한글초록: 인간이 가지고 있는 고유의 생체 기관의 특성을 이용하여, 개인을 식별하기 위하여 현재 실용화된 생체 인식 시스템은 홍채 인식, 지문 인식, 얼굴 인식, 정맥 인식 등을 들 수 있다. 하지만 열거한 4 가지 방법의 개인 식별 시스템은 근본적인 취약점을 내포하고 있는데, 이는 개인을 식별하기 위해서 생체 인식 시스템이 설치된 특별한 장소로 반드시 이동하여야 한다는 점이다. 이러한 이유 때문에 위에서 열거한 생체 인식 시스템은 출입문, 공항, 호텔 등과 같은 특정한 장소에서만 활용이 고려되고 있는 실정이다. 또한 개인을 식별하기 위해서는 특별한 환경 아래에 놓여 있는 생체 인식 시스템에 개인으로 하여금 특별한 동작을 반복하여야 하기 때문에, 경우에 따라서는 거부감을 야기 시킬 수 있다. 물론 얼굴 인식 시스템은 개인에게 특별한 행동을 요구하지 않고도 얼굴을 인식할 수 있지만, 얼굴의 표정이나 각도에 따라 얼굴 모습이 달라지게 때문에 개인을 식별하는데 많은 어려움이 수반된다. 따라서 본 논문에서는 인체에서 발생되는 ...
한글초록: 인간이 가지고 있는 고유의 생체 기관의 특성을 이용하여, 개인을 식별하기 위하여 현재 실용화된 생체 인식 시스템은 홍채 인식, 지문 인식, 얼굴 인식, 정맥 인식 등을 들 수 있다. 하지만 열거한 4 가지 방법의 개인 식별 시스템은 근본적인 취약점을 내포하고 있는데, 이는 개인을 식별하기 위해서 생체 인식 시스템이 설치된 특별한 장소로 반드시 이동하여야 한다는 점이다. 이러한 이유 때문에 위에서 열거한 생체 인식 시스템은 출입문, 공항, 호텔 등과 같은 특정한 장소에서만 활용이 고려되고 있는 실정이다. 또한 개인을 식별하기 위해서는 특별한 환경 아래에 놓여 있는 생체 인식 시스템에 개인으로 하여금 특별한 동작을 반복하여야 하기 때문에, 경우에 따라서는 거부감을 야기 시킬 수 있다. 물론 얼굴 인식 시스템은 개인에게 특별한 행동을 요구하지 않고도 얼굴을 인식할 수 있지만, 얼굴의 표정이나 각도에 따라 얼굴 모습이 달라지게 때문에 개인을 식별하는데 많은 어려움이 수반된다. 따라서 본 논문에서는 인체에서 발생되는 생체 신호 특히 심전도 파형의 특성을 이용하여 개인을 식별하는 시스템을 연구하고자 하였다. 심전도의 파형 특성은 개개인 마다 심장의 위치, 크기, 구조, 나이, 성별 등의 요인들로 인하여 다르게 나타나므로, 심전도의 파형 특성 차이를 이용하여 개개인을 구별하고자 하였다. 한편 심전도는 개인의 건강 상태를 연속적으로 감시하는 시스템에 기본적으로 포함되는 측면에서 보았을 때, 심전도의 파형을 이용하여 개개인을 구별할 수 있게 되면 개개인마다 고유의 건강 정보 등을 실시간으로 축척 및 데이터베이스화가 가능하게 되어, 미래에 개인 맞춤형 건강 정보를 구축하는데 기반이 될 것으로 사료된다영문초록: This research explores the possibility of using the electrocadiogram (ECG) for known identification as a new biometric measure. It is well human that the patterns of ECG waveforms can be different for each person due to the inherent heterogenous nature of his or her heart's organ structure.In this research, we demonstrate successfully that a specific person can be identified by utilizing the prominent features in ECG waveform reflecting the specific waveform patterns in terms of fourier series coefficients.The human identification can be achieved the calculating the vector distances among the measures represented by fourier series coefficients and their spectrum. Thus, we can find the fact that ECG can be used as a new biometric measure for identifying especially human
한글초록: 인간이 가지고 있는 고유의 생체 기관의 특성을 이용하여, 개인을 식별하기 위하여 현재 실용화된 생체 인식 시스템은 홍채 인식, 지문 인식, 얼굴 인식, 정맥 인식 등을 들 수 있다. 하지만 열거한 4 가지 방법의 개인 식별 시스템은 근본적인 취약점을 내포하고 있는데, 이는 개인을 식별하기 위해서 생체 인식 시스템이 설치된 특별한 장소로 반드시 이동하여야 한다는 점이다. 이러한 이유 때문에 위에서 열거한 생체 인식 시스템은 출입문, 공항, 호텔 등과 같은 특정한 장소에서만 활용이 고려되고 있는 실정이다. 또한 개인을 식별하기 위해서는 특별한 환경 아래에 놓여 있는 생체 인식 시스템에 개인으로 하여금 특별한 동작을 반복하여야 하기 때문에, 경우에 따라서는 거부감을 야기 시킬 수 있다. 물론 얼굴 인식 시스템은 개인에게 특별한 행동을 요구하지 않고도 얼굴을 인식할 수 있지만, 얼굴의 표정이나 각도에 따라 얼굴 모습이 달라지게 때문에 개인을 식별하는데 많은 어려움이 수반된다. 따라서 본 논문에서는 인체에서 발생되는 생체 신호 특히 심전도 파형의 특성을 이용하여 개인을 식별하는 시스템을 연구하고자 하였다. 심전도의 파형 특성은 개개인 마다 심장의 위치, 크기, 구조, 나이, 성별 등의 요인들로 인하여 다르게 나타나므로, 심전도의 파형 특성 차이를 이용하여 개개인을 구별하고자 하였다. 한편 심전도는 개인의 건강 상태를 연속적으로 감시하는 시스템에 기본적으로 포함되는 측면에서 보았을 때, 심전도의 파형을 이용하여 개개인을 구별할 수 있게 되면 개개인마다 고유의 건강 정보 등을 실시간으로 축척 및 데이터베이스화가 가능하게 되어, 미래에 개인 맞춤형 건강 정보를 구축하는데 기반이 될 것으로 사료된다영문초록: This research explores the possibility of using the electrocadiogram (ECG) for known identification as a new biometric measure. It is well human that the patterns of ECG waveforms can be different for each person due to the inherent heterogenous nature of his or her heart's organ structure.In this research, we demonstrate successfully that a specific person can be identified by utilizing the prominent features in ECG waveform reflecting the specific waveform patterns in terms of fourier series coefficients.The human identification can be achieved the calculating the vector distances among the measures represented by fourier series coefficients and their spectrum. Thus, we can find the fact that ECG can be used as a new biometric measure for identifying especially human
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