지 셋에 존재할 경우 대상자의 지문 인증이 성공한 것으로 판단할 수 있다.
다음으로, 심전도 인증에 대하여 설명하면, 인증 모듈(400)은 도 7에 도시된 것과 같이 실측 심전도 신호와 대표 심전도 신호 간의 상관 관계를 분석하는 1차 심전도 인증(① 및 ② 과정), 및 실측 심전도 신호와 하위 심전도 신호 그룹 간의 상관 관계를 분석하는 2차 심전도 인증을 통해 대상자의 심전도 인증을 수행할 수 있다(③ 및 ④ 과정).
심전도 인증의 동작을 각 과정 별로 구체적으로 설명하면, 먼저 ① 과정에서 인증 모듈(400)은 심전도 측정 모듈(200)을 통해 대상자의 심전도 신호를 획득할 수 있다(심전도 인증 과정에서 실측되어 레퍼런스 데이터와 비교되는 심전도 신호를 실측 심전도 신호로 정의한다). 인증 과정의 ① 과정에서 획득되는 심전도 신호는 등록 과정의 ① 과정에서 획득되는 심전도 신호와 같이 K개의 샘플링 데이터를 포함할 수 있다.
② 과정에서, 인증 모듈(400)은 실측 심전도 신호와, 등록 모듈(300)에 의해 등록된 대표 심전도 신호 간의 상관 관계를 분석하여 상관 계수를 산출하고, 산출된 상관 계수가 미리 설정된 기준치(예: 0.99) 이상인 경우 1차 심전도 인증에 성공한 것으로 판단할 수 있다.
1차 심전도 인증에 성공 시, 인증 모듈(400)은 1차 심전도 인증에 후속하여 2차 심전도 인증을 수행할 수 있으며(③ 과정), 이 경우 실측 심전도 신호와 전술한 하위 심전도 신호 그룹을 구성하는 각각의 심전도 신호 간의 상관 관계 분석 결과로부터 산출되는 각각의 상관 계수가 미리 설정된 기준치(예: 0.99) 이상인 경우 2차 심전도 인증에 성공한 것으로 판단하여, 대상자의 심전도 인증이 성공한 것으로 판단할 수 있다(④ 과정). 실측 심전도 신호와 대표 심전도 신호 간의 상관 관계 분석에 후속하여, 대표 심전도 신호의 결정에 활용된 하위 심전도 신호 그룹 또한 실측 심전도 신호와 상관 관계가 분석되는 방식으로 심전도 인증이 수행됨으로써, 대상자의 심전도 인증이 매우 정확하고 신뢰도 높게 이루어질 수 있다.
한편, 도 7에 도시된 것과 같이 인증 모듈(400)은 상기한 1차 심전도 인증에 실패한 경우, 또는 2차 심전도 인증에 실패한 경우, 심전도 측정 모듈(200)을 통해 I개의 실측 심전도 신호를 수집하고(I는 2 이상의 자연수), 수집된 I개의 실측 심전도 신호와 대표 심전도 신호 간의 상관 관계를 분석하며(⑤ 과정), 상관 관계 분석 결과에 따라 산출되는 상관 계수가 미리 설정된 기준치 미만이면 대상자의 심전도 인증이 실패한 것으로 판단할 수 있다(⑥ 과정). 만약, ⑤ 과정에서 산출된 상관 계수가 기준치 이상인 경우 2차 심전도 인증에 해당하는 ③ 과정이 재차 수행될 수 있으며(I개의 실측 심전도 신호 및 하위 심전도 신호 그룹 간의 상관 분석), ③ 과정에 따른 2차 심전도 인증과, 2차 심전도 인증의 실패에 따른 ⑤ 과정이 미리 지정된 횟수 반복적으로 수행되면 대상자의 심전도 인증이 실패한 것으로 판단할 수 있다.
인증 모듈(400)은 상기한 지문 인증 결과와 심전도 인증 결과의 조합 관계를 기반으로 대상자의 생체 인증을 수행할 수 있다. 즉, 대상자의 지문 인증 및 심전도 인증이 모두 성공한 경우 대상자의 생체 인증이 성공한 것으로 최종 판단할 수 있고, 지문 인증 및 심전도 인증 중 어느 하나라도 실패한 경우 대상자의 생체 인증이 실패한 것으로 판단할 수 있다.
