KR101420189B1 - 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치 및 방법에 관한 것으로서, 본 발명의 일면에 따른 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치는, 복수인의 고유 연령 정보 및 고유 성별 정보를 저장하는 데이터베이스와, 입력되는 사용자 데이터로부터 사용자의 연령 및 성별 정보를 각각 추출하는 제1 추출부와, 추출된 연령 및 성별 정보와, 데이터베이스에 저장된 고유 연령 정보 및 고유 성별 정보를 비교하여, 비교결과에 근거하여 복수인 각각에 대해 외부로부터 인식된 사용자가 데이터베이스에 저장된 복수인일 확률인 제1 확률을 계산하는 제1 확률 계산부와, 제1 확률을 이용하여 사용자를 인식하는 사용자 인식부를 포함한다.

Description

연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치 및 방법{User recognition apparatus and method using age and gender as semi biometrics}

본 발명은 연령 및 성별을 이용하여 사용자를 인식하는 장치 및 방법에 관한 것으로서, 상세하게는 사용자의 영상 및 음성 정보를 이용하여 해당 사용자를 판별하는 사용자 인식 장치 및 방법에 관한 것이다.

본 발명은 지식경제부의 IT원천기술개발사업의 일환으로 수행한 연구로부터 도출된 것이다. [과제관리번호: 2008-F-037-01, 과제명: u-로봇 HRI 솔루션 및 핵심 소자 기술 개발]

종래에는 사용자를 인식하기 위하여 생체 정보(얼굴, 지문, 홍채, 음성) 등을 사용한다. 그러나 이러한 생체 정보에 의한 신원 확인 방법은 대개 보안을 목적으로 하므로, 사용자에 관한 정보를 얻는 것은 환경이 엄격하게 규제되어 있고, 또한 사용자가 적극적으로 협조한다는 것을 전제로 한다.

특히, 실생활 공간이 가정환경, 사무실 등 제한된 사람들만 드나드는 공간인 경우에는 사용자의 적극적인 협조가 필요한 생체 정보를 이용하여 사용자를 인식하는 것은 비효율적이다.

따라서 실생활 공간이 가정환경, 사무실 등 제한적인 경우에는 보다 효율적이고 안정적으로 사용자를 인식할 수 있도록 생체 정보 이외에 다양한 정보를 활용할 수 있는 기술이 필요하다.

본 발명은 실생활 공간이 가정환경, 사무실 등 제한적인 경우, 보다 효율적이고 안정적으로 사용자를 인식할 수 있는 장치와 방법을 제공하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 실생활 공간이 제한적인 경우, 생체 정보만을 이용하는 경우보다 효율적인 연령 및 성별 정보를 이용한 사용자 인식 장치를 제공하는 것이다.

본 발명이 해결하고자 하는 다른 과제는 실생활 공간이 제한적인 경우, 생체 정보만을 이용하는 경우보다 효율적인 연령 및 성별 정보를 이용한 사용자 인식 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일면에 따른 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치는, 복수인의 고유 연령 정보 및 고유 성별 정보를 저장하는 데이터베이스와, 입력되는 사용자 데이터로부터 사용자의 연령 및 성별 정보를 각각 추출하는 제1 추출부와, 추출된 연령 및 성별 정보와, 데이터베이스에 저장된 고유 연령 정보 및 고유 성별 정보를 비교하여, 비교결과에 근거하여 복수인 각각에 대해 사용자일 확률인 제1 확률을 계산하는 제1 확률 계산부와, 제1 확률을 이용하여 사용자를 인식하는 사용자 인식부를 포함한다.

