대한전기학회:학술대회논문집 (Proceedings of the KIEE Conference)

대한전기학회 (The Korean Institute of Electrical Engineers)
권호 표지

RBF 신경회로망을 이용한 ECG 파형기반의 생체인식

ECG based user identification method using RBF neural networks

  • 민철홍 (가톨릭대학교 정보통신전자공학부) ;
  • 김현동 (가톨릭대학교 정보통신전자공학부) ;
  • 김태선 (가톨릭대학교 정보통신전자공학부)
  • 발행 : 2004.07.14
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초록

일반적으로 ECG(electrocardiogram)파형은 정상인의 경우에도 그 형태가 일정하지 않으며, 측정시간 및 측정인의 상태에 따라서도 파형이 변화하기 때문에 표준화된 ECG파형 검사로는 개인의 특성에 따른 정밀 진단이 어려웠다. 따라서 자동화된 개인별 맞춤형 진단을 위해서는 측정대상에 대한 사용자인식 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 세 가지 잡음제거법을 이용하여 파형의 잡음성분을 제거하고, ECG Limb Lead III 파형의 다양한 신호간격(interval) 특성치와 미분변화량을 통한 꼭짓점 분석 등을 통하여 파형으로부터 특정인의 특징을 추출한 후 신경회로망을 이용하여 생체인식을 수행하였다. 실험은 동일한 연령대인 7명의 성인남녀를 대상으로 하였고, 재현성을 평가하기 위해서 인위적인 변화(커피, 담배, 알코올 섭취 및 스트레스)후의 ECG파형을 측정, 특정인 인식률을 실험한 결과 실험에 이용된 제한된 변동 내에서 90.9%의 인식률을 보였다.

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