KR20170109808A - 본인 인증 방법 및 이를 수행하는 사용자 단말 - Google Patents

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Abstract

본인 인증 방법 및 이를 수행하는 사용자 단말이 제공된다. 여기서, 본인 인증 방법은 사용자 단말에서 수행되는 생체 정보를 이용한 본인 인증 방법으로서, 상기 생체 정보의 인식이 감지되면, 기 등록된 추가 인증 정보를 요구하여 입력받는 단계, 입력받은 추가 인증 정보와 상기 기 등록된 추가 인증 정보가 일치하면, 상기 생체 정보의 인식이 본인 인증을 위한 사용자의 자의적인 동작인 것으로 판단하는 단계, 그리고 인식된 생체 정보를 이용하여 본인 인증을 수행하는 단계를 포함한다.

Description

본인 인증 방법 및 이를 수행하는 사용자 단말{METHOD AND USER DEVICE FOR USER AUTHENTICATION}
본 발명은 본인 인증 방법 및 이를 수행하는 사용자 단말에 관한 것으로서, 특히, 생체 정보를 이용한 본인 인증에 관한 기술이다.
FIDO(Fast Identity Online)는 지문, 홍채, 안면인식 등 생체 인증을 접목한 사용자 인증 방식이다. 공인인증이나 아이디 방식보다 안전하고 편리한 것으로 평가 받고 있으며, 공인인증서 해킹 등에 대한 대안으로 제시되고 있다. 간편 결제나 인터넷 전문은행, 전자상거래 등에서 비밀번호 및 공인인증서 대신 쓰일 전망이다.
그런데, 이러한 FIDO 방식의 생체인증은 사용상의 간편함은 있으나 본인의 작위적인 행위임을 입증하기 어렵다는 문제가 있다.
또한, 생체 인증 중 지문 인증의 경우 인식률이 기기사양에 따라 편차가 심하다는 문제가 있다. 게다가 지문의 경우 실리콘 등을 활용한 복제가 가능하여 인식 결과에 대한 신뢰도가 낮다.
따라서, 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 생체 정보를 이용한 본인 인증에서 사용자 단말에 구비된 센서를 이용하여 추가 인증 정보를 입력받음으로써, 생체 정보 인식 행위를 임의적인 행위와 구별할 수 있는 본인 인증 방법 및 이를 수행하는 사용자 단말을 제공하는 것이다.
본 발명의 한 실시예에 따른 본인 인증 방법은 사용자 단말에서 수행되는 생체 정보를 이용한 본인 인증 방법으로서, 상기 생체 정보의 인식이 감지되면, 기 등록된 추가 인증 정보를 요구하여 입력받는 단계, 입력받은 추가 인증 정보와 상기 기 등록된 추가 인증 정보가 일치하면, 상기 생체 정보의 인식이 본인 인증을 위한 사용자의 자의적인 동작인 것으로 판단하는 단계, 그리고 인식된 생체 정보를 이용하여 본인 인증을 수행하는 단계를 포함한다.
상기 기 등록된 추가 인증 정보는, 사용자가 입력한 정보 및 특정한 사용자의 동작에 따라 적어도 하나의 센서에서 감지되는 센서 정보를 포함하고, 상기 판단하는 단계는, 상기 사용자가 입력한 정보가 사전에 사용자가 설정한 정보와 일치하는지와, 상기 감지되는 센서 정보가 사전에 설정된 센서 정보와 일치하는지 판단할 수 있다.
상기 센서 정보는, 사전에 사용자가 지정한 이미지를 화면 상에 특정 위치로 이동시키는 사용자 동작에 따라 상기 적어도 하나의 센서로부터 감지되는 상기 사용자 단말의 기울기, 가속도 및 흔들림 중 적어도 하나의 센서 정보를 포함할 수 있다.