본 발명의 다른 면에 따른 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 방법은, 입력되는 사용자 데이터로부터 사용자의 연령, 성별 및 생체 정보를 각각 추출하는 단계와, 추출된 연령 및 성별 정보와, 데이터베이스에 저장된 복수인의 고유 연령 정보, 고유 성별 정보를 비교하여, 비교결과에 근거하여 복수인 각각에 대해 사용자일 확률인 제1 확률을 계산하는 단계와, 추출된 생체 정보와, 데이터베이스에 저장된 복수인의 고유 생체 정보를 비교하여, 비교결과에 근거하여 복수인 각각에 대해 사용자일 확률인 제2 확률을 계산하는 단계와, 제1 확률과 제2 확률을 이용하여 사용자를 인식하는 단계를 포함한다.

본 발명에 따라 연령 및 성별을 이용하는 경우, 생체 정보를 이용하는 경우보다 간단하고 효율적으로 사용자를 인식할 수 있다. 특히, 실생활 공간이 제한되어 제한된 사용자가 있는 경우 사용자의 신원을 용이하게 인식할 수 있는 이점이 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 인식방법의 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치의 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 방법의 순서도이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 방법의 순서도이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 한편, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.

도 1을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 인식 방법을 설명한다. 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 인식방법의 개념도이다.

도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 사용자 인식 방법은 사용자의 생체 정보 및 준 생체 정보를 이용한다. 여기서 생체 정보는 얼굴, 화자, 홍채, 지문 및 보행(Gait) 등을 포함하고, 준 생체 정보는 성별, 연령, 옷 색깔, 키 등을 포함한다. 이하, 본 발명의 특징인 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치(200,201) 및 방법을 도 2 내지 도 5를 참조하여 설명한다.

도 2를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치를 설명한다. 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치의 블록도이다.

도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치(200)는 제1 추출부(210)와, 데이터베이스(220)와, 제1 확률 계산부(230)와, 사용자 인식부(240)를 포함한다.

제1 추출부(210)는 외부에서 입력되는 사용자 데이터로부터 사용자의 연령 및 성별 정보를 각각 추출한다. 여기서, 외부에서 입력되는 사용자 데이터는 영상 및 음성 정보, 그 밖에 데이터화 할 수 있는 모든 정보 중 적어도 하나를 포함한다. 예를 들어 장치에 구비된 카메라로부터 획득된 영상 정보가 디지털 데이터화되어 비트맵 패턴으로 제시될 수 있다.

제1 추출부(210)는 연령 정보 추출부(211) 및 성별 정보 추출부(212)를 포함하고, 연령 정보 추출부(211)는 입력되는 데이터로부터 사용자의 연령 정보를 추출하고, 성별 정보 추출부(212)는 입력되는 데이터로부터 사용자의 성별 정보를 추출한다.

데이터베이스(220)는 복수인의 고유 연령 정보 및 고유 성별 정보를 저장한다. 사용자 인터페이스를 통해 가정이나 사무실의 구성원의 고유 연령 및 성별 정보가 미리 데이터베이스(220)에 저장된다. 여기서 복수인의 고유 연령 및 고유 성별 정보는 계층화되어 저장될 수 있다. 예를 들어 성별은 남성 및 여성 2개의 범주로 계층화되고, 남성, 여성 각각의 범주에 연령 정보가 1개 이상의 범주로 계층화되어 데이터베이스(220)에 저장될 수 있다.

제1 확률 계산부(230)는 연령 정보 추출부(211)에서 추출된 연령 정보 및 성별 정보 추출부(212)에서 추출된 성별 정보를 데이터베이스(220)에 저장된 사용자의 고유 연령 및 고유 성별 정보와 각각 비교하여, 비교결과에 근거하여 외부로부터 영상 및 음성 정보를 전달하는 사용자가 데이터베이스(220)에 저장된 복수의 사용자일 확률인 제1 확률을 각각 계산한다.

