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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
장원두 (부경대학교)
저널정보
국제차세대융합기술학회 차세대융합기술학회논문지 차세대융합기술학회논문지 제6권 제2호
발행연도
2022.2
수록면
186 - 192 (7page)
DOI
https://doi.org/10.33097/JNCTA.2022.06.02.186

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온라인 서명 검증은 태블릿 컴퓨터, 디지털 펜 등을 사용하여 입력된 서명의 진위를 검증하는 것으로, 카 드 사용 등 서명을 사용하는 본인인증 수단의 보안을 강화시키기 위한 기술이다. 최근 딥러닝 기술이 발달하며 온 라인 서명검증에도 여러 딥러닝 기법들이 적용되고 있으나, 학습 데이터의 수를 확보하기가 어려운 단점으로 인해 성능향상에 어려움이 있다. 본 논문에서는 온라인 서명 검증의 정확도를 높이는 방법으로 개인별 전이학습기법을 제안하고 이를 검증하였다. 제안된 개인별 전이학습은 전체 사용자의 데이터를 사용하여 네트워크를 우선 학습시 킨 후, 개별 사용자의 데이터만을 사용하여 완전연결층만을 새로 학습시키는 방법이다. 제안된 방법은 반복실험을 통하여 개별학습이 평균 3.44%p의 인식률을 향상시킬 수 있음을 보였으며(정확도 93.50%), 향후 기본 모델 구조 의 최적화를 통해 서명검증 정확도의 추가적인 향상을 기대해 볼 수 있다.
#서명검증 # 온라인 서명 # 딥러닝 # 패턴인식 # 전이학습 #Signature verification #Online sigature #Deep neural network #Pattern recognition #Transfer learning

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