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논문 기본 정보

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저널정보
한국전자통신학회 한국전자통신학회 논문지 한국전자통신학회 논문지 제15권 제3호
발행연도
2020.1
수록면
527 - 532 (6page)

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본 논문에서는 개인인증 시 활용 가능한 EEG 신호의 주파수 대역을 확인하기 위하여 뇌파 측정을 통해 분석한 결과를 제시하였다. 시각 과제의 유무에 따라 개안 상태와 폐안 상태로 구분하여 뇌파를 측정하였으며, 이를 델타파, 세타파, 알파파, SMR파, 중간베타파, 베타파 및 감마파의 7가지 주파수 대역으로 나누어 시간에 따른 파워의 변동이 가장 작은 주파수 대역을 확인하였다. 본 논문의 결과에서는 개안 상태와 폐안 상태에서는 유의한 차이가 나타나지 않았으나, 인간의 집중과 관련한 SMR파 및 중간베타파가 시간에 따른 파워의 변동이 가장 작게 관찰되었기에 재현성이 높은 주파수 대역인 것으로 나타났다.
#EEG Signal #Biometric recognition #Personal authentication #Optical task #Coefficient of variation

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H. Gurkan / 2013 / A novel biometric authentication approach using electrocardiogram signals / Int. Conf. of the IEEE EMBS :4259~4262 google schola J. Cho / 2018 / Personal authentication performance evaluation of ECG and PCG bio-signals using principal component google schola W. Khalifa / 2012 / A Survey of EEG Based User Authentication Schemes / The 8th Int. Conf. Informatics and Systems :55~60 google schola 최가영 / 2018 / 뇌파 기반 개인 인증 시스템 개발 / 의공학회지 39(1):43~47 dbpia J. Hwan / 2019 / A Study on Personal Authentication Technology Using Multiple Biometrics method google schola

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