상기 입력받는 단계 이전에, 상기 특정한 사용자의 동작에 따라 감지되는 센서 정보를 수집하여 사용자 패턴 정보를 추출하고, 상기 사용자 패턴 정보를 이용하여 생성한 사용자 패턴 모델을 등록하는 단계를 더 포함하고, 상기 판단하는 단계는, 센서 정보를 통해 사용자 패턴 정보를 추출하는 단계, 추출한 사용자 패턴 정보와 상기 사용자 패턴 모델을 비교하여 상기 추출한 사용자 패턴 정보와 상기 사용자 패턴 모델 간의 일치율을 산출하는 단계, 그리고 상기 일치율이 미리 설정된 임계 조건을 충족하는 경우, 상기 자의적인 동작인 것으로 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 입력받는 단계는, 사용자가 사전에 지정한 특정 이미지 및 상기 특정 이미지와 유사한 적어도 하나의 이미지를 나열한 리스트를 화면 상에 출력하는 단계, 상기 리스트 중에서 특정 이미지의 선택 및 선택한 특정 이미지를 지정된 위치로 이동시키도록 요구하는 단계, 그리고 상기 요구에 따라 상기 리스트 중에서 상기 특정 이미지를 선택받는 단계, 그리고 상기 요구에 따라 선택한 특정 이미지를 상기 지정된 위치로 이동시키면서 발생하는 센서 정보를 입력받는 단계를 포함할 수 있다.
상기 센서 정보를 입력받는 단계는, 사용자가 상기 사용자 단말을 회전시키거나 또는 기울여서 상기 특정 이미지를 지정된 위치로 이동시킬 때 자이로 센서를 통해 측정한 기울기를 입력받는 단계, 그리고 가속 센서를 통해 측정되는 상기 특정 이미지를 지정된 위치로 이동시키는 속도를 입력받는 단계 중 적어도 하나의 단계를 포함할 수 있다.
상기 센서 정보를 입력받는 단계는, 사용자가 입력 수단을 이용하여 상기 특정 이미지를 지정된 위치로 이동시킬 때 가속 센서를 통해 측정되는 이동 속도를 입력받을 수 있다.
상기 입력받는 단계는, 사용자가 사전에 지정한 특정 이미지를 출력하는 단계, 상기 특정 이미지를 지정된 위치로 이동시키도록 요구하는 단계, 그리고 상기 요구에 따라 상기 특정 이미지를 이동시키면서 발생한 센서 정보를 입력받는 단계를 포함할 수 있다.
상기 센서 정보를 입력받는 단계는, 사용자가 상기 사용자 단말을 회전시키거나 또는 기울여서 상기 특정 이미지를 지정된 위치로 이동시킬 때 자이로 센서를 통해 측정한 기울기를 입력받는 단계, 그리고 가속 센서를 통해 측정되는 상기 특정 이미지를 지정된 위치로 이동시키는 속도를 입력받는 단계 중 적어도 하나의 단계를 포함할 수 있다.
상기 센서 정보를 입력받는 단계는, 사용자가 입력 수단을 이용하여 상기 특정 이미지를 지정된 위치로 이동시킬 때 가속 센서를 통해 측정되는 이동 속도를 입력받을 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 사용자 단말은 생체 정보를 인식하는 생체 정보 인식부, 그리고 상기 생체 정보 인식부로부터 상기 생체 정보가 인식되면, 기 등록된 추가 인증 정보를 요구하고, 입력받은 추가 인증 정보와 상기 기 등록된 추가 인증 정보가 일치하면, 상기 생체 정보의 입력이 본인 인증을 위한 사용자의 자의적인 동작으로 판단하여 입력된 생체 정보를 이용하여 본인 인증을 수행하는 본인 인증부를 포함한다.
사용자가 입력한 정보 및 특정한 사용자의 동작에 따라 적어도 하나의 센서에서 감지되는 센서 정보를 수집하는 추가 인증 정보 수집부를 더 포함하고, 상기 본인 인증부는, 상기 사용자가 입력한 정보가 사전에 사용자가 설정한 정보와 일치하는지와, 상기 감지되는 센서 정보가 사전에 설정된 센서 정보와 일치하는지 판단할 수 있다.