도 8 내지 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인 인증 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 8 내지 도 10을 참조하여 본 실시예에 따른 개인 인증 방법을 설명하며, 위에서 설명한 내용과 중복적인 설명은 배제하고 시계열적 구성을 중심으로 설명한다.
먼저, 등록 모듈(300)은 대상자에 대한 지문 측정 모듈(100)의 지문 측정 결과를 통해 복수의 지문 이미지로 구성되는 지문 이미지 셋을 수집하고, 대상자에 대한 심전도 측정 모듈(200)의 심전도 측정 결과를 통해 대표 심전도 신호를 결정한 후, 지문 이미지 셋 및 대표 심전도 신호를 대상자의 생체 인증을 위한 레퍼런스 데이터로서 등록한다(S100). S100 단계는 지문 이미지 셋을 등록하는 S110 단계(S111-S112)와 대표 심전도 신호를 등록하는 S120 단계(S121-S129)를 포함할 수 있다.
도 9를 참조하여 S100 단계를 구체적으로 설명하면, 등록 모듈(300)은 대상자에 대한 지문 측정 모듈(100)의 지문 측정 결과를 통해 복수의 지문 이미지로서 m개의 지문 이미지를 수집하고(S111)(m은 2 이상의 자연수), 수집된 m개의 지문 이미지를 지문 이미지 셋으로 구성하여 레퍼런스 데이터로서 등록한다(S112).
이어서, 등록 모듈(300)은 대상자에 대한 심전도 측정 모듈(200)의 심전도 측정 결과를 통해 복수의 심전도 신호로서 N개의 심전도 신호를 수집한다(S121).
이어서, 등록 모듈(300)은 S121 단계에서 수집된 복수의 심전도 신호를 대표할 것으로 기대되는 제1 기대 심전도 신호를 결정한다(S122). S122 단계에서, 등록 모듈(300)은 N개의 심전도 신호 중 그 중간값에 해당하는 심전도 신호를 제1 기대 심전도 신호로 결정한다.
이어서, 등록 모듈(300)은 S122 단계에서 결정된 제1 기대 심전도 신호와 S121 단계에서 수집된 N개의 심전도 신호 간의 상관 관계를 분석하여 상관 계수를 산출한다(S123).
이어서, 등록 모듈(300)은 S101 단계에서 수집된 N개의 심전도 신호 중, S123 단계에서 산출된 상관 계수가 미리 설정된 기준치 미만인 M개의 심전도 신호를 제거한다(S124).
이어서, 등록 모듈(300)은 심전도 측정 모듈(200)을 통해 대상자에 대하여 M개의 심전도 신호를 추가 수집한다(S125).
이어서, 등록 모듈(300)은 S125 단계에서 수집된 M개의 심전도 신호를 대표할 것으로 기대되는 제2 기대 심전도 신호를 결정한다(S126). S122 단계와 같이, M개의 심전도 신호 중 그 중간값에 해당하는 심전도 신호가 제2 기대 심전도 신호로 결정된다.
이어서, 등록 모듈(300)은 제1 기대 심전도 신호와 제2 기대 심전도 신호 간의 상관 관계를 분석하여 상관 계수를 산출한다(S127).
이어서, 등록 모듈(300)은 S127 단계에서 산출된 상관 계수가 미리 설정된 기준치 이상인 경우(S128), 제1 기대 심전도 신호의 유효성이 검증된 것으로 판단하여 제1 기대 심전도 신호를 대표 심전도 신호로 결정하여 등록한다(S129). 한편, S128 단계에서 상관 계수가 기준치 미만인 경우 S125 단계부터 재차 수행되며, S125 단계 내지 S128 단계가 미리 설정된 횟수만큼 반복 수행되었음에도 S128 단계에서 상관 계수가 기준치 미만인 상태가 유지되면 S121 단계부터 재차 수행된다. 또한, S129 단계에서, 등록 모듈(300)은 대표 심전도 신호와 함께 하위 심전도 신호 그룹을 레퍼런스 데이터로서 등록한다.
지문 이미지 셋을 등록하는 S110 단계와 대표 심전도 신호(및 하위 심전도 신호 그룹)을 등록하는 S120 단계는 독립적으로 수행되는 병렬적 구성으로서, 그 수행 순서가 상기한 기재 순서에 한정되지 않는다.
