KR101369754B1 - 심탄도를 이용한 개인인증 시스템 및 방법 - Google Patents

심탄도를 이용한 개인인증 시스템 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101369754B1
KR101369754B1 KR20120130439A KR20120130439A KR101369754B1 KR 101369754 B1 KR101369754 B1 KR 101369754B1 KR 20120130439 A KR20120130439 A KR 20120130439A KR 20120130439 A KR20120130439 A KR 20120130439A KR 101369754 B1 KR101369754 B1 KR 101369754B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
signal
feature
authentication
training
extracted
Prior art date
Application number
KR20120130439A
Other languages
English (en)
Inventor
김희찬
노승우
윤치열
Original Assignee
서울대학교산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 서울대학교산학협력단 filed Critical 서울대학교산학협력단
Priority to KR20120130439A priority Critical patent/KR101369754B1/ko
Priority to US13/887,864 priority patent/US8827918B2/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101369754B1 publication Critical patent/KR101369754B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/10—Image acquisition
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/117—Identification of persons
    • A61B5/1171—Identification of persons based on the shapes or appearances of their bodies or parts thereof
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1102—Ballistocardiography
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6887—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient mounted on external non-worn devices, e.g. non-medical devices
    • A61B5/6891—Furniture
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6887—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient mounted on external non-worn devices, e.g. non-medical devices
    • A61B5/6893—Cars
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C9/00—Individual registration on entry or exit
    • G07C9/30—Individual registration on entry or exit not involving the use of a pass
    • G07C9/32—Individual registration on entry or exit not involving the use of a pass in combination with an identity check
    • G07C9/37—Individual registration on entry or exit not involving the use of a pass in combination with an identity check using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voice recognition
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2218/00—Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/15—Biometric patterns based on physiological signals, e.g. heartbeat, blood flow

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

발명에 따른 심탄도를 이용한 개인인증시스템은, 인증대상자의 심탄 시그널을 감지하는 압전소자와, 상기 심탄 시그널에서 피처를 추출하는 피처추출부와, 등록대상자의 심탄 시그널에서 추출된 피처를 기초로 생성된 훈련 데이터를 저장하는 데이터저장부 및 상기 훈련 데이터와 상기 피처추출부에서 추출한 상기 피처를 비교하여 상기 인증대상자와 상기 등록대상자의 일치여부를 판단하는 인증처리부를 포함하여, 개인 별 심탄도의 특징에 따라 개인인증을 할 수 있다.

