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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김민구 (조선대학교) 정재효 (조선대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제21권 제1호(JKIIT, Vol.21, No.1)
발행연도
2023.1
수록면
101 - 108 (8page)
DOI
10.14801/jkiit.2023.21.1.101

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

사용자 인식을 위한 스펙트로그램 기반 설명 가능한 심전도 분석에 관한 연구
김민구 ,  정재효 한국정보기술학회논문지 2023.01 학술저널

2022

2차원 스펙트로그램 기반 사용자 인식을 위한 설명 가능한 인공지능에 관한 연구
김민구 ,  정재효 Proceedings of KIIT Conference 2022.12 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 심전도와 같은 생체신호 기반 사용자 인식 방법은 차세대 사용자 인식 방법으로 연구되고 있다. 그러나 심전도 신호는 행동적 특징에 의해 발생하는 신호로 외부 환경으로 인해 잡음이 발생한다. 또한, 높은 정확도를 나타내는 딥러닝 모델은 복잡한 연산과정으로 인해 블랙박스 문제점이 있다. 본 논문에서는 1차원 심전도 신호를 2차원 스펙트로그램으로 변환하여 딥러닝 모델에 적용하였다. 딥러닝 모델에서 출력된 인식 성능을 분석하기 위해 설명 가능한 인공지능 모델인 Grad-CAM알고리즘에 적용하여 성능 결과에 영향을 미치는 영역을 시각화하였다. 실험결과, 딥러닝 모델에서 출력된 인식 성능은 93.2%를 나타냈으며, 성능 결과에 영향을 미치는 영역을 Heatmap으로 나타내 딥러닝 모델의 분석 및 입증 가능성을 확인하였다.
#electrocardiogram #spectrogram #user recognition #explainable artificial intelligence

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 설명 가능한 인공지능에 대한 관련 연구
Ⅲ. 사용자 인식을 위한 딥러닝 기반 설명 가능한 인공지능
Ⅳ. 실험결과 및 분석
Ⅴ. 결론
References

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