S100 단계를 통해 레퍼런스 데이터가 등록된 이후, 인증 모듈(400)은 지문 측정 모듈(100)의 지문 측정 결과로부터 현재 획득된 실측 지문 이미지 및 S110 단계에서 등록된 지문 이미지 셋 간의 제1 상관 관계를 분석하는 방식과, 심전도 측정 모듈(200)의 심전도 측정 결과로부터 현재 획득된 실측 심전도 신호 및 S120 단계에서 등록된 대표 심전도 신호 간의 제2 상관 관계를 분석하는 방식을 이용하여 대상자의 생체 인증을 수행한다(S200). S200 단계는 지문 인증 단계인 S210 단계(S211-S214)와 심전도 인증 단계인 S220 단계(S221-S229)를 포함할 수 있다.
도 8을 참조하여 S200 단계를 구체적으로 설명하면, 인증 모듈(400)은 대상자에 대한 지문 측정 모듈(100)의 지문 측정 결과를 통해 실측 지문 이미지를 획득한다(S211).
이어서, 인증 모듈(400)은 S211 단계에서 획득된 실측 지문 이미지와 S110 단계를 통해 등록된 지문 이미지 셋을 구성하는 복수의 지문 이미지와 각각 비교하여 그 상관 관계를 반복적으로 분석하고(S212), 실측 지문 이미지와의 상관 계수가 기준치 이상인 지문 이미지가 지문 이미지 셋에 존재할 경우(S213) 대상자의 지문 인증이 성공한 것으로 판단한다(S214). 만약, 상관 관계를 반복적으로 분석하였음에도 상관 계수가 기준치 미만으로 지속적으로 유지될 경우 인증 모듈(400)은 대상자의 지문 인증이 실패한 것으로 판단하여 생체 인증이 실패한 것으로 최종 판단한다(S230).
S214 단계에서 대상자의 지문 인증이 성공한 것으로 판단된 경우, 인증 모듈(400)은 대상자에 대한 심전도 측정 모듈(200)의 심전도 측정 결과를 통해 실측 심전도 신호를 획득한다(S221).
이어서, 인증 모듈(400)은 S221 단계에서 획득된 실측 심전도 신호와 S120 단계를 통해 등록된 대표 심전도 신호 간의 상관 관계를 분석하여 상관 계수를 산출한다(S222).
이어서, 인증 모듈(400)은 S222 단계에서 산출된 상관 계수가 미리 설정된 기준치 이상인 경우(S223), 실측 심전도 신호와 하위 심전도 신호 그룹을 구성하는 각각의 심전도 신호 간의 상관 관계를 분석하여 상관 계수를 각각 산출한다(S224).
이어서, 인증 모듈(400)은 S224 단계에서 산출된 각각의 상관 계수가 미리 설정된 기준치 이상인 경우(S225), 대상자의 심전도 인증이 성공한 것으로 판단하여 생체 인증이 성공한 것으로 최종 판단한다(S226).
한편, S223 단계에서 상관 계수가 기준치 미만인 것으로 판단된 경우, 또는 S225 단계에서 상관 계수가 기준치 미만인 것으로 판단된 경우, 인증 모듈(400)은 심전도 측정 모듈(200)을 통해 대상자에 대하여 I개의 실측 심전도 신호를 수집하고(S227), 수집된 I개의 실측 심전도 신호와 대표 심전도 신호 간의 상관 관계를 분석하여 상관 계수를 산출하며(S228), 산출된 상관 계수가 미리 설정된 기준치 미만이면(S229) 대상자의 심전도 인증이 실패한 것으로 판단하여 생체 인증이 실패한 것으로 최종 판단한다(S230). 만약, S229 단계에서 상관 계수가 기준치 이상인 경우 S224 단계 및 S225 단계를 통해 I개의 실측 심전도 신호 및 하위 심전도 신호 그룹 간의 상관 분석이 수행될 수 있으며, S225 단계에서 상관 계수가 기준치 미만인 것으로 판단되는 것과 S289 단계에서 상관 계수가 기준치 미만으로 판단되는 것이 미리 지정된 횟수 반복적으로 수행되면 대상자의 심전도 인증이 실패한 것으로 판단하여 생체 인증이 실패한 것으로 최종 판단한다(S230).