Description

심탄도를 이용한 개인인증 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD OF BALLISTOCARDIOGRAM-BASED PERSONAL AUTHENTICATION}
본 발명은 개인의 심탄도 신호를 이용해 개인인증이 가능한 시스템 및 방법에 관한 것이다.
위조기법이 발달함에 따라 생체계측에 기반한 개인인증 방식이 주목을 받고 있다. 열쇠와 비밀번호 등으로 대표되는 기존의 인증방식과는 달리, 각 개인의 고유한 생체적 특징은 위조가 어렵기 때문이다. 지문이나 홍채, 손등정맥 등이 현재 개인인증에 사용되는 대표적인 개인 고유의 생체적 특징의 예이다.
지문, 홍채, 손등 정맥 등의 물리적 패턴 이외에, 생체신호 또한 개개인마다 다른 특징을 지니는 경우가 있다. 가령 개체 간에 존재하는 심장의 생리학적, 구조적 차이 때문에 심전도 파형을 개인인증의 용도로 이용하는 것이 가능하다. 여러 연구에서, PQRST로 대변되는 심전도 파형 특징점들의 상대적 간격이나 진폭비 혹은 주파수 성분 등의 특정 조합을 통해 개개인을 구분할 수 있다고 알려져 있다.
그러나 심전도 측정을 위해서는 점착형 전극 패드를 신체에 부착하여야 한다. 개인인증을 위해 매번 전극 패드를 신체에 부착하는 것은 인증과정에 불편을 초래하고, 다수의 인증 대상자가 이용하는 경우, 점착형 전극 패드를 수시로 교체하여야 하는 등의 불편이 수반된다.
본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 목적은 심탄도 신호를 이용해 특정인을 확인하는 심탄도를 이용한 개인인증 시스템 및 방법을 제공하기 위함이다.
전술한 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 심탄도를 이용한 개인인증방법은, a) 등록 대상의 심탄도 훈련 신호를 감지하는 단계와, b) 감지된 상기 심탄도 훈련 신호로부터 훈련용 피처를 추출하는 단계와, c) 추출된 상기 훈련용 피처를 기초로 개인인증을 위한 훈련 데이터를 생성하는 단계와, d)인증 대상의 심탄도 인증 신호를 감지하는 단계 및 e) 상기 심탄도 인증 신호와 상기 훈련 데이터를 비교하여 상기 인증 대상의 개인인증여부를 판단하는 단계를 포함한다.
상기 b) 단계는, b1) 상기 심탄도 훈련 신호에서 적어도 하나의 주기를 추출하는 단계와, b2) 추출된 상기 주기를 등간격으로 나누어 복수의 피처추출지점을 선택하는 단계 및 b상기 복수의 피처추출지점의 특징값을 산정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 특징값은 상기 피처추출지점의 높이값과 기울기값을 포함할 수 있다.
상기 b) 단계는, b4) 산정된 상기 특징값을 벡터화하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 c) 단계는, 추출된 상기 훈련용 피처에 대해 사용자 개인별로 분류하는 판별 알고리즘을 적용하여 상기 훈련 데이터를 생성할 수 있다.
상기 판별 알고리즘은 선형판별분석을 이용하여 추출된 상기 피처 중 동일인의 피처 데이터의 분산에 대한 타인의 피처 데이터 간의 중심거리의 비를 최대화하는 것일 수 있다.
상기 e) 단계는, e1) 상기 심탄도 인증 신호로부터 인증용 피처를 추출하는 단계와, e2) 상기 인증용 피처를 상기 훈련 데이터에 적용하여 개인인증여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
f) 상기 e) 단계에서 상기 등록 대상으로 인증된 상기 인증 대상의 상기 심탄도 인증 신호를 상기 훈련 데이터에 추가 적용하여 상기 훈련 데이터를 갱신하는 단계를 더 포함할 수 있다.
전술한 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 심탄도를 이용한 개인인증시스템은, 인증대상자의 심탄 시그널을 감지하는 압전소자와, 상기 심탄 시그널에서 피처를 추출하는 피처추출부와, 등록대상자의 심탄 시그널에서 추출된 피처를 기초로 생성된 훈련 데이터를 저장하는 데이터저장부 및 상기 훈련 데이터와 상기 피처추출부에서 추출한 상기 피처를 비교하여 상기 인증대상자와 상기 등록대상자의 일치여부를 판단하는 인증처리부를 포함한다.
상기 피처추출부는, 상기 심탄 시그널을 증폭하는 증폭부 및 상기 심탄 시그널에서 노이즈를 제거하는 필터부를 포함할 수 있다.
상기 피처추출부는, 상기 심탄 시그널에서 적어도 하나의 주기를 추출하고, 추출된 상기 주기를 등간격으로 나누어 복수의 피처추출지점을 선택하고, 상기 복수의 피처추출지점의 특징값을 산정할 수 있다.
상기 특징값은 상기 피처추출지점의 높이값과 기울기값을 포함할 수 있다.
상기 피처추출부는, 상기 특징값을 벡터화할 수 있다.
상기 훈련 데이터는, 상기 등록대상자의 심탄 시그널에서 추출된 피처에 대해 상기 등록대상자를 개인별로 분류하는 판별 알고리즘을 적용하여 생성될 수 있다.
상기 등록대상자의 심탄 시그널에서 추출된 피처는. 상기 등록대상자의 심탄 시그널에서 적어도 하나의 주기를 추출한 후, 추출된 상기 주기를 등간격으로 나누어 복수의 피처추출지점을 선택하고, 상기 복수의 피처추출지점의 특징값을 벡터화한 것일 수 있다.
상기 판별 알고리즘은 선형판별분석을 이용하여 동일인의 피처 데이터의 분산에 대한 타인의 피처 데이터 간의 중심거리의 비를 최대화하는 것일 수 있다.
상기 인증처리부가 상기 등록대상자로 인증한 상기 인증대상자의 상기 피처를 상기 훈련 데이터에 추가 적용하여 상기 훈련 데이터를 갱신하는 데이터 갱신부를 더 포함할 수 있다.
상기 압전소자는 2개 이상이 상호 이격 설치되어 상기 인증대상자의 신체부위 중 2부위 이상에서 상기 인증대상자의 심탄도를 측정하도록 구비될 수 있다.
상기 압전소자 중 어느 하나는 상기 심박 시그널의 수직방향성분을 감지하고, 상기 압전소자 중 다른 하나는 상기 심박 시그널의 수평방향성분을 감지하도록 구비될 수 있다.
