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최근 신용카드의 사용 비중이 늘어나고 있으며 그에 따른 보안 위협이 증가하고 있다. 특히 신용카드 부정사용,명의 도용 등의 관련 범죄에 취약함에도 불구하고 카드 결제 시 이를 방지하기 위한 보안 장치가 없는 상황이다. 이러한 현재 신용카드 결제의 한계점을 보완하기 위해 본 논문에서는 기존 거래 방식에 가속도 센서가 내장된 스타일러스 펜을 활용하여 결제 서명을 하고, 합성곱 신경망을 통해 해당 서명의 이미지와 센서를 통해 측정한 서명 정보를 분류하여 상호 비교하는 과정을 추가한다. 이와 같이 스타일러스 펜의 소유 여부와 서명의 특징 값을 통해 본인인증과정을 수행함으로써 금융 거래에서의 보안성을 증진시키는 방법을 제안한다.
As the use of credit cards increases, security threats increase. In particular, despite being vulnerable to related crimes,such as fraudulent use of credit cards and theft of names, there are virtually no security procedures to authenticate thevalidity of user while paying with the credit card. In order to overcome these limitations of current credit card payments,we add a process of signing payment using a stylus pen with built-in acceleration sensor in the existing transaction method,and classifying and comparing the image of the signature and signature information measured by the sensor through theconvolutional neural network. we propose a method to improve security in financial transactions by performing the userauthentication process through the possession of the stylus pen and the characteristic values of the signature.