이와 같이 본 실시예는 개개인의 신호 특성이 뚜렷한 특징을 갖는 지문 및 심전도를 복합적으로 활용하여 생체 인증을 수행함으로써 대상자의 개인 인증 신뢰도를 향상시킬 수 있다. 또한, 대상자의 생체 인증(심전도 인증)을 위한 레퍼런스 데이터를 등록하는 등록 과정에서 대상자의 심전도 측정 결과로부터 복수의 심전도 신호를 대표할 수 있는 대표 심전도 신호를 소정의 상관 관계 분석 기법을 적용하는 방식으로 획득함으로써 레퍼런스 데이터의 정확도를 향상시킬 수 있고, 대표 심전도 신호와 함께 레퍼런스 데이터의 등록 과정에서 사용된 복수의 심전도 신호까지 대상자의 생체 인증 과정에 활용하는, 등록 과정과 인증 과정의 유기적인 결합 방식을 통해 대상자의 생체 인증을 수행함으로써 생체 인증의 신뢰도를 향상시킬 수 있다. 나아가, 상기와 같은 심전도 측정을 통한 생체 인증 과정을 포터블 타입의 전자 장치(예: 웨어러블 밴드)의 형태로 구현하고 전자 감독 제도의 감시 시스템에 적용함으로써 감시 대상자에 대한 감시 효율성을 향상시킬 수 있다.
본 명세서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일 실시 예에 따르면, 모듈은 ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)의 형태로 구현될 수 있다. 또한, 본 명세서에서 설명된 구현은, 예컨대, 방법 또는 프로세스, 장치, 소프트웨어 프로그램, 데이터 스트림 또는 신호로 구현될 수 있다. 단일 형태의 구현의 맥락에서만 논의(예컨대, 방법으로서만 논의)되었더라도, 논의된 특징의 구현은 또한 다른 형태(예컨대, 장치 또는 프로그램)로도 구현될 수 있다. 장치는 적절한 하드웨어, 소프트웨어 및 펌웨어 등으로 구현될 수 있다. 방법은, 예컨대, 컴퓨터, 마이크로프로세서, 집적 회로 또는 프로그래밍가능한 로직 디바이스 등을 포함하는 프로세싱 디바이스를 일반적으로 지칭하는 프로세서 등과 같은 장치에서 구현될 수 있다. 프로세서는 또한 최종-사용자 사이에 정보의 통신을 용이하게 하는 컴퓨터, 셀 폰, 휴대용/개인용 정보 단말기(personal digital assistant: "PDA") 및 다른 디바이스 등과 같은 통신 디바이스를 포함한다.
이상으로 본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.
[부호의 설명]
100: 지문 측정 모듈
200: 심전도 측정 모듈
300: 등록 모듈
400: 인증 모듈

Claims (16)

  1. 대상자의 지문을 측정하는 지문 측정 모듈;
    상기 대상자의 심전도를 측정하는 심전도 측정 모듈;
    상기 대상자에 대한 상기 지문 측정 모듈의 지문 측정 결과를 통해 복수의 지문 이미지로 구성되는 지문 이미지 셋을 수집하고, 상기 대상자에 대한 상기 심전도 측정 모듈의 심전도 측정 결과를 통해 대표 심전도 신호를 결정한 후, 상기 지문 이미지 셋 및 상기 대표 심전도 신호를 상기 대상자의 생체 인증을 위한 레퍼런스 데이터로서 등록하는 등록 모듈; 및
    상기 지문 측정 모듈의 지문 측정 결과로부터 현재 획득된 실측 지문 이미지 및 상기 등록 모듈에 의해 등록된 지문 이미지 셋 간의 제1 상관 관계를 분석하는 방식과, 상기 심전도 측정 모듈의 심전도 측정 결과로부터 현재 획득된 실측 심전도 신호 및 상기 등록 모듈에 의해 등록된 대표 심전도 신호 간의 제2 상관 관계를 분석하는 방식을 이용하여 상기 대상자의 생체 인증을 수행하는 인증 모듈;
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 생체 신호를 이용한 개인 인증 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 지문 측정 모듈 및 상기 심전도 측정 모듈은 상기 대상자의 팔에 착용되는 웨어러블 밴드(Wearable Band)에 포함되도록 구성되며,
