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| 발행년 : | 2017 |
|---|---|
| 구분 : | 국내학술지 |
| 학술지명 : | 디지털융복합연구(Journal of Digital Convergence) |
| 관련링크 : | http://www.riss.kr/link?id=A102653545 |
- 저자명
최규호, 문해민, 반성범
- 학술지명
디지털융복합연구(Journal of Digital Convergence)
- 권호사항
Vol.15 No.1 [2017]
- 발행처
한국디지털정책학회
- 발행처 URL
- 자료유형
학술저널
- 수록면
381-391(11쪽)
- 언어
Korean
- 발행년도
2017년
- 초록 (Abstract)
- 목차 (Table of Contents)
- 요약
- Abstract
- 1. 서론
- 2. 생체신호 기반 바이오인식 시스템
- 2.1 심전도를 이용한 바이오인식 기술
- 2.2 심장음을 이용한 바이오인식 기술
- 2.3 뇌전도를 이용한 바이오인식 기술
- 2.4 근전도를 이용한 바이오인식 기술
- 3. 생체신호 기반 바이오인식 기술 발전방향
- 3.1 생체신호 기반 빅 데이터
- 3.2 빅 데이터 분석 및 기계학습
- 4. 결론
- ACKNOWLEDGMENTS
- REFERENCES
바이오인식 기술은 개인의 고유한 특성인 신체적 또는 행동적 특징을 이용해 사용자를 인증하는 기술이다. 현재 금융, 보안, 출입관리, 의료복지, 공공, 검역, 엔터테인먼트 등 광범위하게 그 필요성 및 효용성으로 서비스 범 위가 확대되고 있는 추세이다. 지문, 얼굴과 같은 생체정보를 이용한 바이오인식은 위조, 변장 위협에 노출되어 사회 적 문제가 되었다. 최근 신체 외부의 생체정보가 아닌 신체 내부의 생체신호를 이용한 연구가 진행되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 생체신호인 심전도, 심장음, 뇌전도, 근전도를 이용한 바이오인식 시스템의 최근 연구 및 기술들 을 분석하고 발전 방향을 위해 필요한 기술들을 제시하고자 한다. 향후에는 개개인의 복합적 상태에서 생체신호 기 반 빅 데이터를 관리하는 데이터베이스 구축, 빅 데이터를 분석하는 딥러닝을 이용하여 실시간 환경에 적합한 바이 오인식 시스템 기술들이 연구될 것으로 예상된다.
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