사전 학습된 네트워크 모델을 이용한 심전도 신호 기반 개인 식별 성능 분석

김진수; 김성혁; 반성범

doi:10.14801/jkiit.2020.18.1.107

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김진수 (조선대학교) 김성혁 (빛가람정보) 반성범 (조선대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제18권 제1호(JKIIT, Vol.18, No.1)

발행연도: 2020.1

수록면: 107 - 114 (8page)

DOI: 10.14801/jkiit.2020.18.1.107

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기존 개인 식별 방법은 다양한 범죄에 취약한 문제점이 있어 이를 보완하기 위해 신체 내부 특징인 바이오 신호를 활용한 연구가 진행되고 있다. 그중 심전도 신호는 심장의 크기와 위치에 따라 개인마다 고유한 특성이 있어 개인 식별에 적합하며, 딥 러닝과 접목하여 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 2차원 심전도 이미지를 이용한 사전 학습된 네트워크 모델에 따른 개인 식별 성능을 분석한다. 심전도 데이터 세트를 학습시키기 위한 사전 학습된 네트워크 모델은 Inception, ResNet의 11개 네트워크를 사용한다. 네트워크의 학습데이터는 심전도 신호의 한 주기로 생성한 2차원 이미지 데이터를 이용하며, 실험은 학습 횟수를 변경하며 진행한다. 사전 학습된 네트워크 모델을 이용한 심전도 신호 기반 개인 식별 실험 결과 Inception 네트워크에 비해 ResNet 네트워크의 성능이 높게 나타났으며, Inception 네트워크에선 Inception-ResNet-V2가 96.18%, ResNet 네트워크에선 ResNet-V2-152가 99.12%의 성능으로 가장 높음을 확인하였다.

#electrocardiogram signal #deep learning #convolutional neural network #personal identification

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J. S. Kim / 2017 / A study on EMGbased biometrics / Journal of Internet Services and Information Security 7(2):19~31

Z. Y. Ong / 2018 / Power spectral density analysis for human EEG-based biometric identification / International Conference on Computational Approach in Smart Systems Design and Applications :1~6

S. Gutta / 2016 / Joint feature extraction and classifier design for ECG-based biometric recognition / Journal of Biomedical and Health Informatics 20(2):460~468

J. S. Kim / 2019 / Personal recognition using convolutional neural network with ECG coupling image / Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing 7:1~10

윤석주 / 2012 / 이산 웨이블릿 변환을 이용한 ECG 개인 식별 / 한국정보기술학회논문지 10(8):181~187

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