" 다음 으로 그룹 화부 ( 320 ) 는 도 3 과 같이 홍채 의 극좌표 로 변환 된 영상 을 셀 영역 으로 분할 한 후 에 각 기본 셀 영역 들 을 누적 합 을 구하 기 위해 semi local group ( 청구 범위 에서 는 제 1 그룹 으로 표현 되 어 있 음 ) 과 local group ( 청구 범위 에서 는 제 2 그룹 으로 표현 되 어 있 음 ) 으로 나눈다 . 510 과 520 같이 가로 방향 으로 기본 셀 영역 들 은 그룹 화 가 된다 . 530 과 같이 하나 의 가로줄 에 대해 170 개 의 셀 영역 이 존재 하 고 이러 한 가로줄 이 10 개 ( 540 ) 가 존재 한다 . 510 과 같이 1 번 부터 5 번 까지 의 셀 영역 들 을 하나 의 그룹 ( 제 1 그룹 ) 으로 묶여 지 게 된다 ( S 220 단계 ) . 특징 벡터 생 성부 ( 330 ) 는 이 그룹 안 에서 누적 합 기반 의 변화 점 분석 알고리즘 ( 도 1 a 내지 도 1 b 를 참조 하 면서 설명 ) 을 적용 하 여 변화 점 ( Sharp Change Point ) 이 되 는 셀 영역 을 찾 는다 . 같 은 방법 으로 520 처럼 묶 어 지 는 그룹 ( 제 2 그룹 ) 들 에 도 적용 되 어 변화 점 ( Sharp Change Point ) 이 되 는 셀 영역 을 찾아낸다 . 520 과 같이 그룹 화 될 경우 에 는 옆 의 그룹 들 과 상호 중첩 되 게 하 여 좀 더 정확 하 게 변화 점 을 찾 도록 한다 ( S 230 단계 ) . 530 과 같이 하나 의 가로줄 은 510 과 520 같이 두 개 의 그룹 화 되 므로 550 과 560 같이 각각 170 개 씩 의 특징 벡터 를 이루 게 된다 . 이때 변화 점 으로 선택 된 셀 영역 은 "" 1 "" 의 값 으로 설정 되 고 나머지 셀 영역 들 은 "" 0 "" 의 값 으로 설정 되 어 특징 벡터 를 이룬다 . 그래서 ( 170 + 170 ) × 10 = 3400 bits 의 크기 를 가지 는 특징 벡터 가 생성 된다 ( S 240 단계 ) . 인증 부 ( 340 ) 는 이렇게 생성 된 특징 벡터 를 같 은 방식 으로 이미 등록 된 특징 벡터 와 해밍 거리 를 이용 하 여 유사 도 를 구하 여 통계 적 방법 으로 계산 하 여 특정 임계 치 값 을 기준 으로 인증 가부 를 결정 한다 ( S 250 단계 ) . 가로 방향 과 같이 추가 로 세 로 방향 으로 의 그룹 화 및 특징 점 추출 을 수행 할 수 도 있 다 . "