    상기 지문 측정 모듈은 상기 웨어러블 밴드가 착용된 팔의 반대쪽 손의 지문을 측정하도록 구성되고, 상기 심전도 측정 모듈은 상기 웨어러블 밴드가 착용된 팔의 심전도를 측정하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 생체 신호를 이용한 개인 인증 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 지문 이미지 셋을 구성하는 각 지문 이미지와 상기 실측 지문 이미지는 복수의 픽셀을 갖는 그레이 스케일(Grey Scale) 형태로 구성되며, 각 픽셀은 설정 범위 내의 인텐시티(intensity)를 갖는 것을 특징으로 하는 생체 신호를 이용한 개인 인증 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 등록 모듈은, 상기 대상자에 대한 상기 심전도 측정 모듈의 심전도 측정 결과를 통해 복수의 심전도 신호를 수집하고, 상기 수집된 복수의 심전도 신호를 대표할 것으로 기대되는 제1 기대 심전도 신호를 결정하며, 상기 결정된 제1 기대 심전도 신호와 상기 수집된 복수의 심전도 신호 간의 상관 관계를 분석하는 방식과, 상기 제1 기대 심전도 신호의 유효성을 검증하는 방식을 이용하여 상기 대표 심전도 신호를 결정하는 것을 특징으로 하는 생체 신호를 이용한 개인 인증 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 제1 기대 심전도 신호는, 상기 복수의 심전도 신호의 중간값(median)에 해당하는 심전도 신호인 것을 특징으로 하는 생체 신호를 이용한 개인 인증 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 등록 모듈은, 상기 복수의 심전도 신호로서 N개의 심전도 신호를 수집한 후 그 중간값에 해당하는 심전도 신호를 상기 제1 기대 심전도 신호로 결정하고, 상기 결정된 제1 기대 심전도 신호와 상기 N개의 심전도 신호 각각에 대한 상관 관계를 분석하며, 상기 N개의 심전도 신호 중, 상관 관계 분석 결과에 따라 산출되는 상관 계수가 미리 설정된 기준치 미만인 M개의 심전도 신호를 제거한 후 상기 심전도 측정 모듈을 통해 상기 대상자에 대하여 M개의 심전도 신호를 수집하고, 상기 수집된 M개의 심전도 신호를 통해 상기 제1 기대 심전도 신호의 유효성을 검증하는 방식을 이용하여 상기 대표 심전도 신호를 결정하는 것을 특징으로 하고,
    여기서, N 및 M은 2 이상의 자연수이고 N > M인,
    생체 신호를 이용한 개인 인증 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 등록 모듈은, 상기 수집된 M개의 심전도 신호의 중간값에 해당하는 심전도 신호를 제2 기대 심전도 신호로 결정하고, 상기 제1 기대 심전도 신호와 상기 제2 기대 심전도 신호 간의 상관 관계 분석 결과에 따라 산출되는 상관 계수가 미리 설정된 기준치 이상인 경우, 상기 제1 기대 심전도 신호의 유효성이 검증된 것으로 판단하여 상기 제1 기대 심전도 신호를 상기 대표 심전도 신호로 결정하는 것을 특징으로 하는 생체 신호를 이용한 개인 인증 장치.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 N개의 심전도 신호와 상기 M개의 심전도 신호를 구성하는 각각의 심전도 신호는, 상기 대상자의 심전도를 나타내는 유효 데이터로 정의되는 샘플링 데이터를 K개 포함하며, 상기 K의 값과 상기 기준치는 상호 의존적으로 결정되는 것을 특징으로 하고,
    K는 2 이상의 자연수인,
    생체 신호를 이용한 개인 인증 장치.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 등록 모듈은, 상기 대표 심전도 신호와 함께 하위 심전도 신호 그룹을 상기 레퍼런스 데이터로서 등록하고, 상기 하위 심전도 신호 그룹은 (i) 상기 복수의 심전도 신호로서 수집된 상기 N개의 심전도 신호에서 상관 관계 분석 결과에 따라 M개의 심전도 신호가 제거된 후 남아있는 (N-M)개의 심전도 신호와, (ii)상기 제1 기대 심전도 신호의 유효성 검증에 적용된 M개의 심전도 신호의 집합인 것을 특징으로 하는 생체 신호를 이용한 개인 인증 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 