상기 특정한 사용자의 동작에 따라 감지되는 센서 정보를 수집하여 사용자 패턴 정보를 추출하고, 상기 사용자 패턴 정보를 이용하여 생성한 사용자 패턴 모델을 저장하는 저장부를 더 포함하고, 상기 본인 인증부는, 센서 정보를 통해 사용자 패턴 정보를 추출하고, 추출한 사용자 패턴 정보와 상기 사용자 패턴 모델을 비교하여 상기 추출한 사용자 패턴 정보와 상기 사용자 패턴 모델 간의 일치율을 산출하며, 상기 일치율이 미리 설정된 임계 조건을 충족하는 경우, 상기 자의적인 동작인 것으로 판단할 수 있다.
상기 추가 인증 정보 수집부는, 사전에 사용자가 지정한 이미지를 화면 상에 특정 위치로 이동시키는 사용자 동작에 따라 상기 적어도 하나의 센서로부터 감지되는 상기 사용자 단말의 기울기, 가속도 및 흔들림 중 적어도 하나의 센서 정보를 수집할 수 있다.
상기 사용자 단말이 회전되거나 또는 기울여질 때 기울기를 측정하여 상기 추가 인증 정보 수집부로 전달하기 위한 자이로센서, 그리고 상기 이미지를 지정된 위치로 이동시키는 속도를 측정하여 상기 추가 인증 정보 수집부로 전달하기 위한 가속 센서 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
상기 추가 인증 정보 수집부는, 사용자가 사전에 지정한 특정 이미지가 포함되고, 상기 특정 이미지와 유사한 이미지들을 나열한 리스트를 화면에 출력하고, 상기 리스트 중에서 상기 특정 이미지를 선택하고, 선택한 특정 이미지를 지정된 위치로 이동시키도록 요구하여 사용자가 선택한 특정 이미지 정보 및 상기 사용자가 선택한 특정 이미지를 상기 지정된 위치로 이동시키면서 발생한 센서 정보를 수집하여 상기 본인 인증부로 전달할 수 있다.
상기 추가 인증 정보 수집부는, 사용자가 사전에 지정한 특정 이미지를 화면에 출력하여 상기 특정 이미지를 지정된 위치로 이동시키도록 요구하고, 사용자가 상기 특정 이미지를 지정된 위치로 이동시키면서 발생한 센서 정보를 수집하여 상기 본인 인증부로 전달할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 본인이 직접 수행하는 행위임을 입증할 수 있는 추가적인 동작을 함께 할 때 본인 인증을 위한 생체 인식 행위를 인정함으로써, FIDO 방식의 생체 인증이 가진 편리함은 수용하면서도 종래 생체 인증 방식이 가진 문제를 해결한다.
또한, 본인 확인을 위한 별도의 기억정보를 입력하는 행위를 최소화 하면서도 생체인증 중 인식률이 낮은 방식 (지문 등)의 인식률을 제고시킬 수 있어 타인에 의한 도용을 예방할 수 있다.
또한, 생체인증의 편의를 고객이 충분히 누리게 하면서도 고객이 본인을 입증하는 방식을 간소화시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 단말의 세부적인 구성을 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 힌 실시예에 따른 본인 인증 방법을 나타낸 순서도이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 본인 인증 방법을 나타낸 순서도이다.
도 4는 본 발명의 한 실시예에 따른 생체 정보 인식이 사용자의 자의적인 동작인지 판단하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 생체 정보 인식이 사용자의 자의적인 동작인지 판단하는 과정을 나타낸 순서도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
또한, 명세서에 기재된 "…부", "…모듈" 의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
이하, 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예에 따른 본인 인증 방법 및 이를수행하는 사용자 단말에 대하여 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 단말의 세부적인 구성을 나타낸 블록도이다.
도 1을 참조하면, 사용자 단말은 생체 정보를 활용한 본인 인증 방식에서 생체 정보를 인식시킨 행위가 본인이 작위적 선택에 의한 것임을 입증할 수 있는 추가 인증 정보로 센서를 통해 수집한 정보를 이용한다.
이때, 추가 인증 정보는 본인의 행위임을 확인하기 위한 정보로서, 사용자의 기억정보와 사용자 단말에 내장된 자이로센서 및 가속센서 중 적어도 하나를 통해 수집한 센서 정보를 포함할 수 있다.