본 발명에 따른 심탄도를 이용한 개인인증 시스템 및 방법은 지문이나 홍채 인식과 같이 측정 장비에 대한 의도적인 신체의 접촉이 필요 없고, 기존 심전도를 이용한 개인인증 방법 대비, 전기신호가 아닌 물리적인 충격을 측정하게 되므로 의복의 두께나 발한의 정도와 같은 환경변수의 영향을 받지 않고 신호를 견실하게 측정할 수 있다.
또한 열쇠나 비밀번호 등 전통적인 보안 장비와 대비되는 생체인식 방법의 장점은 고스란히 가지고 있으면서도 여타의 생체인식 방법과는 달리 인증 시마다 장치에 대한 접촉을 의도적으로 하지 않아도 된다.
이상과 같은 본 발명의 기술적 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 제1실시예에 따른 개인인증 시스템의 구성을 도시한 도면;
도 2는 심탄도의 대표적인 한 주기 그래프를 도시한 도면;
도 3은 심탄도의 피처추출의 한 예를 도시한 도면;
도 4는 본 발명의 제2실시예에 따른 개인인증 시스템의 구성을 도시한 도면;
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 개인인증방법 중 훈련데이터를 생성하는 단계를 도시한 순서도;
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 개인인증방법 중 인증대상자를 인증하는 단계를 도시한 순서도이다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 실시예는 이하에서 개시되는 실시예에 한정되는 것이 아니라 서로 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예는 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 도면에서의 요소의 형상 등은 보다 명확한 설명을 위하여 과장되게 표현된 부분이 있을 수 있으며, 도면 상에서 동일 부호로 표시된 요소는 동일 요소를 의미한다.
도 1은 본 발명의 제1실시예에 따른 개인인증시스템의 구성을 도시한 도면이다.
본 발명의 제1실시예에 따른 개인인증시스템(1)은 개인인증시스템에 등록되는 등록대상자가 개인인증시스템에 본인의 생체 정보를 등록하는 경우와 개인인증시스템을 통해 인증대상자가 인증 절차를 수행하는 경우에 모두 사용될 수 있다. 이하에서는 등록대상자와 인증대상자를 구분하여 설명하나, 등록대상자와 인증대상자 모두를 포함하는 경우는 대상자라고 지칭하여 설명한다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 제1실시예에 따른 개인인증시스템(1)은 착좌부(10), 연산부(20) 및 디스플레이부(30)을 포함한다.
착좌부(10)은 대상자가 착석할 수 있는 의자 형태로 형성될 수 있다. 착좌부(10)에는 압전소자(11)가 설치된다.
도 1에 도시된 바와 같이, 압전소자(11)은 수직방향으로 작용하는 대상자의 하중과 함께 대상자의 심박을 감지할 수 있도록 착좌부(10)에서 대상자의 둔부가 안착되는 부분에 설치될 수 있다. 또는 착좌부(10)의 등받이 부분에 설치되어 대상자가 등받이에 기댐에 따라 전달되는 힘과 함께 대상자의 심박을 감지할 수 있다.
압전소자(11)은 압전소자(11)가 감지한 외력 및 대상자의 심박에 의해 변화하는 외력의 변동 상태를 전기신호로 출력할 수 있다. 이 때 압전소자(11)가 출력하는 전기신호는 전압신호일 수 있다.
도 1에 도시된 바와 같이, 연산부(20)은 피처확인부(210), 인증처리부(220), 데이터저장부(240) 및 데이터갱신부(230)을 포함할 수 있으며, 압전소자(11)의 출력단과 전기적으로 연결될 수 있다.
피처확인부(210)은 주기추출부(211), 증폭-필터부(212), 정규화연산부(213) 및 피처추출부(214)를 포함할 수 있으며, 다음과 같은 방법에 의해 피처를 확인할 수 있다.
1. 주기 추출
주기추출부(211)은 압전소자(11)에 의해 측정된 시그널을 전달받아, 시그널에서 적어도 하나의 주기를 추출할 수 있다. 주기추출부(211)에서 추출되는 주기는 대상자의 심탄도를 기준으로 할 수 있다.
도 2는 심탄도의 대표적인 한 주기 그래프를 도시한 도면이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 일반적인 심탄도는 H,I,J,K,L,M,N으로 표시되는 서로 다른 파형으로 나뉘어진다. 좌우심실이 수축하기 시작하며 H 파형을 기록하고, 그에 대한 반동으로 I 파형을 기록한다. 이후, 혈류가 좌심실에 대동맥궁으로 밀려나가며 J 파형을 기록하고, 좌심실에서 대동맥궁으로 흐르는 혈류의 감속에 의해 K파형이 기록된다. 이후, 좌심실의 압력이 대동맥궁의 압력보다 낮아지고 대동맥 판막이 닫힌다. 또한 우심실의 압력이 폐동맥의 압력보다 낮아지고, 폐동맥 판막이 닫힌다. 이 때, 대동맥 판막과 폐동맥 판막이 닫히면서 L 파형을 기록하게 된다. 이후 심방이 이완되며 M 파형을 기록하고, 좌우 심방에 혈액이 다시 채워지는 때에 역류하는 혈류가 삼천판과 승모판에 의해 저지되며 N 파형을 기록하게 된다.
다만 실제 심탄도는 심전도와는 달리 특이점이 불명확하고 개인 간 파형 차이가 커서 기존의 주기 검출 알고리즘을 이용하기 어렵다.
따라서, ⅰ) 심박과 동기되어 발생하는 다른 신호, 예를 들면 심전도, 심음도, 광적맥파 등을 기준으로 심탄도 신호에서 심박 주기를 획득하거나, ⅱ) 획득된 심박 시그널을 대표적인 심박 시그널과 비교하여 연속적으로 검출된 2개의 피크점 사이의 시그널을 한 주기로 획득할 수 있다.
주기추출부(211)은 ⅰ)또는 ⅱ)의 방식 등으로 압전소자(11) 의해 측정된 시그널에서 대상자의 심박 주기를 적어도 하나 추출할 수 있다.
또한 주기추출부(211)은 압전소자(11) 의해 측정된 아날로그 시그널을 샘플링하여 디지털 신호로 변환한 후에, 디지털 신호로부터 주기를 추출하도록 구성될 수도 있다.