제1 확률은, 상기 비교 결과와, 연령 가중치 및 성별 가중치를 이용하여 계산될 수 있다. 여기서, 연령 가중치 및 성별 가중치는 연령 정보 추출부(211) 및 성별 정보 추출부(212)의 정확도에 따라 결정될 수 있다. 예를 들어, 성별 정보 추출부(212)는 사용자의 영상 및 음성 데이터로부터 성별을 추출하는데, 기기 자체의 오류나 주변 환경의 영향으로 실제 남성을 여성으로 잘못 인식하는 오류를 범할 수 있다. 실험적으로 이런 오류가 발생하는 빈도를 측정하여 성별 정보 추출부(212)의 정확도를 측정할 수 있다. 연령 가중치도 이와 마찬가지로, 실험적으로 실제 연령과 다른 연령으로 판단하는 오류가 발생하는 빈도를 측정하여 연령 정보 추출부(211)의 정확도를 측정하여 결정할 수 있다.

또는, 연령 및 성별 가중치는 데이터베이스(220)에 저장된 사용자들의 성별 및 연령 분포에 따라 좌우될 수도 있다. 예를 들어, 데이터베이스(220)에 저장된 사용자 정보에, 특정 연령대에 한 사람만 있는 경우, 그 연령만 인식하면 되기 때문에 성별 정보는 무시할 수 있고, 데이터베이스(220)에 저장된 사용자 정보에 단 한 명만이 여자라면, 연령 정보는 무시할 수 있다.

상세하게는, 성별은 남성과 여성 2개의 계층, 연령은 N 개의 계층이 데이터베이스(220)에 저장되어 있고, 연령의 n 번째 계층에 여성이 F(n)명, 남성이 M(n)명이 있다고 하면, 그 해당 계층에 해당하는 사용자가 인식된 경우 사용자에 대한 제1 확률은 여성일 경우, A(n) * (1/F(n)*Q) 이 되고, 남성일 경우, A(n)*(1/M(n)*Q)이 된다. 여기서, A(n)은 연령 가중치이며, Q는 성별 가중치이다.

사용자 인식부(240)는 제1 확률을 이용하여 사용자를 인식한다. 상세하게는, 외부로부터 영상 및 음성 정보를 전달하는 사용자가 데이터베이스(220)에 저장된 복수의 사용자인 제1 확률을 각각 계산하여 가장 높은 확률을 가지는 자를 외부로부터 영상 및 음성 정보를 전달하는 사용자로 인식하여 그 결과를 출력한다.

도 3를 참조하여 본 발명의 다른 실시예에 따른 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치를 설명한다. 도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치의 블록도이다. 도 2에 도시된 구성요소와 동일한 기능을 하는 구성요소에 대해서는 동일한 도면 부호를 사용하고, 해당 구성요소에 대한 상세한 설명은 생략한다.

도 3을 참조하면, 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식장치(201)는 도 2의 사용자 인식 장치와는 달리, 연령 및 성별 외에 생체 정보를 함께 이용하여 사용자를 인식한다. 구체적으로, 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식장치(201)는 제2 추출부(310)와 제2 확률 계산부(330)를 더 포함하고, 데이터베이스(221)는 복수인의 고유 생체 정보를 더 저장한다. 그리고 사용자 인식부(241)는 제1 확률과 제2 확률을 이용하여 사용자를 인식한다.

제2 추출부(310)는 외부에서 입력되는 사용자 데이터로부터 사용자의 생체 정보를 추출한다. 여기서, 외부에서 입력되는 사용자 데이터는 영상 및 음성 정보, 그 밖에 데이터화 할 수 있는 모든 정보 중 적어도 하나를 포함한다. 예를 들어 장치에 구비된 카메라로부터 획득된 영상 정보가 디지털 데이터화되어 비트맵 패턴으로 제시될 수 있다.

제2 확률 계산부(330)는 제2 추출부(310)에서 추출된 생체 정보와 데이터베이스(221)에 저장된 사용자의 고유 생체 정보를 각각 비교하여, 비교결과에 근거하여 외부로부터 영상 및 음성 정보를 전달하는 사용자가 데이터베이스(221)에 저장된 복수의 사용자일 확률인 제2 확률을 각각 계산한다.