이러한 사용자 단말(100)는 사용자가 소지하여 휴대할 수 있는 스마트 단말을 포함할 수 있다. 사용자 단말(100)는 표시부(101), 입력부(103), 저장부(105), 생체 정보 인식부(107), 적어도 하나의 센서(109, 111) 및 프로세서(113)를 포함한다.
표시부(101)는 사용자 단말(100)의 동작에 따른 정보를 화면에 출력한다.
입력부(103)는 사용자 동작에 따른 입력 정보를 발생시키며, 예를 들면, 키입력부, 터치 스크린, 광조이스틱 등이 될 수 있다.
저장부(105)는 생체 정보를 이용한 본인 인증, 추가 인증 정보를 이용한 본인의 자의적인 동작인지를 판단하는 동작을 수행하는데 필요한 정보가 저장된다.
또한, 저장부(105)는 특정한 사용자의 동작에 따라 감지되는 센서 정보로부터 추출된 사용자 패턴 정보를 이용하여 생성한 사용자 패턴 모델을 저장한다.
생체 정보 인식부(107)는 생체 정보를 인식한다. 예를들면, 지문 인식부, 홍채 인식부 등이 될 수 있다.
적어도 하나의 센서(109, 111)는 사용자의 특정 동작에 따라 발생하는 사용자 단말(100)의 움직임 신호를 센싱한다. 적어도 하나의 센서(109, 111)는 지자기 센서(Geo-magnetic Sensor), 가속도 센서(Accelerometer Sensor), 자이로스코프 센서(Gyroscope Sensor) 등을 포함할 수 있고, 사용자 단말의 기울기, 가속도, 흔들림과 같은 센서 정보를 감지할 수 있다.
프로세서(113)는 중앙처리 유닛(central processing unit, CPU)이나 기타 칩셋, 마이크로프로세서 등으로 구현될 수 있으며, 본인 인증부(115) 및 추가 인증 정보 수집부(117)를 포함한다.
본인 인증부(115)는 생체 정보 인식부(107)가 인식한 생체 정보를 이용하여 본인 인증을 수행한다. 이때, 생체 정보가 인식되더라도 먼저, 기 등록된 추가 인증 정보를 요구하여 입력받은 추가 인증 정보와 기 등록된 추가 인증 정보가 일치하는지 판단하여 생체 정보의 인식이 본인 인증을 위한 사용자의 자의적인 동작인지 구분한다. 이때, 자의적인 동작으로 판단되면, 생체 정보를 이용한 본인 인증을 수행한다.
추가 인증 정보 수집부(117)는 사용자가 입력한 정보 및 특정한 사용자의 동작에 따라 적어도 하나의 센서(109, 111)에서 감지되는 센서 정보를 수집하여 본인 인증부(115)로 전달한다.
이때, 한 실시예에 따르면, 추가 인증 정보 수집부(117)는 사용자가 사전에 지정한 특정 이미지가 포함되고, 특정 이미지와 유사한 이미지들을 나열한 리스트를 화면에 출력한다. 그리고리스트 중에서 특정 이미지를 선택하고, 선택한 특정 이미지를 지정된 위치로 이동시키도록 요구하여 사용자가 선택한 특정 이미지 정보 및 사용자가 선택한 특정 이미지를 지정된 위치로 이동시키면서 발생한 센서 정보를 수집하여 본인 인증부(115)로 전달할 수 있다.
또한, 다른 실시예에 따르면, 추가 인증 정보 수집부(117)는 사용자가 사전에 지정한 특정 이미지를 화면에 출력하여 특정 이미지를 지정된 위치로 이동시키도록 요구한다. 그리고, 사용자가 특정 이미지를 지정된 위치로 이동시키면서 발생한 센서 정보를 수집하여 본인 인증부(115)로 전달할 수 있다. 즉, 선택하는 절차를 생략하고 사전에 설정한 이미지를 기본적으로 제시하는 방식이다.
