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생체 인증 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2021013001
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 생체 인증 장치 및 방법에 관한 것으로, 본 발명의 실시 예에 따른 생체 인증 장치는 단일 전극을 포함하는 접촉부 및 제 1 시간 동안 상기 접촉부에 기준 신호를 전달하고, 제 2 시간 동안 상기 접촉부로부터 생체 채널 신호를 수신하는 인증 신호 처리부를 포함하되, 상기 인증 신호 처리부는 상기 생체 채널 신호에 기반하여 상기 사용자의 생체 고유 채널 특징을 추출하고, 상기 생체 고유 채널 특징을 미리 등록된 사용자 정보와 비교하여 인증 여부를 판단한다.
Int. CL G06F 21/32 (2013.01.01) G06K 9/00 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 20/10 (2019.01.01) G06T 7/20 (2017.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020200136429 (2020.10.21)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0141299 (2021.11.23) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020200058326   |   2020.05.15
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 15

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 강태욱 대전광역시 서구
2 김성은 대전광역시 유성구
3 오광일 대전광역시 서구
4 변경진 대전광역시 서구
5 이재진 대전시 유성구
6 김혁 대전광역시 서구
7 박경환 대전광역시 유성구
8 박형일 대전광역시 유성구
9 임인기 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 고려 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 *길 ** *층(역삼동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.10.21 수리 (Accepted) 1-1-2020-1112472-82
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번호 청구항
1 1
단일 전극을 포함하는 접촉부; 및제 1 시간 동안 상기 접촉부에 기준 신호를 전달하고, 제 2 시간 동안 상기 접촉부로부터 생체 채널 신호를 수신하는 인증 신호 처리부를 포함하되,상기 인증 신호 처리부는 상기 생체 채널 신호에 기반하여 상기 사용자의 생체 고유 채널 특징을 추출하고, 상기 생체 고유 채널 특징을 미리 등록된 사용자 정보와 비교하여 인증 여부를 판단하는 생체 인증 장치
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 인증 신호 처리부는: 상기 기준 신호의 생성을 제어하기 위한 제어 신호를 생성하는 신호 생성기;상기 제어 신호에 의하여 상기 기준 신호를 생성하고, 상기 접촉부에 상기 기준 신호를 전달하는 신호 송신기;상기 접촉부로부터 상기 생체 채널 신호를 수신하는 신호 수신기;상기 생체 채널 신호로부터 상기 사용자의 생체 채널 특징을 추출하고, 상기 생체 채널 신호에 기반한 제 1 기계 학습을 수행하는 특징 검출기;상기 생체 채널 특징에 기반하여 제 2 기계 학습을 수행하는 특징 학습기; 및상기 생체 채널 특징을 상기 미리 등록된 사용자 정보와 비교하고, 인증 요구 장치에 대한 액세스 여부를 판단하는 특징 비교/판단기를 포함하는 생체 인증 장치
3 3
제 2 항에 있어서, 상기 제 1 기계 학습은 DNN(Deep Neural Network) 또는 SNN(Spiking Neural Networks) 중 어느 하나의 기계 학습 알고리즘에 기반하여 수행되고,상기 제 2 기계 학습은 KNN(K-Nearest Neighbor), SVM(Support Vector Machine), 상기 DNN 또는 상기 SNN 중 어느 하나의 기계 학습 알고리즘에 기반하여 수행되는 생체 인증 장치
4 4
