| 한글제목(Korean Title) |
자격시험에서 오토인코더 및 Semi-Supervised GAN 기반의 응시자 본인 확인 시스템 제안 |
| 영문제목(English Title) |
Autoencoder and Semi-Supervised GAN-based candidate identity verification system in qualifying examination |
| 저자(Author) |
임세진
김현지
강예준
김원웅
송경주
양유진
오유진
장경배
서화정
Se-Jin Lim
Hyun-Ji Kim
Yea-Jun Kang
Won-Woong Kim
Gyeong-Ju Song
Yu-Jin Yang
Yu-Jin Oh
Kyung-Bae Jang
Hwa-Jeong Seo
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 28 NO. 02 PP. 0659 ~ 0662 (2021. 11) |
한글내용
(Korean Abstract) |
국내에서는 매년 많은 수의 자격시험이 치러지고 있다. 현재 대부분의 시험장에서 응시자 본인 확인 절차는 감독관이 응시자의 얼굴과 신분증 사진을 비교하는 방식으로 이루어진다. 하지만 이 방식은 사람에 따라 오차가 클 수 있으며, 사진과 눈에 띄는 차이가 없으면 동일인물로 판단하기 쉽다. 최근까지도 대리응시 이슈가 발생하고 있어 근절을 위한 보다 강력한 조치가 필요하다. 본 논문에서는 지문과 오토인코더, SGAN을 이용하여 대리응시방지를 강화할 수 있는 본인 확인 시스템을 제안한다. 이때 응시자의 지문정보가 그대로 인증 서버에 저장되면 응시자의 생체정보가 노출될 수 있다는 문제점이 존재한다. 따라서 오토인코더를 통해 지문의 특징점만 추출하여 인증용 이미지를 생성하고 이 이미지를 서버에 저장하여 학습시키도록 한다. 적은 학습데이터 환경에서 분류기로써 좋은 성능을 갖는 SGAN을 통해 인증 이미지와 응시자가 동일인물인지 확인할 수 있다. 서버가 공격을 받더라도 응시자의 지문데이터가 그대로 노출되지 않게 되어 보안 취약점을 극복할 수 있다. |
영문내용
(English Abstract) |
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