여기서, 추가 인증 정보 수집부(117)는 자이로 센서(109, 111)로부터 사용자 단말(100)가 회전되거나 또는 기울여질 때 측정된 기울기를 수집할 수 있다.
추가 인증 정보 수집부(117)는 가속 센서(109, 111)로부터 이미지를 지정된 위치로 이동시킬 때 측정된 이미지 이동 속도를 수집할 수 있다.
본인 인증부(115)는 센서 정보를 통해 사용자 패턴 정보를 추출하고, 추출한 사용자 패턴 정보와 저장부(105)에 저장된 사용자 패턴 모델을 비교하여 추출한 사용자 패턴 정보와 사용자 패턴 모델 간의 일치율을 산출한다. 그리고 일치율이 미리 설정된 임계 조건을 충족하는 경우, 자의적인 동작인 것으로 판단한다.
여기서, 평균 또는 분산에 기반한 정규 확률 분포, 확률 기반의 모델 및 기계 학습 기반의 분류기 중 적어도 하나를 이용하여 사용자 패턴 정보를 추출할 수 있다. 그러나 이러한 방식에 국한되는 것은 아니고, 당업자가 알 수 있는 다양한 방식을 통해 사용자 패턴 정보를 추출할 수 있다.
여기서, 사용자의 특정한 동작의 난이도 구성은 다양한 방식으로 설정되어 추가 인증 절차를 간소화 하거나 더 정밀하게 할 수도 있다.
예를들면, 이미지가 표시되는 화면 구획을 크게 하여 정밀하게 이동시키지 않아도 되도록 할 수 있다. 또한, 자이로센서 값을 활용하지 않을 경우 이미지를 손으로 이동시키도록 할 수 있다. 또한, 속도 인식 범위를 넓게 설정하여 속도에 의한 편차를 최소화 할 수 있다.
도 2는 본 발명의 힌 실시예에 따른 본인 인증 방법을 나타낸 순서도이다.
도 2를 참조하면, 본인 인증부(115)는 생체 정보의 인식이 감지(S101)되면, 기 등록된 추가 인증 정보를 요구하여 입력받는다(S103).
입력받은 추가 인증 정보와 기 등록된 추가 인증 정보를 비교(S105)하여 일치하는지 판단한다(S107).
이때, 일치하면, 생체 정보의 인식이 본인 인증을 위한 사용자의 자의적인 동작인 것으로 판단(S109)하여 인식된 생체 정보를 이용하여 본인 인증을 수행한다(S111).
반면, 일치하지 않으면, 생체 정보 인식을 무시한다(S113). 이때, S113 단계는 다양한 실시예가 가능하다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 본인 인증 방법을 나타낸 순서도이다.
도 3을 참조하면, 본인 인증부(115)는 특정 이미지를 지정된 위치로 이동시키면서 발생하는 적어도 하나의 센서 정보를 적어도 하나의 센서(109, 111)를 통해 수집한다(S201).
본인 인증부(115)는 S201 단계에서 수집한 센서 정보로부터 사용자 패턴 정보를 추출하여 사용자 패턴 모델을 생성하여 저장부(105)에 저장한다(S203).
이후, 생체 정보 인식이 감지(S205)되면, 본인 인증부(115)는 추가 인증 정보 수집부(117)로부터 사용자가 특정 이미지를 지정된 위치로 이동시키면서 발생하는 적어도 하나의 센서 정보를 수집한다(S207). 그리고 수집한 센서 정보를 통해 사용자 패턴 정보를 추출한다(S209).
추출한 사용자 패턴 정보를 S203 단계에 저장된 사용자 패턴 모델과 비교하여 일치율을 계산한다(S211). 그리고 일치율이 기정의된 임계 조건을 충족하는지 판단한다(S213). 이때, 임계 조건은 퍼센트 형태의 일치율일 수 있다. 예를들면, 일치율이 70% 이상인지를 판단할 수 있다.
본인 인증부(115)는 S213 단계에서 임계 조건을 충족하면, 생체 정보 인식이 사용자의 자의적인 동작인 것으로 판단(S215)하여 인식된 생체 정보를 이용한 본인 인증을 수행한다(S217).
