스마트폰 가속도 센서를 이용한 사용자 인증 방법 연구
A Study on User Authentication with Smartphone Accelerometer Sensor
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초록
스마트폰 기반 금융 산업의 발달로 스마트폰을 이용한 인증 기법에 관심이 높아지고 있다. 다양한 생체 기반 사용자 인증 방식이 존재하지만 아직까지 스마트폰 기반 사용자의 걸음 패턴(gait) 인증 방식은 뚜렷한 발전을 보이고있지 않다. 본 논문에서는 스마트폰에 기본적으로 탑재된 가속도 센서를 이용해 사용자를 인증하는 방법을 제안한다. 구체적으로, 스마트폰에서 수집한 데이터를 3D 변환하여 자세를 교정하고, 변환된 데이터에서 특징을 추출한 뒤주성분 분석, 가우시안 혼합 모델링 과정을 거쳐 데이터를 학습 시킨다. 다음으로, 신뢰구간 검증 방식을 사용해 사용자 데이터를 검증했다. 그 결과, 통제 요인과 한계점이 많았던 선행 가속도 연구들과 달리 최소한의 통제 요인과높은 정확도(약 96%)로 사용자 인증이 가능함을 입증했다.
Abstract
With the growth of financial industry with smartphone, interest on user authentication using smartphone has been arisen in these days. There are various type of biometric user authentication techniques, but gait recognition using accelerometer sensor in smartphone does not seem to develop remarkably. This paper suggests the method of user authentication using accelerometer sensor embedded in smartphone. Specifically, calibrate the sensor data from smartphone with 3D-transformation, extract features from transformed data and do principle component analysis, and learn model with using gaussian mixture model. Next, authenticate user data with confidence interval of GMM model. As result, proposed method is capable of user authentication with accelerometer sensor on smartphone as a high degree of accuracy(about 96%) even in the situation that environment control and limitation are minimum on the research.
참고문헌 (13)
- Nikolaos V. Boulgouris, "Gait Recognition : A challenging signal processing technology for biometric identification", IEEE signal processing magazine (2005)
- 전명중, "스마트폰 가속도 센서를 이용한 강건한 사용자 행위 인지 방법", 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학, 2(9), pp.629~642 (2013), 한국정보처리학회[DOI]
- Junho Ahn, "Personalized behavior pattern recognition and unusual event detection for mobile users", Mobile Information Systems, 9, pp.99~122 (2013)
- Vijay Bhaskar Semwal, "Biometric gait identification based on a multilayer perceptron", Robotics and Autonomous Systems, 65(2015), pp.65~75 (2015)
- Claudia Nickel, "Authentication of Smartphone Users Based on the Way They Walk Using k-NN Algorithm", 10(2), pp.100~103 (2012)
- Heikki Ailisto, "Identifying People from Gait Pattern with Accelerometers" (2005), The International society for optical engineering
- Jennifer R. Kwapisz, "Cell Phone-Based Biometric Identification", Biometrics:Theory Applications and Systems (BTAS), 2010 Fourth IEEE International Conference on Biometrics Compendium
- Claudia Nickel, "Authentication of Smartphone Users Based on the WayThey Walk Using k-NN Algorithm", Conference on Intelligent information Hiding and Multimedia Signal Processing (2012)
- Ahmet Turan Özdemir, "Detecting Falls with Wearable Sensors Using Machine Learning Techniques", Sensors, pp.10691~10708 (2014)
- Pallavi Meharia, "The Human Key : Identification and Authentication in Wearable Devices Using Gait", Journal of Information Privacy and Security (2015)
- L.Lee, "Gait Analysis for Recognition and Classification", Automatic Face and Gesture Recognition, 2002. Proceedings. Fifth IEEE International Conference on (2002)
- Shu Nishiguich, "Reliability and Validity of Gait Analysis by Android-Based Smartphone" (2012), TELEMEDICINE and e-HEALTH
- Sangil Choi, "Biometric Gait Recognition Based on Wireless Acceleration Sensor Using k-Nearest Neighbor Classification", Computing, Networking and Communications (ICNC), 2014International Conference (2014)