인증 모듈은, 상기 제1 상관 관계의 분석 결과로부터 판단되는 지문 인증 결과와, 상기 제2 상관 관계의 분석 결과로부터 판단되는 심전도 인증 결과의 조합 관계를 기반으로 상기 대상자의 생체 인증을 수행하는 것을 특징으로 하는 생체 신호를 이용한 개인 인증 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 인증 모듈은, 상기 제1 상관 관계의 분석 결과, 상기 실측 지문 이미지 및 상기 지문 이미지 셋을 구성하는 복수의 지문 이미지 중 하나 이상 간의 상관 계수가 미리 설정된 기준치 이상인 경우 상기 대상자의 지문 인증이 성공한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 생체 신호를 이용한 개인 인증 장치.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 인증 모듈은, 상기 실측 심전도 신호와 상기 대표 심전도 신호 간의 상관 관계를 분석하는 1차 심전도 인증, 및 상기 실측 심전도 신호와 상기 하위 심전도 신호 그룹 간의 상관 관계를 분석하는 2차 심전도 인증을 통해 상기 대상자의 심전도 인증을 수행하는 것을 특징으로 하는 생체 신호를 이용한 개인 인증 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 인증 모듈은, 상기 실측 심전도 신호와 상기 대표 심전도 신호 간의 상관 관계 분석 결과에 따라 산출되는 상관 계수가 미리 설정된 기준치 이상인 경우 상기 1차 심전도 인증에 성공한 것으로 판단하고, 상기 1차 심전도 인증에 후속하여 상기 2차 심전도 인증을 수행하되, 상기 실측 심전도 신호와 상기 하위 심전도 신호 그룹을 구성하는 각각의 심전도 신호 간의 상관 관계 분석 결과로부터 산출되는 각각의 상관 계수가 미리 설정된 기준치 이상인 경우 상기 2차 심전도 인증에 성공한 것으로 판단하여, 상기 대상자의 심전도 인증이 성공한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 생체 신호를 이용한 개인 인증 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 인증 모듈은, 상기 1차 심전도 인증에 실패한 경우, 또는 상기 2차 심전도 인증에 실패한 경우, 상기 심전도 측정 모듈을 통해 I개의 실측 심전도 신호를 수집하고, 상기 수집된 I개의 실측 심전도 신호와 상기 대표 심전도 신호 간의 상관 관계 분석 결과에 따라 산출되는 상관 계수가 미리 설정된 기준치 미만이면 상기 대상자의 심전도 인증이 실패한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하고,
    여기서, I는 2 이상의 자연수인,
    생체 신호를 이용한 개인 인증 장치.
  15. 제10항에 있어서,
    상기 인증 모듈은, 상기 대상자의 지문 인증 및 심전도 인증이 모두 성공한 경우 상기 대상자의 생체 인증이 성공한 것으로 최종 판단하는 것을 특징으로 하는 생체 신호를 이용한 개인 인증 장치.
  16. 등록 모듈이, 대상자에 대한 지문 측정 모듈의 지문 측정 결과를 통해 복수의 지문 이미지로 구성되는 지문 이미지 셋을 수집하고, 상기 대상자에 대한 심전도 측정 모듈의 심전도 측정 결과를 통해 대표 심전도 신호를 결정한 후, 상기 지문 이미지 셋 및 상기 대표 심전도 신호를 상기 대상자의 생체 인증을 위한 레퍼런스 데이터로서 등록하는 등록 단계; 및
    인증 모듈이, 상기 지문 측정 모듈의 지문 측정 결과로부터 현재 획득된 실측 지문 이미지 및 상기 등록 모듈에 의해 등록된 지문 이미지 셋 간의 제1 상관 관계를 분석하는 방식과, 상기 심전도 측정 모듈의 심전도 측정 결과로부터 현재 획득된 실측 심전도 신호 및 상기 등록 모듈에 의해 등록된 대표 심전도 신호 간의 제2 상관 관계를 분석하는 방식을 이용하여 상기 대상자의 생체 인증을 수행하는 인증 단계;
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 생체 신호를 이용한 개인 인증 방법.