반면, S213 단계에서 임계 조건을 충족하지 않으면, 단계를 종료하거나 또는 S207 단계를 반복할 수 있다.
도 4는 본 발명의 한 실시예에 따른 생체 정보 인식이 사용자의 자의적인 동작인지 판단하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 4를 참조하면, 추가 인증 정보 수집부(117)는 사용자가 사전에 지정하여 저장부(105)에 등록한 특정 이미지 및 특정 이미지와 유사한 적어도 하나의 이미지가 나열된 리스트를 화면에 출력한다(S301). 그리고 출력된 리스트 중에서 특정 이미지를 선택 및 선택한 이미지를 지정된 위치로 이동시키도록 요구하여 입력받는다(S303, S305).
추가 인증 정보 수집부(117)는 S305 단계의 동작에 따라 발생하는 기울기, 속도, 흔들림 중 적어도 하나를 포함하는 센서 정보를 수집(S307)하여 본인 인증부(115)로 전달한다.
본인 인증부(115)는 S303 단계에서 선택된 특정 이미지가 사전에 지정된 이미지인지를 판단한다(S309).
이때, 사전에 지정된 이미지라면, S305 단계에서 이동한 위치가 사전에 지정된 위치인지를 판단한다(S311).
이때, 사전에 지정된 위치라면, S307 단계에서 수집된 센서 정보로부터 도출된 사용자 패턴이 기 등록된 사용자 패턴과 일치하는지 판단한다(S313).
이때, 사용자 패턴이 일치하면, 생체 정보 인식이 사용자의 자의적인 동작인 것으로 판단한다(S315).
반면, S309 단계, S311 단계, S313 단계 중 하나라도 충족하지 않으면, 단계를 종료하거나 또는 생체 정보 인식을 무시할 수 있다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 생체 정보 인식이 사용자의 자의적인 동작인지 판단하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 5를 참조하면, 추가 인증 정보 수집부(117)는 사전에 사용자가 지정한 이미지를 화면에 출력한다(S401). 그리고 출력된 이미지를 지정된 위치로 이동시키도록 요구하여 입력받는다(S403).
추가 인증 정보 수집부(117)는 S403 단계의 동작에 따라 발생하는 기울기, 속도, 흔들림 중 적어도 하나를 포함하는 센서 정보를 수집(S405)하여 본인 인증부(115)로 전달한다.
본인 인증부(115)는 S403 단계에서 이동한 위치가 사전에 지정된 위치인지를 판단한다(S407).
이때, 사전에 지정된 위치라면, S405 단계에서 수집된 센서 정보로부터 도출된 사용자 패턴이 기 등록된 사용자 패턴과 일치하는지 판단한다(S409).
이때, 사용자 패턴이 일치하면, 생체 정보 인식이 사용자의 자의적인 동작인 것으로 판단한다(S411).
반면, S407 단계, S409 단계 중 하나라도 충족하지 않으면, 단계를 종료하거나 또는 생체 정보 인식을 무시할 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 장치 및 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

Claims (17)

  1. 사용자 단말에서 수행되는 생체 정보를 이용한 본인 인증 방법으로서,
    상기 생체 정보의 인식이 감지되면, 기 등록된 추가 인증 정보를 요구하여 입력받는 단계,
    입력받은 추가 인증 정보와 상기 기 등록된 추가 인증 정보가 일치하면, 상기 생체 정보의 인식이 본인 인증을 위한 사용자의 자의적인 동작인 것으로 판단하는 단계, 그리고
    인식된 생체 정보를 이용하여 본인 인증을 수행하는 단계
    를 포함하는 본인 인증 방법.
  2. 제1항에서,
    상기 기 등록된 추가 인증 정보는,
    사용자가 입력한 정보 및 특정한 사용자의 동작에 따라 적어도 하나의 센서에서 감지되는 센서 정보를 포함하고,
    상기 판단하는 단계는,
    상기 사용자가 입력한 정보가 사전에 사용자가 설정한 정보와 일치하는지와, 상기 감지되는 센서 정보가 사전에 설정된 센서 정보와 일치하는지 판단하는 본인 인증 방법.
