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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제24권 제7호
- 발행연도
- 2018.7
- 수록면
- 358 - 362 (5page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2018.24.7.358
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개인 인증 기법에는 비밀번호, 또는 ID카드부터 지문인식, 정맥인식, 홍채인식 등 다수가 존재한다. 비밀번호나 ID카드의 경우 간단하게 구현이 되지만, 이는 쉽게 모방되거나 탈취되어 무력화될 수 있다. 지문인식, 정맥인식, 그리고 홍채인식의 경우 별도의 장비와 해당 장비에서의 사용자 등록 절차가 필요하다. 본 논문에서는 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용해 안드로이드 기기의 가속도센서를 학습하여 보행 시 팔 동작 분석을 통한 개인 인증을 분석을 진행한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 기계 학습
4. RNN 학습 결과
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (5)
참고문헌 신청
Thang, H.M., Viet, V. Q., Thuc, N. D., and Choi, D, Gait identification using accelerometer on mobile phone, Proc. of Automation and Information Sciences 2012, pp. 344-348, 2012.
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