심전도 신호를 이용한 1차원 확장 합성곱 연산 기반 사용자 인식에 관한 연구

김민구; 반성범

doi:10.14801/jkiit.2021.19.10.99

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김민구 (조선대학교) 반성범 (조선대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제19권 제10호(JKIIT, Vol.19, No.10)

발행연도: 2021.10

수록면: 99 - 104 (6page)

DOI: 10.14801/jkiit.2021.19.10.99

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심전도 신호를 이용한 1차원 확장 합성곱 연산 기반 사용자 인식에 관한 연구

김민구 , 반성범 한국정보기술학회논문지 2021.10 학술저널

심전도 신호를 이용한 1차원 확장 합성곱 연산 기반 사용자 인식에 관한 연구

김민구 , 반성범 Proceedings of KIIT Conference 2021.06 학술대회자료

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최근 심전도, 뇌전도, 근전도와 같은 생체신호를 딥러닝에 적용한 사용자 인식 연구가 활발히 진행되고 있다. 심전도 신호는 심장의 위치, 크기, 구조, 나이, 성별 등의 요인들에 따라 자율적으로 발생하는 신호의 특징들이 개인마다 고유하게 나타나는 생체신호이다. 그러나 딥러닝 기술은 많은 학습시간과 연산량을 요구하기 때문에, 실시간으로 취득되는 생체신호를 사용자 인식분야에 적용하기에 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 심전도 신호를 P, QRS, T파를 포함하는 단일주기로 분할한 후, 1차원 확장 합성곱 연산을 수행하였으며, 기존 합성곱 연산과 인식 성능을 비교하였다. 실험결과, 확장 합성곱 연산을 이용한 사용자 인식성능은 98.6%를 나타내 딥러닝 기술을 이용한 실시간 사용자 인식 가능성을 확인하였다.

#electrocardiogram #dilated convolution #user recognition #convolutional neural network

참고문헌 (14)

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A. K. Jain / 2004 / An introduction to biometric recognition / IEEE Trans. on Circuits and Systems for Video Tech 14(1):4~20

남상진 / 2020 / LSTM 신경망을 활용한 맥락 기반 모바일 사용자 인증 기법 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 20(1):11~18

I. Odinaka / 2012 / ECG biometric recognition: a comparative analysis / IEEE Trans. on Information Forensics and Security 7(6):1812~1824

김진수 / 2020 / 사전 학습된 네트워크 모델을 이용한 심전도 신호 기반 개인 식별 성능 분석 / 한국정보기술학회논문지 18(1):107~114

임재중 / 2012 / 생체신호 측정 및 분석을 위한 손목 착용형 단말기 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 12(6):65~73

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