제 1 항에 있어서,상기 인증 신호 처리부는:상기 기준 신호의 생성을 제어하기 위한 제어 신호를 생성하는 신호 생성기;상기 제어 신호에 의하여 상기 기준 신호를 생성하고, 상기 접촉부에 상기 기준 신호를 전달하는 신호 송신기;상기 접촉부로부터 상기 생체 채널 신호를 수신하는 신호 수신기;상기 생체 채널 신호로부터 상기 사용자의 생체 채널 특징을 추출하고, 상기 생체 채널 특징에 기반하여 기계 학습을 수행하는 특징 검출/학습기; 및상기 생체 채널 특징을 상기 미리 등록된 사용자 정보와 비교하고, 인증 요구 장치에 대한 액세스 여부를 판단하는 특징 비교/판단기를 포함하는 생체 인증 장치
5 5
제 4 항에 있어서,상기 기계 학습은 DNN(Deep Neural Network) 또는 SNN(Spiking Neural Networks) 중 어느 하나의 기계 학습 알고리즘에 기반하여 수행되는 생체 인증 장치
6 6
제 1 항에 있어서, 상기 인증 신호 처리부는 상기 기준 신호를 생성하기 위한 신호 송신기를 포함하되, 상기 신호 송신기는: 상기 사용자의 생체가 상기 접촉부에 접촉되는 동안 상기 기준 신호의 전압을 유지할 수 있는 전류를 제공하는 전류 버퍼 회로; 및상기 기준 전압의 전압 크기를 조정하는 증압 회로를 포함하는 생체 인증 장치
7 7
제 1 항에 있어서,상기 인증 신호 처리부는 상기 생체 채널 신호를 수신하기 위한 신호 수신기를 포함하되,상기 신호 수신기는:상기 생체 채널 신호로부터 잡음을 제거하기 위한 필터; 및상기 필터로부터 잡음이 제거된 상기 생체 채널 신호를 증폭하기 위한 증폭기를 포함하는 생체 인증 장치
8 8
제 1 항에 있어서,상기 기준 신호는 펄스 신호, 연속된 펄스 신호, 특정 주파수가 포함된 연속된 펄스 및 특정 주파수가 시간에 따라 변하는 스위프(sweep) 신호 중 어느 하나인 생체 인증 장치
9 9
제 1 항에 있어서,상기 기준 신호의 주파수 특성, 시간 지연 특성(power delay profile) 또는 신호 감쇄 특성과 상기 생체 채널 신호에 대한 주파수 특성, 시간 지연 특성 또는 신호 감쇄 특성을 비교하고, 비교 결과에 기반하여 상기 생체 고유 채널 특징을 추출하는 생체 인증 장치
10 10
인증 신호 처리부에 의하여, 기준 신호를 생성하는 단계;상기 인증 신호 처리부로부터 접촉부로 상기 기준 신호를 전달하는 단계;상기 접촉부로부터 상기 인증 신호 처리부로 생체 채널 신호를 전달하는 단계;상기 인증 신호 처리부에 의하여, 상기 생체 채널 신호로부터 상기 사용자의 생체 채널 정보를 추출하는 단계; 및상기 생체 채널 정보에 기반하여 상기 사용자의 인증 여부를 판단하는 단계를 포함하되,상기 접촉부는 단일 전극을 포함하고,상기 생체 채널 신호는 상기 접촉부에 접촉된 사용자의 생체에 의하여 상기 기준 신호가 변형되어 생성되는 생체 인증 방법
11 11
제 10항에 있어서,인증 요구 장치로부터 생체 인증 장치의 활성화 여부를 판단하는 단계를 더 포함하는 생체 인증 방법
12 12
제 10 항에 있어서, 미리 등록된 사용자 정보 유무를 판단하는 단계를 더 포함하되,상기 미리 등록된 사용자 정보가 없는 경우, 사용자 정보를 등록하는 단계를 수행하고, 상기 미리 등록된 사용자 정보가 있는 경우, 상기 기준 신호를 생성하는 단계를 수행하는 생체 인증 방법
13 13
제 10 항에 있어서, 상기 사용자의 생체 채널 정보를 추출하는 단계는 DNN(Deep Neural Network) 또는 SNN(Spiking Neural Networks) 중 어느 하나의 기계 학습 알고리즘에 기반하여 기계 학습을 수행하는 단계를 더 포함하는 생체 인증 방법
14 14
제 10 항에 있어서,상기 기준 신호는 펄스 신호, 연속된 펄스 신호, 특정 주파수가 포함된 연속된 펄스 및 특정 주파수가 시간에 따라 변하는 스위프(sweep) 신호 중 어느 하나인 생체 인증 방법
15 15
제 10 항에 있어서,상기 기준 신호의 주파수 특성, 시간 지연 특성(power delay profile) 또는 신호 감쇄 특성과 상기 생체 채널 신호에 대한 주파수 특성, 시간 지연 특성 또는 신호 감쇄 특성을 비교하고, 비교 결과에 기반하여 상기 생체 고유 채널 특징을 추출하는 생체 인증 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국전자통신연구원(ETRI) 정보통신 방송연구개발사업 IoT기반 엣지컴퓨팅 초저전력 인공지능 프로세서 기술 개발