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신용녀(Yong-Nyuo Shin),최진영(Jin-Young Choi),차리서(Reeseo Cha),배민오(Mino Bai) 한국정보과학회 2001 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.28 No.1A
DRM(Digital Rights Management)은 다양한 채널을 통해 유통되는 디지털 콘텐츠를 불법 사용으로부터 보호하고, 콘텐츠 소유자가 정한 사용 규칙이 지속적(persistent)으로 관리 되도록 하는 기술이다. DRA 서비스의 각 기능을 컴포넌트화 시켜서 재사용성을 강화시키고, 기존 DRM 시스템의 서비스의 문제점을 해결하기 위해서 선(Sun)의 엔터프라이즈자바빈(Enterprise JavaBeans, EJB) 어플리케이션 프레임 워크 상에서 DRM을 구현하였다. DRM 시스템의 가동에 있어서 비즈니스 룰의 충돌은 DRM시스템 작동 여부를 결정할 만큼 중요한 문제이다. 룰 자체가 자연어로 기술되고 언젠가는 모순을 유발할 가능성이 높기 때문에 먼저 명확한 논리식으로 표현하고 LEGO라는 정형 기법 도구를 통해 검증하도록 한다.
신용녀(Yong Nyuo Shin),김재성(jason Kim),최진영(Jin-Young Choi) 한국정보보호학회 2007 情報保護學會誌 Vol.17 No.5
X.tsm은 템플릿 관리 위치와 바이오인식 인증 위치에 따라 9개의 모델을 제시한 바이오 인증 프로토콜로, 2006년 12월 제네바ITU-T SG17 Q.8 회의에서 First of Recomanda- tion 단계로 채택된 표준이다[1]. 바이오인식 제품 응용 인터페이스(BioAPI)에 입각하여 6개의 모델을 제시한 BIP(BioAPI Interworking Protocol)은 2007년 1월 뉴질랜드 ISO/IEC JTC1 SC37 WG2 회의에서 FCD로 제정된 국제표준이다[5]. X.tsm과 BIP간의 중복성 문제가 제기됨에 따라 ITU-T SG17 Q8(Telebiometrics)에서 2006년 4월 제주에서 두 표준과제의 공통사항을 반영한 X.bip가 채택되어 표준화가 진행되고 있다. 이 논문에서는 바이오 주요 컴포넌트의 개념을 명확하고, 모델 간 중복성을 제거하기 위해 13개의 새로운 모델을 제안한다. 두 표준에서 새로운 모델을 공통적으로 수용하게 되면, 표준안을 준용하는 사용자 입장에서 구현을 용이하게 할 수 있다.
신용녀(Yong Nyuo Shin),최진영(Jin Young Choi) 한국정보과학회 2000 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2Ⅲ
복잡한 시스템을 구현하는데 컴포넌트의 사용이 유용하다는 것은 이미 누구나 인지하고 있는 사실이다. 엔터프라이즈 자바 빈즈(Enterprise JavaBeans, EJB)는 컴포넌트 트랜잭션 모니터를 위한 표준 서버측 컴포넌트 모델이다. 엔터프라이즈 자바 빈즈 아키텍쳐를 이용해 만들어진 어플리케이션은 확장서이 있고, 트랜잭션을 보장할 수 있으며, 다수 사용자 환경에서도 안전하다. 기존의 객체지향 방법론으로 어플리케이션을 개발하더라도 진정한 소프트웨어 재 사용성을 보장할 수 없었다. 그러나 EJB 아키텍쳐를 사용하면 소프트웨어 재 사용성을 보장하고 보다 용이하게 새로운 어플리케이션을 개발할 수 있다. 본 논문은 정확한 분석과 설계를 위하여, Rational rose의 UML을 이용하여 시스템을 모델링하고, 템플릿 제너레이트인 인라인(inline)과 비주얼 카페를 연동하여 온라인 주문 시스템을 구현하였다.
신용녀 ( Yong-nyuo Shin ),이동근 ( Dong-gun Lee ),최진영 ( Jin-young Choi ) 한국정보처리학회 2005 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.12 No.2
정부의 민원서비스등 다양한 용도로 개방 환경에 생체인식시스템이 구축될 수 있는 가능성이 많아졌다. 본 고에서는 생체인식시스템이 구축될 때 발생할 수 있는 취약점을 정의 해 보고 이를 해결하기 위한 기술적 가이드라인을 제시한다. 한번 유출된 생체정보에 대한 피해의 심각성이 크기 때문에, 가능한 모든 공격에 대해서 강인성(Robust)을 가져야 하는 반면에 생체정보 변형에 따른 복잡성은 성능에 현격한 저하가 없어야 한다.
신용녀(Yong-Nyuo Shin),김영진(Young-Jin Kim),전명근(Myung-Geun Chun) 한국정보기술학회 2011 한국정보기술학회논문지 Vol.9 No.5
Biometric hardware security module can minimize the damage that can be caused by the disclosure of an ID and password, which is used by the existing personal authentication technique based on the security token, and provide a high level of security and personal authentication techniques that can prevent any intentional misuse of a digital certificate. The existing model is not consistent with the basic purpose of the hardware device, designed to process key generation and digital signature generation inside of the device (so that the security token can safely save and store privacy information, like an digital signature generation key). This is because the existing model enables access to the system by simply checking the security token, based on the device key, to keep compatible with existing digital certificate infrastructure. So, this paper presents a policy strategy that can provide scalability by utilizing the biometric hardware security module and digital certificate efficiently in an electronic banking environment, presenting a model that links the biometric hardware security module and the digital certificate.
균등화 및 분류기에 따른 다중 생체 인식 시스템의 성능 평가
고현주(Hyoun-Joo Go),우나영(Na-Young Woo),신용녀(Yong-Nyuo Shin),김재성(Jae-Sung Kim),김학일(Hak-Il Kim),전명근(Myung-Geun Chun) 한국정보과학회 2007 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.34 No.4
본 연구는 다중 생체 인식 기법을 이용하여 개인 확인 및 인증을 구현한 것으로, 단일생체인식에서 많이 사용되어 지고 있는 생체 정보 중 얼굴과 지문, 홍채를 이용하여 상호 비교하고 구현하였다. 이를 위한 결합방식으로 단일 생체인식에서 얻은 유사도를 이용하는 방식인 유사도 단계에서의 결합방식을 적용하였으며, 이때의 각 유사도가 동일한 범위가 되도록 하는 여러 가지 균등화 방법에 대하여 연구하였다. 결합방법으로는 가중치 합, Support Vector Machine, Fisher 분류기, 베이시안 분류기를 사용하여 비교하였다. 다양한 실험결과, 사용되는 다중생체인식 조합에 따라 우수한 성능을 보이는 균등화 방법 및 분류기가 다르게 나타남을 알 수 있었다. In this paper, we propose a multi-modal biometric system based on face, iris and fingerprint recognition system. To effectively aggregate two systems, we use statistical distribution models based on matching values for genuine and impostor, respectively. And then, We performed reveal fusion algorithms including weighted summation, Support Vector Machine(SVM), Fisher discriminant analysis, Bayesian classifier. From the various experiments, we found that the performance of multi-modal biometric system was influenced with the normalization methods and classifiers.