2. 시그널의 증폭 및 필터링
증폭-필터부(212)는 주기추출부(211)가 추출한 한 주기에 해당되는 시그널을 증폭시킬 수 있다. 또한 증폭된 시그널에서 심탄도 시그널 대역의 주파수만 통과시키고, 그 외의 주파수 대역은 노이즈로 감쇄시켜 제거할 수 있다. 예를 들면, 10KHz이상의 시그널을 통과시키는 High Pass Filter를 적용하여 노이즈를 제거할 수 있다.
또는 증폭-필터부(212)는 먼저 주기추출부(211)로부터 한 주기에 해당되는 시그널 신호를 전달받아 노이즈를 감쇄시켜 제거하고, 필터링된 시그널 신호를 증폭하도록 구비될 수도 있다.
3. 정규화
정규화연산부(20)은 증폭-필터부(212)로부터 증폭 및 필터링에 의해 가공된 시그널을 전달받고, 시그널의 가로축 및 세로축을 정규화할 수 있다.
대상자들마다 심박주기와 심박세기가 다르며, 동일인의 경우도 상황에 따라 심박주기와 심박세기가 달라진다. 따라서 서로 다른 심박주기와 심박세기를 갖는 데이터들을 비교하기 위해서는 시그널의 가로축(심박주기와 대응) 및 세로축(심박세기와 대응)을 정규화할 필요가 있다.
따라서, 정규화연산부(20)은 심박의 시변적 영향을 최소화하기 위해 시그널의 가로축과 세로축 각각에 대해 소정의 기준으로 정규화할 수 있다. 예를 들면 심박주기와 대응되는 가로축에 대해서는 주기당 1k 샘플링하여 정규화하고, 심박세기와 대응되는 세로축에 대해서는 표준점수화하여 정규화할 수 있다. 표준화 알고리즘에 대한 구체적인 내용은 당업자에게 자명한 사항이므로 생략한다.
4. 피처 추출
피처추출부(214)는 정규화연산부(20)에 의해 정규화된 시그널에서 대상자의 피처를 추출할 수 있다. 도 3은 심탄도의 피처추출의 한 예를 도시한 도면이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 피처추출부(214)는 한 주기의 심탄도 시그널을 시간축(가로축)을 기준으로 등간격으로 나누어 N개의 피처추출지점을 선택하고, 각 피처추출지점에서의 높이값과 접선의 기울기값을 피처로 추출할 수 있다. 추출된 피처는 다음과 같이 1차원 벡터로 표현될 수 있다.
Figure 112012094607733-pat00001
또한 피처추출부(214)에서 한 주기 이상에서 피처를 추출하는 경우, 대상자의 피처는 다음과 같은 표본행렬로 표현될 수 있다.
Figure 112012094607733-pat00002
5. 선형판별분석
피처추출부(214)는 대상자들을 구별하고 인증하기 위해 선형판별분석법(Linear Discriminant Analysis: LDA)을 통해 표본행렬을 가공할 수 있다.
선형판별분석법은 데이터를 특정 공간으로 사상(mapping)하여 클래스 확인을 할 수 있도록 최적의 선형판별함수를 산출하는 기법이다. 즉 대상자들로부터 추출한 피처가 혼재하는 다차원 공간에서 대상자들이 각각 구별되는 저차원의 공간으로 추출된 피처를 사상시킴으로써, 대상자들을 구별하여 인증할 수 있다.
사영된 표본행렬은 다음과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112012094607733-pat00003
W는 표본행렬(X)을 사영된 표본행렬(Y)로 변환하는 변환행렬이다.
변환행렬(W)는 클래스 간 산란과 클래스 내의 산란의 비가 최대가 되도록 하는 것이 선택되며, 이는 다음과 같은 수식으로 표현될 수 있다.
Figure 112012094607733-pat00004
SB는 클래스 간 분산 행렬(Between-Scatter Matrix)이고, SW는 클래스 내 분산 행렬(Within-Scatter Matrix)이다.
변환행렬(W)은 목적함수인 J(W)가 최대값을 갖도록 선택될 수 있다.
상술한 과정을 통해 표본행렬(X)은 훈련데이터로 가공될 수 있다.
한편 데이터저장부(240)은 등록대상자들에 대한 정보, 등록대상자들의 심탄도 시그널에 대한 정보, 심탄도 시그널에서 획득된 피처에 대한 정보, 훈련데이터에 대한 정보 등을 저장할 수 있다.
인증처리부(220)은 인증대상자의 심탄도로부터 획득된 피처를 데이터저장부(240)에 저장된 등록대상자들의 피처로 마련된 훈련데이터에 대응시켜 인증대상자가 등록대상자들 중 어느 한 사람과 일치하는지 여부를 판단할 수 있다.
한편, 인간의 생체신호는 시간이 경과함에 따라 차츰 변해갈 수 있다. 따라서 과거에 측정한 데이터를 기준으로 개인인증을 실시하는 경우, 일정 기간이 지난 후에는 시스템에 저장된 데이터와 계측되는 데이터에 차이가 발생하여 인증률이 현격이 저하될 수 있다.
따라서 본 발명의 제1실시예에 따른 개인인증시스템(1)은 이를 보완할 수 있는 데이터갱신부(230)을 포함한다.
인증처리부(220)가 인증대상자를 등록대상자로 판단한 경우, 데이터갱신부(230)는 인증대상자의 심탄도 시그널로부터 추출된 피처를 해당 대상자의 훈련데이터에 포함시켜 훈련데이터를 갱신할 수 있다.
또는 인증처리부(220)이 인증대상자를 등록대상자로 판단한 경우, 데이터갱신부(230)은 피처추출부(214)가 인증대상자의 심탄도 시그널로부터 추출된 피처를 해당 대상자의 훈련데이터에 포함하여 훈련데이터를 갱신하게 할 수도 있다.
이를 통해 지속적으로 등록대상자의 피처를 수집하고 최신의 훈련데이터를 유지하여 시간 경과에 무관하게 대상자에 대한 정확한 인증 상태를 유지할 수 있다.
한편, 디스플레이부(30)은 압전소자(11)와 연결되어, 압전소자(11)에서 출력된 전기신호를 통해 압전소자(11)에 가해지는 외력의 상태를 표시할 수 있다. 또한 디스플레이부(30)은 연산부(20)과 연결되어, 인증대상자에 대한 인증 결과를 표시할 수 있다.
이하에서는 본 발명의 제2실시예에 따른 개인인증 시스템에 대해 설명한다. 설명의 편의를 위하여 제1실시예와 유사한 부분은 동일한 도면번호를 사용하고, 제1실시예와 공통되는 부분은 설명을 생략한다.
