단일 리드 심전도를 이용한 개인 식별 및 인증

Abstract

정보통신 기술 발전과 함께 스마트기기의 관심과 활용이 급증하면서 사물인터넷을 적용한 스마트 환경이 구축되고 있다. 이러한 스마트 환경과 더불어 보안 문제가 대두되고 있으며 강력한 본인 인증을 위한 방법으로 생체 인식 기술이 주목 받고 있다. 본 연구에서는 스마트 환경에서 본인 인증과 금융 거래, 헬스 케어 등 다양하게 활용될 수 있는 생체 인식 기술로써 심전도 신호를 이용하여 개인 식별 및 인증 방법을 제안하고자 한다. 기존의 심전도 기반 생체 인식 연구에서는 주로 편안한 상태에서 측정된 표준 12 유도 심전도 데이터가 이용된다. 본 연구에서는 생체 인식에서 신뢰할 수 있는 정확도와 함께 측정의 편리성이 요구되는 환경을 고려하여 용이하게 측정할 수 있는 단일 리드 1 심전도 신호를 이용하였다. 피험자의 다양한 육체적, 정신적 상태를 반영하기 위해 다양한 측정 환경에서 총 20명에 대해 사지 단일 리드 1 신호를 계측하였다. 계측된 사지 리드 1 신호에 대하여 잡음을 제거하기 위한 전처리 과정 및 앙상블 평균을 적용하여 개인 평균 심전도 신호를 얻었으며, P-QRS-T파의 간격 및 진폭 정보를 이용하여 19개의 특징을 추출하였으며, 평균 심전도 신호에 Pan-Tompkins 알고리즘을 적용하여 QRS complex 구간에 대한 16개의 특징을 추출하였다. 분류 정확도의 성능을 유지하면서도 연산의 효율성을 높이기 위해, 추출된 35개 특징들에 대해 Relief-F 알고리즘을 이용하여 기여도 평가 및 특징 선택을 수행하였다. 개인 식별을 위한 분류기로는 SVM을 이용하였으며, 35개 특징에 대한 분류 정확도는 98% 이상의 높은 정확도를 보였다. 유클리드 거리 계산을 통한 개인 인증 결과에서는 약 5초의 인식 시간을 가질 때 80%의 정확도를 보였다.