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사용자의 심전도 리드 I 신호를 측정하는 증폭하여 디지털 신호로 출력하는 센서 모듈;센서 모듈에서 측정한 심전도 리드 I 신호를 필터링하여 R 정점이 강조된 필터링된 신호를 출력하는 필터부; 상기 센서 모듈에서 출력되는 심전도 리드 I 신호와 상기 필터부를 통과한 필터링된 신호에 대하여 R정점간을 주기로 하여 한 주기에 대한 다수개의 특징점으로 이루어진 검증 데이터를 추출하는 특징점 추출부; 및 상기 특징점 추출부에서 추출한 센서 모듈에서 출력되는 심전도 리드 I 신호와 상기 필터부를 통과한 필터링된 신호에 대한 검증 데이터와 등록된 학습 데이터를 비교하여 개인 식별을 수행하는 분류부를 포함하며, 상기 필터부는상기 센서 모듈에서 측정한 심전도 리드 I 신호에서 구간별 잡음을 제거하여 필터링된 제1 신호를 생성하여 출력하는 디지털 필터;필터링된 제1 신호에 대하여 고주파 잡음을 제거한 필터링된 제2 신호를 출력하는 저역 통과 필터;필터링된 제2 신호를 평균화하여 완만하게 된 필터링된 제3 신호를 출력하는 평균 필터; 및 필터링된 제3 신호에서 R 정점이 강조된 필터링된 제4 신호를 출력하는 임계 필터를 포함하고,상기 특징점 추출부가 사용하는 신호는 센서 모듈에서 출력되는 심전도 리드 I 신호와, 상기 필터링된 제1 신호와, 상기 필터링된 제2 신호와, 상기 필터링된 제3 신호 및 상기 필터링된 제4 신호이며, R 정점간을 한 주기로 하여 P개 분할하여 S 주기에 대하여 M개의 특징점을 추출할 때 5M으로 이루어진 특징점으로 구성된 검증 데이터를 추출하는 개인 식별 장치
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청구항 1항에 있어서, 상기 센서 모듈에서 측정된 심전도 리드 I신호에서 기저선 잡음을 제거하여 상기 필터부로 제공하는 전처리부를 더 포함하는 개인 식별 장치
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청구항 2항에 있어서,상기 전처리부는 버터워드 고역 통과 필터인 개인 식별 장치
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청구항 1항에 있어서,상기 센서 모듈은상기 사용자의 심전도 리드 I 신호를 측정하는 심전도 측정 센서;상기 심전도 측정 센서에서 측정한 심전도 리드 I 신호를 증폭하여 출력하는 증폭기; 및 상기 증폭기에서 출력한 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하여 출력하는컨버터를 포함하는 개인 식별 장치
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사용자의 심전도 리드 I 신호를 측정하는 증폭하여 디지털 신호로 출력하는 센서 모듈;센서 모듈에서 측정한 심전도 리드 I 신호를 필터링하여 R 정점이 강조된 필터링된 신호를 출력하는 필터부; 상기 센서 모듈에서 출력되는 심전도 리드 I 신호와 상기 필터부를 통과한 필터링된 신호에 대하여 R정점간을 주기로 하여 한 주기에 대한 다수개의 특징점으로 이루어진 검증 데이터를 추출하는 특징점 추출부; 및 상기 특징점 추출부에서 추출한 센서 모듈에서 출력되는 심전도 리드 I 신호와 상기 필터부를 통과한 필터링된 신호에 대한 검증 데이터와 등록된 학습 데이터를 비교하여 개인 식별을 수행하는 분류부를 포함하며, 상기 필터부는상기 센서 모듈에서 측정한 심전도 리드 I 신호에서 구간별 잡음을 제거하여 필터링된 제1 신호를 생성하여 출력하는 디지털 필터;필터링된 제1 신호에 대하여 고주파 잡음을 제거한 필터링된 제2 신호를 출력하는 저역 통과 필터;필터링된 제2 신호를 평균화하여 완만하게 된 필터링된 제3 신호를 출력하는 평균 필터; 및 필터링된 제3 신호에서 R 정점이 강조된 필터링된 제4 신호를 출력하는 임계 필터를 포함하고,상기 분류부는 사용자 등록 과정에 의해 S+3의 주기에 대하여 추출한 특징점으로 이루어진 학습 데이터를 이용하는 개인 식별 장치