제2 확률을 계산하는 하나의 방법을 아래에 설명한다.

: 임의의 사용자 i

: 임의의 사용자 i의 생체 정보

: 사용자의 생체 정보 X의 추출 결과가, 데이터베이스에 저장 된 임의의 사용자 Ui의 생체 정보와 일치할 제2 확률

X: 생체 정보

μ: 생체 정보 추출 결과

N: 데이터베이스에 저장된 사용자 수)

사용자 인식부(241)는 연령 및 성별 정보를 이용하여, 외부로부터 영상 및 음성 정보를 전달하는 사용자가 데이터베이스(221)에 저장된 복수의 사용자일 확률인 제1 확률과 생체 정보를 이용하여, 외부로부터 영상 및 음성 정보를 전달하는 사용자가 데이터베이스(221)에 저장된 복수의 사용자일 확률인 제2 확률을 결합하여, 최종적으로 사용자가 누구인지를 인식한다.

상세하게는, 사용자 인식부(241)는 제1 확률과 제2 확률의 가산합(weighted sum)을 이용하여, 가산합 결과 데이터베이스(221)에 저장된 복수인 중, 가산합이 가장 높은 사람을 사용자로 인식한다. 여기서, 가산합은 연령 및 성별 정보로부터 계산된 제1 확률과 생체 정보로부터 계산된 제2 확률의 정확도에 의해 결정되는 가중치를 이용하여 아래와 같이 계산된다.

w * BM(i) + (1-w)*A(n)*Q*G(n)

BM(i): 생체 정보로부터 계산된 제2 확률

A(n)*Q*G(n): 연령 및 성별 정보로부터 계산된 제1 확률

w: 가중치

상기와 같은 가중합의 방법은 성별 및 연령을 이용한 사용자 인식방법의 한가지 실시예이며, 그 밖의 다른 방법도 모두 포함한다.

도 4를 참조하여 본 발명의 다른 실시예에 따른 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 방법을 설명한다. 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 방법의 순서도이다. 도 4에 도시된 순서도는 하나의 예시에 불과하며, 본 발명이 도 4에 도시된 시계열적인 순서에 한정되는 것은 아니다.

먼저, 입력되는 사용자 데이터로부터 사용자의 연령 및 성별 정보를 각각 추출한다(S410). 여기서, 외부에서 입력되는 사용자 데이터는 영상 및 음성 정보, 그 밖에 데이터화 할 수 있는 모든 정보 중 적어도 하나를 포함한다. 예를 들어 장치에 구비된 카메라로부터 획득된 영상 정보가 디지털 데이터화되어 비트맵 패턴으로 제시될 수 있다.

다음으로, 추출된 연령 및 성별 정보와, 복수인의 고유 연령 정보 및 고유 성별 정보를 비교하여, 비교결과에 근거하여 복수인 각각에 대해 외부로부터 영상 및 음성 정보를 전달하는 사용자가 데이터베이스(220)에 저장된 복수의 사용자일 확률을 계산한다(S420). 상기 확률은 상기 비교결과와, 연령 가중치 및 성별 가중치를 이용하여 계산된다.

여기서, 연령 가중치 및 성별 가중치는 연령 정보 추출부(211) 및 성별 정보 추출부(212)의 정확도에 따라 결정된다. 예를 들어, 성별 정보 추출부(212)는 사용자의 영상 및 음성 데이터로부터 성별을 추출하는데, 기기 자체의 오류나 주변 환경의 영향으로 실제 남성을 여성으로 잘못 인식하는 오류를 범할 수 있다. 실험적으로 이런 오류가 발생하는 빈도를 측정하여 성별 정보 추출부(212)의 정확도를 측정할 수 있다. 연령 가중치도 이와 마찬가지로, 실험적으로 실제 연령과 다른 연령으로 판단하는 오류가 발생하는 빈도를 측정하여 연령 정보 추출부(211)의 정확도를 측정하여 결정할 수 있다.

