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초록·키워드
본 연구에서는 딥러닝 기법을 활용하여 광혈류(Photoplethysmography, PPG) 신호를 이용한 개인 식별 방법을 제안한다. PPG 신호는 심장의 해부학적 구조 및 혈류역학적 특성과 밀접하게 연관되어 있으며, 심전도(ECG)와 달리 전극 부착이 필요하지 않고 비침습적으로 광 센서를 통해 간편하게 측정할 수 있다는 장점을 지닌다. 본 연구에서는 휴식 상태에서 측정한 PPG 신호를 대상으로 전처리 과정을 수행한 후, 딥러닝 모델을 통해 학습 및 분류를 진행하였다. 그 결과, 심장 및 심실의 주기적 활동과 신체 상태 변화에 따른 PPG 신호의 특성을 기반으로 개인 간 구분이 가능함을 확인하였다. 제안한 방법은 총 12명의 대상자로부터 각각 610개의 주기적인 PPG신호를 획득하여 알고리즘을 평가하였으며, 평가결과 제안한 접근법의 유용성과 적용 가능성을 검증하였다.
본문·목차
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