도 4는 본 발명의 제2실시예에 따른 개인인증 시스템의 구성을 도시한 도면이다. 본 발명의 제1실시예에 따른 개인인증 시스템(1)과 비교할 때, 본 발명의 제2실시예에 따른 개인인증 시스템(2)은 착좌부(10)의 2곳 이상에 압전소자(11, 12)가 설치될 수 있다.
도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 제2실시예에 따른 개인인증 시스템(2)의 압전소자(11, 12)는 각각 착좌부(10) 중 대상자의 둔부가 안착되는 부분과 착좌부(10)의 등받이 부분에 설치될 수 있다.
대상자의 둔부가 안착되는 부분에 설치되는 압전소자(11)는 수직방향으로 작용하는 대상자의 심박을 감지하고, 착좌부(10)의 등받이 부분에 설치되는 압전소자(12)는 수평방향으로 작용하는 대상자의 심박을 감지할 수 있다.
심탄도는 심장의 활동에 따른 혈액 박출이 인체에 기계적인 충격을 가함으로써 발생하는 진동을 기록하는 것으로서, 혈액의 박출에 의해 가해지는 진동은 3차원으로 작용하므로, 수직방향의 진동과 수평방향의 진동을 모두 검출할 수 있다. 또한 수직방향과 수평방향의 진동 양상이 개인마다 미세한 차이를 보일 수 있으므로 이를 동시에 분석함으로써, 대상자에 대한 인증 정확도를 향상시킬 수도 있다.
이를 위해, 연산부(20)에서는 수직방향의 진동을 검출하는 압전소자(11)로부터 얻어지는 시그널과 수평방향의 진동을 검출하는 압전소자(12)로부터 얻어지는 시그널을 각각 처리하고 양방향의 정보를 모두 포함하는 훈련데이터를 생성할 수 있다.
이하에서는, 본 발명의 실시예에 따른 개인인증시스템(1, 2)을 이용한 개인인증방법에 대해 설명한다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 개인인증방법 중 훈련데이터를 생성하는 단계를 도시한 순서도이고, 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 인증대상자를 인증하는 단계를 도시한 순서도이다.
도 5 및 도 6에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 개인인증방법은 등록대상자의 훈련데이터를 생성하는 단계(S10)와 인증대상자를 인증하는 단계(S20)를 포함한다.
도 5에 도시된 바와 같이, 등록대상자의 훈련데이터를 생성하는 단계(S10)는 심탄도 훈련신호를 감지하는 단계(S11), 훈련신호에서 주기를 추출하는 단계(S12), 훈련신호를 증폭-필터링하는 단계(S13), 훈련신호를 정규화하는 단계(S14), 훈련 피처를 추출하는 단계(S15), 훈련 데이터를 생성하는 단계(S16), 훈련 데이터를 저장하는 단계(S17)를 포함할 수 있다.
심탄도 훈련신호를 감지하는 단계(S11)에서는 등록대상자가 착좌부(10)에 앉고, 착좌부(10)에 설치된 압전소자(11)을 통해 등록대상자의 심박을 훈련신호로서 감지한다. 압전소자(11)은 착좌부(10)에 설치된 위치에 따라 등록대상자의 심박의 수직성분 및/또는 수평성분의 힘에 따른 진동을 감지하여 이를 전기신호로 출력할 수 있다.
훈련신호에서 주기를 추출하는 단계(S12)에서는 압전소자(11)에 의해 전기신호로 전환된 훈련신호에서 주기추출부(211)가 등록대상자의 심박 주기를 적어도 하나 이상 추출할 수 있다.
주기추출부(211)은 심전도, 심음도, 광적맥파 등과 같이 심박과 동기되어 발생하는 다른 신호를 기준으로 훈련신호에서 등록대상자의 심박 주기를 추출하거나, 훈련신호를 대표적인 심탄도 주기와 비교하여 연속적으로 검출된 2개의 피크점 사이의 시그널을 한 주기로 획득할 수 있다. 또한 주기추출과정에서 주기추출부(211)은 압전소자(11)에 의해 측정된 아날로그 훈련신호를 샘플링하여 디지털 신호로 변환한 후에, 디지털 신호로부터 주기를 추출할 수도 있다.
훈련신호를 증폭-필터링하는 단계(S13)에서는 주기추출부(211)가 추출한 한 주기에 해당되는 시그널을 증폭하고, 심탄도에 대응하는 대역의 주파수만 통과하시고, 그 외의 주파수 대역의 신호는 노이즈로 감쇄시켜 제거할 수 있다. 필터링을 위해서는 Band Pass Filter, High Pass Filter, Low Pass Filter 등이 사용될 수 있으나, 심탄도 시그널을 획득하기 위해 10KHz이상의 시그널을 통과시키는 High Pass Filter가 이용될 수 있다. 증폭과 필터링의 순서는 상호 전환될 수 있다.
또한 훈련신호에서 주기를 추출하는 단계(S12)와 훈련신호를 증폭-필터링하는 단계(S13) 역시 선후가 상호 전환될 수 있다.
훈련신호를 정규화하는 단계(S14)에서는 훈련신호에서 주기추출 및 증폭-필터링이 완료된 심탄도 시그널에 대해 정규화연산부(213)가 심박 주기와 심박 세기를 각각 정규화한다.
등록대상자가 복수인 경우, 등록대상자마다 심박 주기와 심박 세기가 다르고, 동일한 등록대상자라도 상황에 따라 심박 주기와 심박 세기가 다르다. 따라서 서로 다른 심박 주기와 심박 세기를 갖는 다수의 데이터를 상호 비교하기 위해서는 각 데이터의 심박 주기와 심박 세기를 정규화한 후 비교할 필요가 있다.
따라서, 정규화연산부(213)는 심박의 시변적 영향을 최소화하기 위해 시그널의 가로축과 세로축 각각에 대해 소정의 기준으로 정규화할 수 있다. 예를 들면 심박주기와 대응되는 가로축에 대해서는 주기당 1k 샘플링하여 정규화하고, 심박세기와 대응되는 세로축에 대해서는 표준점수화하는 방식으로 정규화할 수 있다.
훈련 피처를 추출하는 단계(S15)에서는, 정규화연산부(213)에 의해 심박 주기 및 심박 세기에 대한 정규화가 완료된 데이터에 대해 피처추출부(214)가 한 주기의 심탄도 시그널을 시간축(가로축)을 기준으로 등간격으로 나누어 N개의 피처추출지점을 선택하고, 각 피처추출지점에서의 높이값과 접선의 기울기값을 피처로 추출하여 이를 1차원벡터로 표현할 수 있다([수학식 1] 참고).
또한, 피처추출부(214)가 한 명의 등록대상자에 대해 한 주기 이상에서 피처를 추출하는 경우, 각 주기마다 추출한 1차원벡터를 기초로 표본행렬을 생성할 수 있다([수학식 2] 참고).