  3. 제2항에서,
    상기 센서 정보는,
    사전에 사용자가 지정한 이미지를 화면 상에 특정 위치로 이동시키는 사용자 동작에 따라 상기 적어도 하나의 센서로부터 감지되는 상기 사용자 단말의 기울기, 가속도 및 흔들림 중 적어도 하나의 센서 정보를 포함하는 본인 인증 방법.
  4. 제3항에서,
    상기 입력받는 단계 이전에,
    상기 특정한 사용자의 동작에 따라 감지되는 센서 정보를 수집하여 사용자 패턴 정보를 추출하고, 상기 사용자 패턴 정보를 이용하여 생성한 사용자 패턴 모델을 등록하는 단계를 더 포함하고,
    상기 판단하는 단계는,
    센서 정보를 통해 사용자 패턴 정보를 추출하는 단계,
    추출한 사용자 패턴 정보와 상기 사용자 패턴 모델을 비교하여 상기 추출한 사용자 패턴 정보와 상기 사용자 패턴 모델 간의 일치율을 산출하는 단계, 그리고
    상기 일치율이 미리 설정된 임계 조건을 충족하는 경우, 상기 자의적인 동작인 것으로 판단하는 단계
    를 포함하는 본인 인증 방법.
  5. 제4항에서,
    상기 입력받는 단계는,
    사용자가 사전에 지정한 특정 이미지 및 상기 특정 이미지와 유사한 적어도 하나의 이미지를 나열한 리스트를 화면 상에 출력하는 단계,
    상기 리스트 중에서 특정 이미지의 선택 및 선택한 특정 이미지를 지정된 위치로 이동시키도록 요구하는 단계, 그리고
    상기 요구에 따라 상기 리스트 중에서 상기 특정 이미지를 선택받는 단계, 그리고
    상기 요구에 따라 선택한 특정 이미지를 상기 지정된 위치로 이동시키면서 발생하는 센서 정보를 입력받는 단계
    를 포함하는 본인 인증 방법.
  6. 제5항에서,
    상기 센서 정보를 입력받는 단계는,
    사용자가 상기 사용자 단말을 회전시키거나 또는 기울여서 상기 특정 이미지를 지정된 위치로 이동시킬 때 자이로 센서를 통해 측정한 기울기를 입력받는 단계, 그리고
    가속 센서를 통해 측정되는 상기 특정 이미지를 지정된 위치로 이동시키는 속도를 입력받는 단계 중 적어도 하나의 단계를 포함하는 본인 인증 방법.
  7. 제5항에서,
    상기 센서 정보를 입력받는 단계는,
    사용자가 입력 수단을 이용하여 상기 특정 이미지를 지정된 위치로 이동시킬 때 가속 센서를 통해 측정되는 이동 속도를 입력받는 것을 특징으로 하는 본인 인증 방법.
  8. 제4항에서,
    상기 입력받는 단계는,
    사용자가 사전에 지정한 특정 이미지를 출력하는 단계,
    상기 특정 이미지를 지정된 위치로 이동시키도록 요구하는 단계, 그리고
    상기 요구에 따라 상기 특정 이미지를 이동시키면서 발생한 센서 정보를 입력받는 단계
    를 포함하는 본인 인증 방법.
  9. 제8항에서,
    상기 센서 정보를 입력받는 단계는,
    사용자가 상기 사용자 단말을 회전시키거나 또는 기울여서 상기 특정 이미지를 지정된 위치로 이동시킬 때 자이로 센서를 통해 측정한 기울기를 입력받는 단계, 그리고
    가속 센서를 통해 측정되는 상기 특정 이미지를 지정된 위치로 이동시키는 속도를 입력받는 단계 중 적어도 하나의 단계를 포함하는 본인 인증 방법.
  10. 제8항에서,
    상기 센서 정보를 입력받는 단계는,
    사용자가 입력 수단을 이용하여 상기 특정 이미지를 지정된 위치로 이동시킬 때 가속 센서를 통해 측정되는 이동 속도를 입력받는 것을 특징으로 하는 본인 인증 방법.
