한국정보처리학회:학술대회논문집 (Annual Conference of KIPS)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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연속 웨이블릿 변환과 딥러닝을 이용한 ECG 기반 개인 식별

ECG-Based Personal Identification Using Continuous wavelet transform and Deep Learning

  • 나대경 (조선대학교 전자공학부 전자공학전공) ;
  • 이진영 (조선대학교 전자공학부 전자공학전공) ;
  • 목영후 (조선대학교 전자공학부 전자공학전공) ;
  • 곽근창 (조선대학교 전자공학부)
  • Dae-Kyoung Na (Department of Electronics Engineering, Chosun University) ;
  • Jin-Young Lee (Department of Electronics Engineering, Chosun University) ;
  • Yeong-Hu Mok (Department of Electronics Engineering, Chosun University) ;
  • Keun-Chang Kwak (Department of Electronics Engineering, Chosun University)
  • 발행 : 2024.10.31
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초록

본 연구는 ECG 기반 사용자 인식 시스템에서 MobileNet-V2, SqueezeNet과 기존 전이 학습 모델들의 성능을 비교하였다. PTB-ECG 데이터베이스를 사용하여 각 모델의 계산 효율성과 인식 정확도를 분석하였다. MobileNet-V2는 98.88% 의 검증 정확도와 8분 59초로 빠른 훈련 속도를 기록하였으며, SqueezeNet은 95.75%의 검증 정확도를 보이며 3분 12초의 훈련 속도로 메모리 효율성 면에서 뛰어난 성능을 나타냈다. 실험 결과, 두 모델은 ECG 신호 분석에 적합한 경량화 모델임을 확인할 수 있었다.

키워드

과제정보

이 논문은 2024년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 지원을 받아 수행된 AI 헬스케어 융합대학사업 연구임.

참고문헌

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