훈련 데이터를 생성하는 단계(S16)에서는, 피처추출부(214)가 각 등록대상자마다 추출한 표본행렬을 기초로 선형판별분석법(Linear Discriminant Analysis: LDA)을 통해 등록대상자들을 상호 간 구분하는 훈련데이터를 생성할 수 있다.
피처추출부(214)는 선형판별분석법을 통해 다차원 공간상에 혼재하는 등록대상자들로부터 추출한 피처를 등록대상자들이 상호 구분되는 저차원의 공간으로 피처를 사상시킬 수 있는 변환행렬(W)을 선택함으로써 훈련데이터를 생성할 수 있다. 이 때, 변환행렬(W)은 클래스 간 산란과 클래스 내의 산란의 비가 최대가 되도록 하는 것이 선택될 수 있다([수학식 3] 및 [수학식 4] 참고).
훈련 데이터를 저장하는 단계(S17)에서는 등록대상자들로부터 추출한 피처를 토대로 생성한 훈련데이터를 데이터저장부(240)에 저장할 수 있다. 이 때, 데이터저장부(240)에는 훈련데이터 이외에도 등록대상자들에 대한 정보, 등록대상자들의 심탄도 시그널에 대한 정보, 심탄도 시그널에서 획득된 피처에 대한 정보 등이 저장될 수 있다.
한편 도 6에 도시된 바와 같이, 인증대상자를 인증하는 단계(S20)는, 심탄도 인증신호를 감지하는 단계(S21), 인증신호에서 주기를 추출하는 단계(S22), 인증신호를 증폭-필터링하는 단계(S23), 인증신호를 정규화하는 단계(S24), 인증 피처를 추출하는 단계(S25), 인증처리단계(S26), 훈련데이터를 갱신하는 단계(S28) 및 인증결과를 표시하는 단계(S30)를 포함할 수 있다.
심탄도 인증신호를 감지하는 단계(S21), 인증신호에서 주기를 추출하는 단계(S22), 인증신호를 증폭-필터링하는 단계(S23), 인증신호를 정규화하는 단계(S24) 및 인증 피처를 추출하는 단계(S25)는 인증대상자를 그 대상으로 하는 점을 제외하고는 전술한 등록대상자의 훈련데이터를 생성하는 단계(S10)와 유사하므로 자세한 설명을 생략한다.
인증처리단계(S26)에서는 인증처리부(220)가 인증대상자의 심탄도로부터 획득된 피처를 데이터저장부(240)에 저장된 훈련데이터에 대응시킨다.
인증대상자의 피처를 훈련데이터에 적용함으로서, 인증대상자의 피처가 등록대상자들이 상호 구분되는 저차원의 공간으로 사상되고, 인증대상자가 등록대상자 중 어느 한 명의 클래스에 매칭되는지 여부를 판단할 수 있다(S27).
인증대상자가 등록대상자 중 어느 한 명과 매칭되는 경우에는 훈련데이터를 갱신하는 단계(S28)가 진행될 수 있다.
훈련데이터를 갱신하는 단계(S28)에서는 데이터갱신부(230)가 등록대상자로 인정된 인증대상자의 피처를 해당 등록대상자의 훈련데이터에 포함하여 훈련데이터를 갱신할 수 있다. 또는 데이터갱신부(230)은 피처추출부(214)가 인증대상자의 피처를 해당 등록대상자의 훈련데이터에 포함하여 훈련데이터를 갱신하게 할 수도 있다.
이는 인간의 생체신호는 시간이 경과함에 따라 차츰 변해갈 수 있으므로, 과거에 측정한 데이터를 기준으로 개인인증을 실시하는 경우, 일정 기간이 지난 후에는 시스템에 저장된 데이터와 계측되는 데이터에 차이가 발생하여 인증률이 현격이 저하될 수 있기 때문에, 지속적으로 등록대상자의 피처를 수집하여 최신의 훈련데이터를 유지하기 위함이다.
또한 인증대상자가 등록대상자 중 어느 한 명과 매칭되는 경우에는 훈련데이터를 갱신하는 단계(S28)와 함께 인증대상자가 시스템에 접근하는 것을 허용하도록 할 수 있다(S29a).
한편, 인증대상자가 등록대상자 중 어느 한 명과도 매칭되지 않는 경우에는 인증대상자는 시스템에 접근하는 것을 거부하도록 할 수 있다(S29b).
동시에 인증결과를 표시하는 단계(S30)에서는 디스플레이부(30)가 인증대상자의 개인인증결과를 표시할 수 있다.
상술한 심탄도를 이용한 개인인증 시스템 및 방법은 생체 신호 중 하나인 심탄도를 질병의 진단이 아닌 개인인증의 용도로 활용하므로, 지문인식과 같이 별도의 장비에 의도적인 신체의 접촉이 없어도 되며, 착좌부에 착석하는 것만으로도 개인인증이 가능하므로 간편하고, 빈번한 개인인증이 요구되는 분야에서의 활용도가 높다.
특히 사용자가 착석하는 것만으로도 사용자를 확인하고 구분할 수 있으므로, 차량 시트에 본 발명에 따른 심탄도를 이용한 개인인증 시스템 및 방법을 적용하여, 차량 사용 권한을 확인하고, 각 사용자에 따른 자동차 운행 설정(예를 들면, 시트의 높이나 각도, 룸미러 및 사이드 미러의 조정, 조향장치 및 서스펜션 조정, 에어백 조정)을 자동 조절 할 수 있다.
또한 사무실 환경의 보안에 본 발명에 따른 심탄도를 이용한 개인인증 시스템 및 방법을 적용하여, 사용자가 자리에 착석하는 것만으로 사용자의 신원 및 사용권한을 확인하여 컴퓨터의 이용을 허용하거나, 각 사용자의 문서 열람 권한에 따라 그 허가 여부를 시스템이 판단할 수 있도록 할 수 있다.
또한 홈 헬스케어 분야에 본 발명에 따른 심탄도를 이용한 개인인증 시스템 및 방법을 적용하여, 침대나 소파, 좌변기 등에 산재되어 있는 여러 환경 센서로부터의 계측이 어떠한 가족 구성원의 것인지를 측정 시점의 심탄도 파형을 통해 파악할 수 있고, 이를 병원 전산망으로 전송할 수 있다.
앞에서 설명되고, 도면에 도시된 본 발명의 실시예들은, 본 발명의 기술적 사상을 한정하는 것으로 해석되어서는 안 된다. 본 발명의 보호범위는 청구범위에 기재된 사항에 의하여만 제한되고, 본 발명의 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상을 다양한 형태로 개량 변경하는 것이 가능하다. 따라서 이러한 개량 및 변경은 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것인 한 본 발명의 보호범위에 속하게 될 것이다.
1, 2: 개인인증시스템 10: 착좌부
20: 연산부 30: 디스플레이부
11, 12: 압전소자 210: 피처확인부

