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  • 호흡 생체 인식으로 신원 감지
    건강과 과학/과학기술 2022. 6. 24. 07:11

    호흡 생체 인식으로 신원 감지
    호흡을 이용한 생체인증 후각센서 개발
    날짜:
    2022년 6월 22일
    원천:
    규슈대학
    요약:
    연구원들이 호흡으로 개인을 식별할 수 있는 인공 '코'를 개발했습니다. 사람의 호흡에서 발견되는 다양한 화합물을 감지할 수 있는 16채널 센서 어레이로 구축된 후각 센서 시스템은 생체 인식 보안 도구 키트의 또 다른 옵션이 될 가능성이 있습니다. '인공 코'는 머신러닝과 결합해 평균 97% 이상의 정확도로 최대 20명의 개인을 인증할 수 있었다.

    지문 및 홍채 스캔과 같은 생체 인증은 모든 첩보 영화의 필수 요소이며 이러한 보안 조치를 우회하려는 시도가 종종 핵심 줄거리입니다. 그러나 지문 인증과 안면 인식이 이제 많은 전화기에서 일반적인 기능이 되었기 때문에 오늘날 이 기술은 스파이에게만 국한되지 않습니다.

    이제 연구원들은 생체 인식 보안 툴킷에 대한 새로운 잠재적인 냄새 옵션인 귀하의 호흡을 개발했습니다. Chemical Communications 에 발표된 보고서 에서 규슈 대학 재료 화학 및 공학 연구소의 연구원들은 도쿄 대학과 공동으로 호흡에서 화합물을 분석하여 개인을 식별할 수 있는 후각 센서를 개발했습니다.

    16채널 센서 어레이로 구축된 이 '인공 코'는 머신 러닝과 결합하여 평균 97% 이상의 정확도로 최대 20명의 개인을 인증할 수 있었습니다.

    정보와 기술의 시대에 생체 인증은 소중한 자산을 보호하는 중요한 방법입니다. 지문, 장문, 음성 및 얼굴의 일반적인 용의자부터 귀 음향 및 손가락 정맥의 덜 일반적인 옵션에 이르기까지 기계가 사용자를 식별하는 데 사용할 수 있는 다양한 생체 인식이 있습니다.

    연구의 제1저자인 Chaiyanut Jirayupat은 "이러한 기술은 각 개인의 물리적 고유성에 의존하지만 완벽하지 않습니다. 물리적 특성은 복사되거나 손상될 수도 있습니다."라고 설명합니다. "최근 인간의 냄새는 본질적으로 당신이 누구인지 확인하기 위해 고유한 화학 성분을 사용하는 새로운 종류의 생체 인증으로 부상하고 있습니다."

    그러한 표적 중 하나는 피부에서 생성되는 화합물인 경피적 가스였습니다. 그러나 이러한 방법은 피부가 기계가 감지할 만큼 충분히 높은 농도의 휘발성 화합물을 생성하지 않기 때문에 한계가 있습니다.

    그래서 팀은 사람의 호흡을 대신 사용할 수 있는지 알아보았습니다.

    "피부에서 나오는 휘발성 화합물의 농도는 몇 십억분의 일 또는 조만큼 낮을 수 있지만 호흡에서 내뿜는 화합물은 수백만 분의 일만큼 높을 수 있습니다."라고 Jirayupat은 계속합니다. "사실 사람의 호흡은 이미 암, 당뇨병, 심지어 COVID-19가 있는지 확인하는 데 사용되었습니다."

    팀은 생체 인증에 사용할 수 있는 화합물을 확인하기 위해 피험자의 호흡을 분석하는 것으로 시작했습니다. 총 28개의 화합물이 실행 가능한 옵션으로 밝혀졌습니다.

    이를 기반으로 그들은 각각 특정 범위의 화합물을 식별할 수 있는 16개의 채널을 가진 후각 센서 어레이를 개발했습니다. 그런 다음 센서 데이터는 기계 학습 시스템에 전달되어 각 사람의 호흡 구성을 분석하고 개인을 구별하는 데 사용할 프로필을 개발합니다.

    6명의 호흡 샘플로 시스템을 테스트한 결과, 연구자들은 평균 97.8%의 정확도로 개인을 식별할 수 있음을 발견했습니다. 이 높은 수준의 정확도는 표본 크기를 20명으로 늘린 후에도 일관되게 유지되었습니다.

    연구를 이끈 야나기다 타케시(Takeshi Yanagida)는 "이것은 연령, 성별, 국적이 다른 다양한 개인들로 이루어진 그룹이었습니다. 전반적으로 이렇게 높은 정확도를 보는 것은 고무적입니다."라고 설명합니다.

    그럼에도 불구하고 그는 당신의 다음 스마트폰에 그것이 도착하기 전에 더 많은 작업이 필요하다는 것을 인정합니다.

    "이 작업에서 우리는 피험자들에게 테스트 전에 6시간 동안 금식하도록 요구했습니다."라고 Yanagida는 결론을 내렸습니다. "우리는 좋은 기반을 개발했습니다. 다음 단계는 식단에 관계없이 이 기술을 개선하는 것입니다. 고맙게도 현재 연구에서는 더 많은 센서를 추가하고 더 많은 데이터를 수집하면 이 장애물을 극복할 수 있음을 보여주었습니다."

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