또는, 연령 및 성별 가중치는 데이터베이스(220)에 저장된 사용자들의 성별 및 연령 분포에 따라 좌우될 수도 있다. 예를 들어, 데이터베이스(220)에 저장된 사용자 정보에, 특정 연령대에 한 사람만 있는 경우, 그 연령만 인식하면 되기 때문에 성별 정보는 무시할 수 있고, 데이터베이스(220)에 저장된 사용자 정보에 단 한 명만이 여자라면, 연령 정보는 무시할 수 있다.

그리고, 상기 확률을 이용하여 가장 높은 확률을 가지는 자를 외부로부터 영상 및 음성 정보를 전달하는 사용자로 인식하여 그 결과를 출력한다(S430).

도 5를 참조하여 본 발명의 다른 실시예에 따른 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 방법을 설명한다. 도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 방법의 순서도이다.

먼저, 입력되는 사용자 데이터로부터 사용자의 연령, 성별 및 생체 정보를 각각 추출한다(S510). 여기서, 외부에서 입력되는 사용자 데이터는 영상 및 음성 정보, 그 밖에 데이터화 할 수 있는 모든 정보 중 적어도 하나를 포함한다. 예를 들어 장치에 구비된 카메라로부터 획득된 영상 정보가 디지털 데이터화되어 비트맵 패턴으로 제시될 수 있다.

다음으로, 추출된 연령 및 성별 정보와, 복수인의 고유 연령 정보 및 고유 성별 정보를 비교하여, 비교결과에 근거하여 외부로부터 영상 및 음성 정보를 전달하는 사용자가 데이터베이스(220)에 저장된 복수의 사용자일 확률인 제1 확률을 계산한다(S520). 제1 확률은 상기 비교결과와, 연령 가중치 및 성별 가중치를 이용하여 계산된다. 여기서, 연령 가중치 및 성별 가중치는 연령 정보 추출부(211) 및 성별 정보 추출부(212)의 정확도에 따라 결정된다. 예를 들어, 성별 정보 추출부(212)는 사용자의 영상 및 음성 데이터로부터 성별을 추출하는데, 기기 자체의 오류나 주변 환경의 영향으로 실제 남성을 여성으로 잘못 인식하는 오류를 범할 수 있다. 실험적으로 이런 오류가 발생하는 빈도를 측정하여 성별 정보 추출부(212)의 정확도를 측정할 수 있다. 연령 가중치도 이와 마찬가지로, 실험적으로 실제 연령과 다른 연령으로 판단하는 오류가 발생하는 빈도를 측정하여 연령 정보 추출부(211)의 정확도를 측정하여 결정할 수 있다.

그리고, 추출된 생체 정보와, 복수인의 고유 생체 정보를 비교하여, 복수인 각각에 대해 사용자일 제2 확률을 계산한다(S530). 예를 들어, 외부에서 추출되는 생체 정보가 사용자의 얼굴이라면, 카메라 등 영상 정보를 수집하는 수단을 이용하여 영상 데이터를 수집하고, 획득한 영상 데이터로부터 인식 대상이 될 수 있는 얼굴 영상이 데이터베이스(221)에 저장되어 있는지 확인하고, 인식 가능한 얼굴 영상이 존재하는 경우, 얼굴 특징 정보를 추출한다. 다음, 추출된 얼굴 특징 정보를 데이터베이스(221)에 저장된 사용자의 얼굴 특징 정보와 비교하여, 데이터베이스(221)에 저장된 모든 사용자에 대하여 입력 영상에서 포착된 사용자가 임의의 사용자 Ui일 확률인 제2 확률을 계산한다.