Claims (19)

  1. 삭제
  2. 심탄도(ballistocardiogram)를 이용한 개인인증방법에 있어서,
    a) 등록 대상의 심탄도 훈련 신호를 감지하는 단계;
    b) 감지된 상기 심탄도 훈련 신호로부터 훈련용 피처를 추출하는 단계;
    c) 추출된 상기 훈련용 피처를 기초로 개인인증을 위한 훈련 데이터를 생성하는 단계;
    d)인증 대상의 심탄도 인증 신호를 감지하는 단계; 및
    e) 상기 심탄도 인증 신호와 상기 훈련 데이터를 비교하여 상기 인증 대상의 개인인증여부를 판단하는 단계;를 포함하고,
    상기 b) 단계는,
    b1) 상기 심탄도 훈련 신호에서 적어도 하나의 주기를 추출하는 단계;
    b2) 추출된 상기 주기를 등간격으로 나누어 복수의 피처추출지점을 선택하는 단계; 및
    b3) 상기 복수의 피처추출지점의 특징값을 산정하는 단계;를 포함하고,
    상기 b1) 단계는 심탄도 신호와 동기되어 발생하는 다른 신호를 기준으로 상기 심탄도 훈련 신호에서 주기를 추출하는 것을 특징으로 하는 심탄도를 이용한 개인인증방법.
  3. 심탄도(ballistocardiogram)를 이용한 개인인증방법에 있어서,
    a) 등록 대상의 심탄도 훈련 신호를 감지하는 단계;
    b) 감지된 상기 심탄도 훈련 신호로부터 훈련용 피처를 추출하는 단계;
    c) 추출된 상기 훈련용 피처를 기초로 개인인증을 위한 훈련 데이터를 생성하는 단계;
    d)인증 대상의 심탄도 인증 신호를 감지하는 단계; 및
    e) 상기 심탄도 인증 신호와 상기 훈련 데이터를 비교하여 상기 인증 대상의 개인인증여부를 판단하는 단계;를 포함하고,
    상기 b) 단계는,
    b1) 상기 심탄도 훈련 신호에서 적어도 하나의 주기를 추출하는 단계;
    b2) 추출된 상기 주기를 등간격으로 나누어 복수의 피처추출지점을 선택하는 단계; 및
    b3) 상기 복수의 피처추출지점의 특징값을 산정하는 단계;를 포함하고,
    상기 특징값은 상기 피처추출지점의 높이값과 기울기값을 포함하는 것을 특징으로 하는 심탄도를 이용한 개인인증방법.
  4. 심탄도(ballistocardiogram)를 이용한 개인인증방법에 있어서,
    a) 등록 대상의 심탄도 훈련 신호를 감지하는 단계;
    b) 감지된 상기 심탄도 훈련 신호로부터 훈련용 피처를 추출하는 단계;
    c) 추출된 상기 훈련용 피처를 기초로 개인인증을 위한 훈련 데이터를 생성하는 단계;
    d)인증 대상의 심탄도 인증 신호를 감지하는 단계; 및
    e) 상기 심탄도 인증 신호와 상기 훈련 데이터를 비교하여 상기 인증 대상의 개인인증여부를 판단하는 단계;를 포함하고,
    상기 b) 단계는,
    b1) 상기 심탄도 훈련 신호에서 적어도 하나의 주기를 추출하는 단계;
    b2) 추출된 상기 주기를 등간격으로 나누어 복수의 피처추출지점을 선택하는 단계;
    b3) 상기 복수의 피처추출지점의 특징값을 산정하는 단계; 및
    b4) 산정된 상기 특징값을 벡터화하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 심탄도를 이용한 개인인증방법.
  5. 삭제
  6. 심탄도(ballistocardiogram)를 이용한 개인인증방법에 있어서,
    a) 등록 대상의 심탄도 훈련 신호를 감지하는 단계;
    b) 감지된 상기 심탄도 훈련 신호로부터 훈련용 피처를 추출하는 단계;
    c) 추출된 상기 훈련용 피처를 기초로 개인인증을 위한 훈련 데이터를 생성하는 단계;
    d)인증 대상의 심탄도 인증 신호를 감지하는 단계; 및
    e) 상기 심탄도 인증 신호와 상기 훈련 데이터를 비교하여 상기 인증 대상의 개인인증여부를 판단하는 단계;를 포함하고,
    상기 c) 단계는 추출된 상기 훈련용 피처에 대해 사용자 개인별로 분류하는 판별 알고리즘을 적용하여 상기 훈련 데이터를 생성하고,
    상기 판별 알고리즘은 선형판별분석을 이용하여 추출된 상기 피처 중 동일인의 피처 데이터의 분산에 대한 타인의 피처 데이터 간의 중심거리의 비를 최대화하는 것을 특징으로 하는 심탄도를 이용한 개인인증방법.
  7. 제2항, 제3항, 제4항 및 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 e) 단계는,
    e1) 상기 심탄도 인증 신호로부터 인증용 피처를 추출하는 단계;
    e2) 상기 인증용 피처를 상기 훈련 데이터에 적용하여 개인인증여부를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 심탄도를 이용한 개인인증방법.
  8. 제2항, 제3항, 제4항 및 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
    f) 상기 e) 단계에서 상기 등록 대상으로 인증된 상기 인증 대상의 상기 심탄도 인증 신호를 상기 훈련 데이터에 추가 적용하여 상기 훈련 데이터를 갱신하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 심탄도를 이용한 개인인증방법.
  9. 인증대상자의 심탄 시그널을 감지하는 압전소자;
    상기 심탄 시그널에서 피처를 추출하는 피처추출부;
    등록대상자의 심탄 시그널에서 추출된 피처를 기초로 생성된 훈련 데이터를 저장하는 데이터저장부; 및
    상기 훈련 데이터와 상기 피처추출부에서 추출한 상기 피처를 비교하여 상기 인증대상자와 상기 등록대상자의 일치여부를 판단하는 인증처리부;를 포함하고,
    상기 피처추출부는, 상기 심탄 시그널에서 적어도 하나의 주기를 추출하고, 추출된 상기 주기를 등간격으로 나누어 복수의 피처추출지점을 선택하고, 상기 복수의 피처추출지점의 특징값을 산정하고, 상기 특징값은 상기 피처추출지점의 높이값과 기울기값을 포함하는 것을 특징으로 하는 심탄도를 이용한 개인인증시스템.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 피처추출부는, 상기 심탄 시그널을 증폭하는 증폭부 및 상기 심탄 시그널에서 노이즈를 제거하는 필터부를 포함하는 것을 특징으로 하는 심탄도를 이용한 개인인증시스템.
  11. 삭제
  12. 삭제
  13. 인증대상자의 심탄 시그널을 감지하는 압전소자;
    상기 심탄 시그널에서 피처를 추출하는 피처추출부;
    등록대상자의 심탄 시그널에서 추출된 피처를 기초로 생성된 훈련 데이터를 저장하는 데이터저장부; 및
    상기 훈련 데이터와 상기 피처추출부에서 추출한 상기 피처를 비교하여 상기 인증대상자와 상기 등록대상자의 일치여부를 판단하는 인증처리부;를 포함하고,
    상기 피처추출부는, 상기 심탄 시그널에서 적어도 하나의 주기를 추출하고, 추출된 상기 주기를 등간격으로 나누어 복수의 피처추출지점을 선택하고, 상기 복수의 피처추출지점의 특징값을 산정하고, 상기 특징값을 벡터화하는 것을 특징으로 하는 심탄도를 이용한 개인인증시스템.
  14. 제9항 또는 제13항에 있어서,
    상기 훈련 데이터는, 상기 등록대상자의 심탄 시그널에서 추출된 피처에 대해 상기 등록대상자를 개인별로 분류하는 판별 알고리즘을 적용하여 생성된 것을 특징으로 하는 심탄도를 이용한 개인인증시스템.
  15. 인증대상자의 심탄 시그널을 감지하는 압전소자;
    상기 심탄 시그널에서 피처를 추출하는 피처추출부;
    등록대상자의 심탄 시그널에서 추출된 피처를 기초로 생성된 훈련 데이터를 저장하는 데이터저장부; 및
    상기 훈련 데이터와 상기 피처추출부에서 추출한 상기 피처를 비교하여 상기 인증대상자와 상기 등록대상자의 일치여부를 판단하는 인증처리부;를 포함하고,
    상기 훈련 데이터는, 상기 등록대상자의 심탄 시그널에서 추출된 피처에 대해 상기 등록대상자를 개인별로 분류하는 판별 알고리즘을 적용하여 생성되고,
    상기 등록대상자의 심탄 시그널에서 추출된 피처는, 상기 등록대상자의 심탄 시그널에서 적어도 하나의 주기를 추출한 후, 추출된 상기 주기를 등간격으로 나누어 복수의 피처추출지점을 선택하고, 상기 복수의 피처추출지점의 특징값을 벡터화한 것임을 특징으로 하는 심탄도를 이용한 개인인증시스템.
  16. 인증대상자의 심탄 시그널을 감지하는 압전소자;
    상기 심탄 시그널에서 피처를 추출하는 피처추출부;
    등록대상자의 심탄 시그널에서 추출된 피처를 기초로 생성된 훈련 데이터를 저장하는 데이터저장부; 및
    상기 훈련 데이터와 상기 피처추출부에서 추출한 상기 피처를 비교하여 상기 인증대상자와 상기 등록대상자의 일치여부를 판단하는 인증처리부;를 포함하고,
    상기 훈련 데이터는, 상기 등록대상자의 심탄 시그널에서 추출된 피처에 대해 상기 등록대상자를 개인별로 분류하는 판별 알고리즘을 적용하여 생성되고,
    상기 판별 알고리즘은 선형판별분석을 이용하여 동일인의 피처 데이터의 분산에 대한 타인의 피처 데이터 간의 중심거리의 비를 최대화하는 것을 특징으로 하는 심탄도를 이용한 개인인증시스템.
  17. 제9항, 제13항, 제15항 및 제16항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 인증처리부가 상기 등록대상자로 인증한 상기 인증대상자의 상기 피처를 상기 훈련 데이터에 추가 적용하여 상기 훈련 데이터를 갱신하는 데이터 갱신부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 심탄도를 이용한 개인인증시스템.
  18. 삭제
  19. 인증대상자의 심탄 시그널을 감지하는 압전소자;
    상기 심탄 시그널에서 피처를 추출하는 피처추출부;
    등록대상자의 심탄 시그널에서 추출된 피처를 기초로 생성된 훈련 데이터를 저장하는 데이터저장부; 및
    상기 훈련 데이터와 상기 피처추출부에서 추출한 상기 피처를 비교하여 상기 인증대상자와 상기 등록대상자의 일치여부를 판단하는 인증처리부;를 포함하고,
    상기 압전소자는 2개 이상이 상호 이격 설치되어 상기 인증대상자의 신체부위 중 2부위 이상에서 상기 인증대상자의 심탄도를 측정하도록 구비되고,
    상기 압전소자 중 어느 하나는 상기 심탄 시그널의 수직방향성분을 감지하고, 상기 압전소자 중 다른 하나는 상기 심탄 시그널의 수평방향성분을 감지하도록 구비되는 것을 특징으로 하는 심탄도를 이용한 개인인증시스템.
KR20120130439A 2012-11-16 2012-11-16 심탄도를 이용한 개인인증 시스템 및 방법 KR101369754B1 (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR20120130439A KR101369754B1 (ko) 2012-11-16 2012-11-16 심탄도를 이용한 개인인증 시스템 및 방법
US13/887,864 US8827918B2 (en) 2012-11-16 2013-05-06 System and method of ballistocardiogram-based personal authentication

