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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.4
- 수록면
- 13 - 23 (11page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2022.20.4.13
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최신의 보행 분석 연구에서 사람의 걸음걸이가 지닌 고유한 특징을 사용자 인증 수단으로 활용하려는 노력이 진행 중이다. 본 논문에서는 관성 센서로 획득한 인간의 걸음걸이 데이터를 CNN 모델로 학습하여 보행자가 누구인지 식별하는 것을 연구한다. 학습 모델의 평가지표로 흔히 사용하는 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score, ROC Curve, AUC와 생체인증 평가지표인 FAR, FRR, EER을 활용하여 본 논문에서 제안한 모델을 평가하였다. 그 결과, 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score 모두 99% 이상의 결과를 얻었다. 또한, 평균 AUC는 0.99, 평균 EER은 0.0009로 연구에서 제안된 모델이 높은 신뢰성을 가지고 사람의 걸음걸이를 식별할 수 있으며 사용자 인증을 위한 수단으로 사용 가능하다는 결론에 도달했다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 학습 데이터 구성
Ⅳ. 보행 식별 모델 구조
Ⅴ. 모델 평가 및 결과 분석
Ⅵ. 결론 및 향후 과제
References
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