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학술저널
저자정보
김재명 (조선대학교) 최규호 (조선대학교) 김진수 (조선대학교) 반성범 (조선대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제19권 제1호(JKIIT, Vol.19, No.1)
발행연도
2021.1
수록면
107 - 117 (11page)
DOI
10.14801/jkiit.2021.19.1.107

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최근 생체정보를 이용한 사용자 인식은 위 · 변조 사건, 사고로 사회적 이슈가 되어 생체신호를 이용한 사용자 인식 연구가 활발히 진행 중이다. 생체신호는 신체 내부에서 발생하는 전기적 신호로 행동학적 특징에 따라 개인의 고유한 신호를 발생한다. 생체신호는 대표적으로 근전도, 심전도, 뇌전도 등이 있다. 생체신호 중 근전도 신호는 개인의 고유한 근력 세기에 따라 서로 다른 신호 패턴으로 측정되는 특징을 이용하여 사용자 인식 분야에서 적용되고 있다. 본 논문에서는 근전도 신호를 이용한 연구 및 응용 분야들을 분석하고 근전도 기반 사용자 인식 시스템을 분석하였다. 그리고 전처리된 1차원 근전도 신호를 2차원 근전도 스펙트로그램 이미지로 변환하고 CNN을 이용하여 특징 추출 후 사용자를 최종 인식하여 사용자 인식 시스템의 성능을 분석한다. 실험결과 40명에 대한 사용자 인식은 12채널을 이용하고 STFT의 Window length R이 256일 때 95.4%(±1.7%)로 분석되었다.
#EMG #user recognition #spectrogram #CNN

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 근전도 신호를 이용한 연구 및 응용 분야
Ⅲ. 근전도 신호 기반 사용자 인식 기술 분석
Ⅳ. 근전도 스펙트로그램 이미지를 이용한 사용자 인식
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (34)

참고문헌 신청
J. Pathuel / 2005 / Biometric control systems and associated methods of use / U.S. Patent application, No. 11/159,814 google schola J. L. Wayman / 1996 / Technical testing and evaluation of biometric identification devioes / Biometrics :345~368 google schola R. D. Luis-Garcia / 2003 / Biometric identification systems / Signal processing 83(12):2539~2557 google schola E. Scheme / 2011 / Electromyogram pattern recognition for control of powered upper-limb prostheses : State of the art and challenges for clinical use / The Journal of Rehabilitation Research and Development 48(6):643~659 google schola X. Yang / 2017 / Chinese Sign Language Recognition Based on an Optimized Tree-Structure Framework / IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics 21(4):994~1004 google schola

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