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학술저널
저자정보
김재명 김진수 (조선대학교) 반성범 (조선대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제21권 제6호(JKIIT, Vol.21, No.6)
발행연도
2023.6
수록면
111 - 118 (8page)
DOI
10.14801/jkiit.2023.21.6.111

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최근 IoT 기술이 자동차에 접목되어 스마트 카로 발전됨에 따라 스마트 카에 개인 정보가 저장되고 있다. 그러나 기존의 키를 이용한 차량 보안 방법은 분실 및 도난당하거나 복제될 수 있는 문제가 있다. 따라서 높은 보안성과 지속적인 인증으로 차량 보안을 강화할 수 있는 생체신호 기반 사용자 식별 시스템 연구가 필요하다. 본 논문에서는 다중 생체신호에 시간-주파수 분해능이 맞춤형 조정되는 CQT(Constant Q Transform)를 적용하여 다차원 특징을 추출하고, 추출된 특징을 2D 스펙트로그램으로 변환한 뒤 multi-stream CNN(Convolutional Neural Networks)을 이용한 사용자 식별 방법을 제안한다. 실험결과, 단일 심전도를 사용하였을 때 94.5%, 뇌전도 4개 채널을 사용하였을 때 92.1%의 식별 정확도를 보였으며, 다중 생체신호를 이용하였을 때 96.8%로 사용자 식별 정확도가 향상됨을 확인하였다.
#ECG #EEG #CQT #spectrogram #multi-stream CNN #user identification

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 다중 생체신호 기반 사용자 식별 시스템
Ⅳ. 실험 방법 및 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

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