PCT/KR2022/020929 2021-12-22 2022-12-21 생체 신호를 이용한 개인 인증 장치 및 방법 WO2023121279A1 (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR10-2021-0184778 2021-12-22
KR1020210184778A KR102614078B1 (ko) 2021-12-22 2021-12-22 생체 신호를 이용한 개인 인증 장치 및 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2023121279A1 true WO2023121279A1 (ko) 2023-06-29

Family

ID=86903039

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/KR2022/020929 WO2023121279A1 (ko) 2021-12-22 2022-12-21 생체 신호를 이용한 개인 인증 장치 및 방법

Country Status (2)

Country Link
KR (1) KR102614078B1 (ko)
WO (1) WO2023121279A1 (ko)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090007257A1 (en) * 2007-06-27 2009-01-01 Shinji Hirata System, method, server, client terminal, program for biometric authentication
KR20110002373A (ko) * 2009-07-01 2011-01-07 주식회사 슈프리마 생체신호를 감지하여 위조지문을 식별하는 지문인증장치 및 방법
KR20160088047A (ko) * 2015-01-15 2016-07-25 엘지전자 주식회사 심전도 신호를 기초로 인증을 수행하는 모바일 디바이스 및 그 제어 방법
KR20180003595A (ko) * 2015-09-08 2018-01-09 텐센트 테크놀로지(센젠) 컴퍼니 리미티드 지문 융기부 지점 인식 방법 및 장치
KR20190077850A (ko) * 2017-12-26 2019-07-04 (주) 유파인스 사용자 인증 시스템

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090007257A1 (en) * 2007-06-27 2009-01-01 Shinji Hirata System, method, server, client terminal, program for biometric authentication
KR20110002373A (ko) * 2009-07-01 2011-01-07 주식회사 슈프리마 생체신호를 감지하여 위조지문을 식별하는 지문인증장치 및 방법
KR20160088047A (ko) * 2015-01-15 2016-07-25 엘지전자 주식회사 심전도 신호를 기초로 인증을 수행하는 모바일 디바이스 및 그 제어 방법
KR20180003595A (ko) * 2015-09-08 2018-01-09 텐센트 테크놀로지(센젠) 컴퍼니 리미티드 지문 융기부 지점 인식 방법 및 장치
KR20190077850A (ko) * 2017-12-26 2019-07-04 (주) 유파인스 사용자 인증 시스템

Also Published As

Publication number Publication date
KR20230095369A (ko) 2023-06-29
KR102614078B1 (ko) 2023-12-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2019088462A1 (ko) 혈압 추정 모델 생성 시스템 및 방법과 혈압 추정 시스템 및 방법
WO2020222626A1 (ko) 근전도 측정을 통한 근육 피로도 분석 방법 및 이를 수행하는 웨어러블 디바이스
Djelouat et al. System-on-chip solution for patients biometric: A compressive sensing-based approach
WO2017122889A1 (en) Optical detection and analysis of internal body tissues
Akmandor et al. Smart, secure, yet energy-efficient, Internet-of-Things sensors
WO2021096162A1 (ko) 심장신호 처리장치 및 방법, 이를 포함하는 모니터링 시스템
WO2019054638A1 (ko) 영상 분석 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램
Baker et al. Empirical evidence for correct iris match score degradation with increased time-lapse between gallery and probe matches
US6181808B1 (en) Living body discriminating apparatus
WO2016126147A1 (ko) 코골이 검출 장치 및 방법
WO2010032929A2 (ko) 뇌파 분석을 이용한 치매 진단 장치 및 방법
WO2015072818A1 (ko) 뇌질환 진단 서비스 장치 및 뇌질환 진단 서비스 방법
WO2019147076A1 (ko) 레이더를 이용한 제스처 인식 장치 및 방법
WO2018139881A1 (ko) 레이더를 이용한 생체 신호 측정 방법 및 장치
WO2023121279A1 (ko) 생체 신호를 이용한 개인 인증 장치 및 방법
WO2023101488A1 (ko) 생체 인증 장치 및 방법
WO2015126058A1 (ko) 암 예후 예측 방법
WO2018212380A1 (ko) 개인인증을 위한 웨어러블 디바이스의 ecg 템플릿 검출 방법
WO2023200280A1 (ko) 보정된 이미지 기반 심박 추정 방법 및 그 장치
WO2018079975A1 (ko) 데이터 유사도 평가 시스템
WO2019208933A1 (ko) 사용자 인증을 위한 장치 및 방법
CN110786869B (zh) 一种程序员的疲劳程度的检测方法
WO2015060486A1 (ko) 영상 진단 장치 및 방법
WO2020080689A2 (ko) 체성분 변화 성과를 비교하기 위한 지수값을 생성하는 장치 및 방법
WO2009151211A2 (ko) 발 특징 정보를 이용한 사용자 식별 시스템 및 방법

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 22911912

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1