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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이인권
- 발행연도
- 2018
- 저작권
- 연세대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수4
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개인 인증을 위한 방법 중 신체 기관의 인증 방법은 지문, 홍채, 안면 인식 등의 다양한 방법들이 있다. 하지만 각각 보안 취약점이 있으며, 특정 상황에서의 사용 불가, 카메라 혹은 고성능 칩이 필요한 상황이 발생한다. 이를 보완하는 방법으로 모방할 수 없는 심장 데이터를 이용한 인증 기술에 대한 연구가 이루어지고 있다.
또한, 사물인터넷 시대에서 다양한 상황과 사용자에게 접근성 높은, 자연스러운 인증 방식을 제공하기 위한 생체 데이터 인증 연구도 이루어지고 있다.
그중 혈관으로부터 비침습적 방식으로 추출 가능한 생체 정보 데이터인 PPG (Photoplethysmography) 데이터는 개인 고유의 특성을 표현할 수 있으나 측정 장비, 자세 등 여러 환경적 요인으로 인해 데이터의 정확도에 문제가 발생하거나 개인의 특성을 표현하는 데 부족함이 있다.
공개된 42명의 PPG 데이터와 20명의 참가자로부터 15초간 측정한 PPG 데이터를 통해 식별 실험을 진행하며, 각 데이터로부터 구해지는 파형의 차이를 활용한 식별 과정에서 신뢰도 높은 파형을 선별하는 작업을 통해 Root mean square error와 K-Nearest neighbor 분류의 정확도를 높이며, 상용화된 스마트워치에서 개인 식별이 가능함을 연구한다.
또한, 사물인터넷 시대에서 다양한 상황과 사용자에게 접근성 높은, 자연스러운 인증 방식을 제공하기 위한 생체 데이터 인증 연구도 이루어지고 있다.
그중 혈관으로부터 비침습적 방식으로 추출 가능한 생체 정보 데이터인 PPG (Photoplethysmography) 데이터는 개인 고유의 특성을 표현할 수 있으나 측정 장비, 자세 등 여러 환경적 요인으로 인해 데이터의 정확도에 문제가 발생하거나 개인의 특성을 표현하는 데 부족함이 있다.
공개된 42명의 PPG 데이터와 20명의 참가자로부터 15초간 측정한 PPG 데이터를 통해 식별 실험을 진행하며, 각 데이터로부터 구해지는 파형의 차이를 활용한 식별 과정에서 신뢰도 높은 파형을 선별하는 작업을 통해 Root mean square error와 K-Nearest neighbor 분류의 정확도를 높이며, 상용화된 스마트워치에서 개인 식별이 가능함을 연구한다.
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