  11. 생체 정보를 인식하는 생체 정보 인식부, 그리고
    상기 생체 정보 인식부로부터 상기 생체 정보가 인식되면, 기 등록된 추가 인증 정보를 요구하고, 입력받은 추가 인증 정보와 상기 기 등록된 추가 인증 정보가 일치하면, 상기 생체 정보의 입력이 본인 인증을 위한 사용자의 자의적인 동작으로 판단하여 입력된 생체 정보를 이용하여 본인 인증을 수행하는 본인 인증부
    를 포함하는 사용자 단말.
  12. 제11항에서,
    사용자가 입력한 정보 및 특정한 사용자의 동작에 따라 적어도 하나의 센서에서 감지되는 센서 정보를 수집하는 추가 인증 정보 수집부를 더 포함하고,
    상기 본인 인증부는,
    상기 사용자가 입력한 정보가 사전에 사용자가 설정한 정보와 일치하는지와, 상기 감지되는 센서 정보가 사전에 설정된 센서 정보와 일치하는지 판단하는 사용자 단말.
  13. 제12항에서,
    상기 특정한 사용자의 동작에 따라 감지되는 센서 정보를 수집하여 사용자 패턴 정보를 추출하고, 상기 사용자 패턴 정보를 이용하여 생성한 사용자 패턴 모델을 저장하는 저장부를 더 포함하고,
    상기 본인 인증부는,
    센서 정보를 통해 사용자 패턴 정보를 추출하고, 추출한 사용자 패턴 정보와 상기 사용자 패턴 모델을 비교하여 상기 추출한 사용자 패턴 정보와 상기 사용자 패턴 모델 간의 일치율을 산출하며, 상기 일치율이 미리 설정된 임계 조건을 충족하는 경우, 상기 자의적인 동작인 것으로 판단하는 사용자 단말.
  14. 제13항에서,
    상기 추가 인증 정보 수집부는,
    사전에 사용자가 지정한 이미지를 화면 상에 특정 위치로 이동시키는 사용자 동작에 따라 상기 적어도 하나의 센서로부터 감지되는 상기 사용자 단말의 기울기, 가속도 및 흔들림 중 적어도 하나의 센서 정보를 수집하는 사용자 단말.
  15. 제13항에서,
    상기 사용자 단말이 회전되거나 또는 기울여질 때 기울기를 측정하여 상기 추가 인증 정보 수집부로 전달하기 위한 자이로센서, 그리고
    상기 이미지를 지정된 위치로 이동시키는 속도를 측정하여 상기 추가 인증 정보 수집부로 전달하기 위한 가속 센서 중 적어도 하나를 더 포함하는 사용자 단말.
  16. 제15항에서,
    상기 추가 인증 정보 수집부는,
    사용자가 사전에 지정한 특정 이미지가 포함되고, 상기 특정 이미지와 유사한 이미지들을 나열한 리스트를 화면에 출력하고, 상기 리스트 중에서 상기 특정 이미지를 선택하고, 선택한 특정 이미지를 지정된 위치로 이동시키도록 요구하여 사용자가 선택한 특정 이미지 정보 및 상기 사용자가 선택한 특정 이미지를 상기 지정된 위치로 이동시키면서 발생한 센서 정보를 수집하여 상기 본인 인증부로 전달하는 사용자 단말.
  17. 제15항에서,
    상기 추가 인증 정보 수집부는,
    사용자가 사전에 지정한 특정 이미지를 화면에 출력하여 상기 특정 이미지를 지정된 위치로 이동시키도록 요구하고, 사용자가 상기 특정 이미지를 지정된 위치로 이동시키면서 발생한 센서 정보를 수집하여 상기 본인 인증부로 전달하는 사용자 단말.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR101989000B1 (ko) * 2017-12-22 2019-06-13 충남대학교산학협력단 움직임 정보를 이용한 사용자 인증 방법
US11792189B1 (en) * 2017-01-09 2023-10-17 United Services Automobile Association (Usaa) Systems and methods for authenticating a user using an image capture device

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