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초록

영어

Mobile POS technology is being magnified in financial industry as smart device has been popular. This paper proposes the technique to detect the mobile POS(point of sale) outlier signature in quickness and accuracy. The proposed classifier makes it possible to recognize the electronic signature concerned with payment and search out abnormal signatures. The performance evaluation was conducted, comparing the classification speed of the existing nearest neighborhood classifier and incremental k-nearest neighbor classifier. The experiment data is the English data handwritten on tablet devices with an electronic pen. The result of the experiment shows incremental k-nearest neighbor classifier can improve not only the quality of research on electronic The handwritten signature information recognition but also other information security study by reducing the quantity of arithmetic and operation time.

한국어

최근 금융권에서는 스마트 기기 사용자의 급증으로 모바일 POS(point of sale) 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문은 모바일 POS 이상 서명을 빠르고 정확하게 탐지할 수 있는 기술을 제시한 다. 제안하는 분류기는 k-근접 이웃 분류기의 연산 효율 문제를 해결함으로써, 결제 관련 이상 서명 탐지를 빠르게 할 수 있게 해준다. 제안하는 모델에 대한 성능 평가는 기존 k-근접 이웃 분류기와의 분류 속도 비교를 통해 이뤄진다. 사용하는 데이터는 타블렛 기기 상에서 전자 펜을 사용하여 입력한 영문자 데이터이다. 본 실험의 결과는, 제안하는 방법으로 구현된 k-근접 이웃 분류기가 전자 수기 서명 정보 인식에 대한 연구 뿐 아니라 k-근접 이웃 분류기를 사용하는 여러 정보 보호 연구들을 한 층 더 효율적으로 만들어 줄 수 있다는 것을 보여준다.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 배경 지식
  2.1 모바일 POS(point of sale)
  2.2 k-근접 이웃 알고리즘을 이용한 최근 정보 보호 연구
 3. 제안하는 모델
  3.1 k-근접 이웃 분류기(-nearest neighbor classifier)
  3.2 증가 k-근접 이웃 알고리즘(Incremental -nearest neighbor classifier)
 4. 실험 결과 및 토의
  4.1 데이터 설명
  4.2 데이터 전처리
  4.3 실험 및 비교 평가
 5. 결론
 References

키워드

저자

• 하영목 [ Young-Mok Ha | 고려대학교 정보보호대학원. ]
• 윤지원 [ Ji Won Yoon | 고려대학교 정보보호대학원. ]
• 김영안 [ Young-An Kim | 국방대학교 컴퓨터정보과학부. ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  보안공학연구논문지 [Journal of Security Engineering]

• 간기

  계간

• pISSN

  1738-7531

• 수록기간

  2005~2017

• 십진분류

  KDC 505 DDC 605