Acknowledgement
이 논문은 부분적으로 2021년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기술진흥센터의 지원을 받아 수행된 연구임(No.2018-0-00264, IoT 융합형 블록체인 플랫폼 보안 원천 기술 연구, 50%) 그리고 부분적으로 2021년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(No. NRF-2020R1F1A1048478, 50%).
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2021.11a
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- Pages.659-662
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- 2021
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Autoencoder and Semi-Supervised GAN-based candidate identity verification system in qualifying examination
자격시험에서 오토인코더 및 Semi-Supervised GAN 기반의 응시자 본인 확인 시스템 제안
- Lim, Se-Jin (Dept. of Computer Engineering, Hansung University) ;
- Kim, Hyun-Ji (Dept. of IT Convergence Engineering, Hansung University) ;
- Kang, Yea-Jun (Dept. of Computer Engineering, Hansung University) ;
- Kim, Won-Woong (Dept. of Computer Engineering, Hansung University) ;
- Song, Gyeong-Ju (Dept. of IT Convergence Engineering, Hansung University) ;
- Yang, Yu-Jin (Dept. of IT Convergence Engineering, Hansung University) ;
- Oh, Yu-Jin (Dept. of IT Convergence Engineering, Hansung University) ;
- Jang, Kyung-Bae (Dept. of IT Convergence Engineering, Hansung University) ;
- Seo, Hwa-Jeong (Dept. of IT Convergence Engineering, Hansung University)
- 임세진 (한성대학교 컴퓨터공학부) ;
- 김현지 (한성대학교 IT융합공학부) ;
- 강예준 (한성대학교 컴퓨터공학부) ;
- 김원웅 (한성대학교 컴퓨터공학부) ;
- 송경주 (한성대학교 IT융합공학부) ;
- 양유진 (한성대학교 IT융합공학부) ;
- 오유진 (한성대학교 IT융합공학부) ;
- 장경배 (한성대학교 IT융합공학부) ;
- 서화정 (한성대학교 IT융합공학부)
- Published : 2021.11.04
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.
Keywords