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR20120130439A KR101369754B1 (ko) 2012-11-16 2012-11-16 심탄도를 이용한 개인인증 시스템 및 방법

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020130149563A Division KR20140063493A (ko) 2013-12-03 2013-12-03 심탄도를 이용한 개인인증 시스템 및 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101369754B1 true KR101369754B1 (ko) 2014-03-06

Family

ID=50647410

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR20120130439A KR101369754B1 (ko) 2012-11-16 2012-11-16 심탄도를 이용한 개인인증 시스템 및 방법

Country Status (2)

Country Link
US (1) US8827918B2 (ko)
KR (1) KR101369754B1 (ko)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150110090A (ko) * 2014-03-24 2015-10-02 서울대학교산학협력단 필름형 생체신호 측정장치를 이용한 개인인증 장치 및 방법
US10478082B2 (en) 2013-03-24 2019-11-19 Seoul National University R&Db Foundation Film-type biomedical signal measuring apparatus, blood pressure measuring apparatus using the same, cardiopulmonary fitness estimating apparatus, and personal authentication apparatus
KR20210068749A (ko) * 2019-12-02 2021-06-10 한국전자기술연구원 낙상감지 및 사용자 인증이 가능한 생체신호 측정용 스마트 변기 시스템

Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102299819B1 (ko) 2014-12-30 2021-09-08 삼성전자주식회사 생체 신호를 이용한 사용자 인증 방법 및 장치
KR102309293B1 (ko) * 2015-01-15 2021-10-07 엘지전자 주식회사 심전도 신호를 기초로 인증을 수행하는 모바일 디바이스 및 그 제어 방법
US10542961B2 (en) 2015-06-15 2020-01-28 The Research Foundation For The State University Of New York System and method for infrasonic cardiac monitoring
US10292658B2 (en) * 2015-06-23 2019-05-21 Rochester Institute Of Technology Apparatus, system and method for medical analyses of seated individual
GB2566101A (en) * 2017-09-05 2019-03-06 B Secur Ltd Wearable authentication device
CN108388861B (zh) * 2018-02-13 2021-01-05 余海波 电子设备及其控制方法和装置
CN108652635A (zh) * 2018-03-27 2018-10-16 余海波 医疗监护装置、方法及***
EP3613336A1 (en) * 2018-08-22 2020-02-26 Nokia Technologies Oy Apparatus, methods and computer programs for determining pulse wave velocity
US11540760B1 (en) 2019-05-03 2023-01-03 Enceinte Health, Inc. Retrofittable and portable commode and systems for detecting, tracking, and alerting health changes
JP2024519260A (ja) 2021-05-11 2024-05-10 カサナ ケア，インコーポレイテッド 着座した対象者の荷重及び力を重量計装置を使用して計測するためのシステム、装置、及び方法
AU2022275847A1 (en) 2021-05-17 2023-10-05 Casana Care, Inc. Systems, devices, and methods for measuring body temperature of a subject using characterization of feces and/or urine

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2005058160A1 (ja) 2003-12-17 2005-06-30 Seijiro Tomita 心音波形及び／又は呼吸波形パターンを利用した個人認証システム
KR20080088247A (ko) * 2007-03-29 2008-10-02 충북대학교 산학협력단 비접촉 압전센서를 이용한 이동체용 무선생체신호 감시장치
JP2012176106A (ja) * 2011-02-25 2012-09-13 Sony Corp 認証装置及び認証方法、電子機器、並びにコンピューター・プロクラム

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7396331B2 (en) * 2003-10-27 2008-07-08 Home Guardian, Llc System and process for non-invasive collection and analysis of physiological signals
EP2074552A1 (en) * 2006-09-29 2009-07-01 Koninklijke Philips Electronics N.V. Template synthesis for ecg/ppg based biometrics
US20120123279A1 (en) * 2009-07-31 2012-05-17 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method and apparatus for the analysis of a ballistocardiogram signal
JP5505323B2 (ja) * 2011-01-25 2014-05-28 富士通株式会社 生体認証装置、生体認証装置を制御する制御プログラム、生体認証装置を制御する制御方法及び生体認証システムの制御方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2005058160A1 (ja) 2003-12-17 2005-06-30 Seijiro Tomita 心音波形及び／又は呼吸波形パターンを利用した個人認証システム
KR20080088247A (ko) * 2007-03-29 2008-10-02 충북대학교 산학협력단 비접촉 압전센서를 이용한 이동체용 무선생체신호 감시장치
JP2012176106A (ja) * 2011-02-25 2012-09-13 Sony Corp 認証装置及び認証方法、電子機器、並びにコンピューター・プロクラム

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10478082B2 (en) 2013-03-24 2019-11-19 Seoul National University R&Db Foundation Film-type biomedical signal measuring apparatus, blood pressure measuring apparatus using the same, cardiopulmonary fitness estimating apparatus, and personal authentication apparatus
US11529059B2 (en) 2013-03-24 2022-12-20 Seoul National University R&Db Foundation Film-type biomedical signal measuring apparatus, blood pressure measuring apparatus using the same, cardiopulmonary fitness estimating apparatus, and personal authentication apparatus
KR20150110090A (ko) * 2014-03-24 2015-10-02 서울대학교산학협력단 필름형 생체신호 측정장치를 이용한 개인인증 장치 및 방법
KR101593684B1 (ko) 2014-03-24 2016-02-12 서울대학교 산학협력단 필름형 생체신호 측정장치를 이용한 개인인증 장치 및 방법
KR20210068749A (ko) * 2019-12-02 2021-06-10 한국전자기술연구원 낙상감지 및 사용자 인증이 가능한 생체신호 측정용 스마트 변기 시스템
KR102281420B1 (ko) * 2019-12-02 2021-07-26 한국전자기술연구원 낙상감지 및 사용자 인증이 가능한 생체신호 측정용 스마트 변기 시스템

Also Published As

Publication number Publication date
US20140142451A1 (en) 2014-05-22
US8827918B2 (en) 2014-09-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101369754B1 (ko) 심탄도를 이용한 개인인증 시스템 및 방법
Venkatesh et al. Human electrocardiogram for biometrics using DTW and FLDA
Abdeldayem et al. A novel approach for ECG-based human identification using spectral correlation and deep learning
Agrafioti et al. Heart biometrics: Theory, methods and applications
Agrafioti et al. ECG biometric analysis in cardiac irregularity conditions
Singh et al. Evaluation of electrocardiogram for biometric authentication
Abdeldayem et al. ECG-based human authentication using high-level spectro-temporal signal features
Zokaee et al. Human identification based on ECG and palmprint
KR20160078208A (ko) 생체 인증 장치 및 방법
JP2008518708A (ja) 電子バイオメトリック識別認識のための方法及び装置
Sasikala et al. Identification of individuals using electrocardiogram
US10595753B1 (en) High frequency QRS in biometric identification
Pal et al. Increasing the accuracy of ECG based biometric analysis by data modelling
Singla et al. ECG as biometric in the automated world
JP2013150806A (ja) 電子バイオメトリック識別認識のための方法及び装置
Sellami et al. ECG as a biometric for individual's identification
Regouid et al. Shifted 1d-lbp based ecg recognition system
Guo et al. Ballistocardiogram-based person identification using correlation analysis
Chen et al. Finger ECG-based authentication for healthcare data security using artificial neural network
KR20140063493A (ko) 심탄도를 이용한 개인인증 시스템 및 방법
US9274509B2 (en) System for biometric identity confirmation
Amiruddin et al. Performance evaluation of human identification based on ECG signal
Wang et al. Research on ECG biometric in cardiac irregularity conditions
Bernal-Romero et al. On signal variability of ECG-based biometric system under practical considerations
KR20210103730A (ko) 바이오인증용 심전도신호 취득가능한 웨어러블 디바이스

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
A107 Divisional application of patent
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20160224

Year of fee payment: 6

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20200203

Year of fee payment: 7