Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2017.11a
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- Pages.764-767
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- 2017
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Design and Implementation of User Identification Model based on Deep Learning Using EEG
뇌파신호를 활용한 Deep Learning 기반 사용자 식별 모델 설계 및 구현
- Hong, Bo-Seon (School of Computer Science and Engineering, Sun Moon University) ;
- Lee, Jong-Hun (School of Computer Science and Engineering, Sun Moon University) ;
- Pyo, In-Seon (School of Computer Science and Engineering, Sun Moon University) ;
- Masanori, Yamamoto (School of Computer Science and Engineering, Sun Moon University) ;
- Kim, Jeong-Dong (School of Computer Science and Engineering, Sun Moon University)
- 홍보선 (선문대학교 컴퓨터공학부) ;
- 이종훈 (선문대학교 컴퓨터공학부) ;
- 표인선 (선문대학교 컴퓨터공학부) ;
- 야마모토 마사노리 (선문대학교 컴퓨터공학부) ;
- 김정동 (선문대학교 컴퓨터공학부)
- Published : 2017.11.01
Abstract
최근 개인정보 활용에서 보안 및 인증에 대한 중요성이 대두되고 있으며, IoT 기반의 바이오 디바이스를 접목한 생체인식 기술은 사용자의 식별과 인증을 위해 다양한 분야에서 많은 발전을 보이고 있다. 본 논문에서는 대규모 뇌파신호를 효과적으로 처리하기 위한 방안으로 Deep Learning 기법을 적용한 뇌파 데이터 식별과 이를 분석한 사용자 인증이 가능한 스마트 자물쇠 모델을 제안한다. 제안한 뇌파신호를 활용한 Deep Learning 기반 사용자 식별 및 인증 모델은 보안 시스템에서의 활용뿐만 아니라 다양한 사물인터넷과 접목 시킬 수 있으며, 뇌성마비 또는 신체 활동이 제한적인 환자의 경우 일상생활의 제약을 줄이고 삶의 질적 향상에 도움이 될 것으로 기대한다.
Keywords