마지막으로, 외부로부터 영상 및 음성 정보를 전달하는 사용자가 데이터베이스(221)에 저장된 복수의 사용자일 확률인 제1 확률과 생체 정보를 이용하여, 외부로부터 영상 및 음성 정보를 전달하는 사용자가 데이터베이스(221)에 저장된 복수의 사용자일 확률인 제2 확률을 결합하여, 최종적으로 사용자가 누구인지를 인식한다(S540).

본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 보호범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구의 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 도는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

200, 201: 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치
210: 제1 추출부 220: 데이터베이스
211: 연령 정보 추출부 230: 제1 확률 계산부
212: 성별 정보 추출부 240: 사용자 인식부

Claims (18)

1. 복수인의 고유 연령 정보 및 고유 성별 정보를 저장하는 데이터베이스;
   입력되는 사용자 데이터로부터 사용자의 연령 및 성별 정보를 각각 추출하는 제1 추출부;
   추출된 상기 연령 및 성별 정보와, 상기 데이터베이스에 저장된 상기 고유 연령 정보 및 상기 고유 성별 정보를 비교하여, 비교결과에 근거하여 상기 복수인 각각에 대해 외부로부터 인식된 사용자가 상기 데이터베이스에 저장된 상기 복수인일 확률인 제1 확률을 계산하는 제1 확률 계산부; 및
   상기 제1 확률을 이용하여 상기 사용자를 인식하는 사용자 인식부를 포함하되,
   상기 제1 확률 계산부는,
   추출된 상기 연령 및 성별 정보와, 상기 데이터베이스에 저장된 상기 고유 연령 정보 및 상기 고유 성별 정보의 분포와 연동하여 그 값이 결정되는 연령 가중치 및 성별 가중치를 이용하여 상기 제1 확률을 계산하는 것
   인 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치.
2. 제1항에 있어서, 상기 제1 추출부는
   영상 및 음성 정보 중 적어도 하나를 포함하는 상기 사용자 데이터로부터 상기 사용자의 연령 및 성별 정보를 추출하는 것
   인 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치.
3. 삭제
4. 삭제
5. 제1항에 있어서,
   상기 데이터베이스는 복수인의 고유 생체 정보를 더 저장하고,
   상기 사용자 인식 장치는 상기 사용자 데이터로부터 사용자의 생체 정보를 추출하는 제2 추출부; 및
   추출된 상기 생체 정보와, 상기 데이터베이스에 저장된 상기 고유 생체 정보를 비교하여, 비교결과에 근거하여 상기 복수인 각각에 대해 외부로부터 인식된 사용자가 상기 데이터베이스에 저장된 상기 복수인일 확률인 제2 확률을 계산하는 제2 확률 계산부를 더 포함하고,
   상기 사용자 인식부는 상기 제1 확률과 상기 제2 확률을 이용하여 사용자를 인식하는 것
   인 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치.
6. 제5항에 있어서, 상기 제1 추출부 및 상기 제2 추출부는
   영상 및 음성 정보 중 적어도 하나를 포함하는 상기 사용자 데이터로부터 상기 사용자의 연령, 성별 및 생체 정보를 추출하는 것
   인 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치.
7. 제5항에 있어서, 상기 사용자 인식부는
   상기 제1 확률과 상기 제2 확률의 가산합(weighted sum)을 이용하여, 상기 가산합의 계산 결과 상기 복수인 중 상기 가산합이 가장 높은 사람을 상기 사용자로 인식하는 것
   인 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치.
8. 제7항에 있어서, 상기 가산합은
   상기 연령 및 성별 정보로부터 계산된 상기 제1 확률과, 상기 생체 정보로부터 계산된 상기 제2 확률의 정확도에 의해 결정되는 가중치를 이용한 것
   인 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치.
   
   
   
9. 삭제
10. 삭제
11. 삭제
12. 삭제
13. 삭제
14. 삭제
15. 삭제
16. 삭제
17. 삭제
18. 삭제

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