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청구항 1항에 있어서, 상기 특징점 추출부는 센서 모듈을 통과한 신호와 필터부를 통과한 신호에서 R 정점을 추출하는 정점 추출기;R파 정점간에 주기를 설정하는 주기 설정기; 및 R파 정점간에 한 주기에 대하여 다수개 분할한 후에 다수개의 특징점을 추출하는 특징점 추출기를 포함하는 개인 식별 장치
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청구항 1항에 있어서, 상기 분류부는 서포트 벡터 머신(support vector machine, SVM)을 사용하여 학습된 데이터에 기반하여 검증 데이터를 분류하여 개인 식별을 수행하는 개인 식별 장치
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(A) 센서 모듈이 사용자의 심전도 리드 I 신호를 측정하는 증폭하여 디지털 신호로 출력하는 단계;(B) 필터부가 센서 모듈에서 측정한 심전도 리드 I 신호를 필터링하여 R 정점이 강조된 필터링된 신호를 출력하는 단계; (C) 특징점 추출부가 상기 센서 모듈에서 출력되는 심전도 리드 I 신호와 상기 필터부를 통과한 필터링된 신호에 대하여 R정점간을 주기로 하여 한 주기에 대한 다수개의 특징점으로 이루어진 검증 데이터를 추출하는 단계; 및 (D) 분류부가 상기 특징점 추출부에서 추출한 센서 모듈에서 출력되는 심전도 리드 I 신호와 상기 필터부를 통과한 필터링된 신호에 대한 검증 데이터와 등록된 학습 데이터를 비교하여 개인 식별을 수행하는 단계를 포함하며, 상기 (B) 단계는(B-1) 필터부가 상기 센서 모듈에서 측정한 심전도 리드 I 신호에서 구간별 잡음을 제거하여 필터링된 제1 신호를 생성하여 출력하는 단계;(B-2) 필터부가 필터링된 제1 신호에 대하여 고주파 잡음을 제거한 필터링된 제2 신호를 출력하는 단계;(B-3) 필터부가 필터링된 제2 신호를 평균화하여 완만하게 된 필터링된 제3 신호를 출력하는 단계; 및 (B-4) 필터부가 필터링된 제3 신호에서 R 정점이 강조된 필터링된 제4 신호를 출력하는 단계를 포함하고, 상기 특징점 추출부가 사용하는 신호는 센서 모듈에서 출력되는 심전도 리드 I 신호와, 상기 필터링된 제1 신호와, 상기 필터링된 제2 신호와, 상기 필터링된 제3 신호 및 상기 필터링된 제4 신호이며, R 정점간을 한 주기로 하여 P개 분할하여 S 주기에 대하여 M개의 특징점을 추출할 때 5M으로 이루어진 특징점으로 구성된 검증 데이터를 추출하는 개인 식별 방법
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청구항 10항에 있어서,상기 (A) 단계 이후에, (E) 전처리부가 상기 센서 모듈에서 측정된 심전도 리드 I신호에서 기저선 잡음을 제거하여 상기 필터부로 제공하는 단계를 더 포함하는 개인 식별 방법
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청구항 10에 있어서,상기 (A) 단계는 (A-1) 센서 모듈이 상기 사용자의 심전도 리드 I 신호를 측정하는 단계:(A-2) 센서 모듈이 측정한 심전도 리드 I 신호를 증폭하여 출력하는 단계; 및 (A-3) 센서 모듈이 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하여 출력하는 단계를 포함하는 개인 식별 방법
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(A) 센서 모듈이 사용자의 심전도 리드 I 신호를 측정하는 증폭하여 디지털 신호로 출력하는 단계;(B) 필터부가 센서 모듈에서 측정한 심전도 리드 I 신호를 필터링하여 R 정점이 강조된 필터링된 신호를 출력하는 단계; (C) 특징점 추출부가 상기 센서 모듈에서 출력되는 심전도 리드 I 신호와 상기 필터부를 통과한 필터링된 신호에 대하여 R정점간을 주기로 하여 한 주기에 대한 다수개의 특징점으로 이루어진 검증 데이터를 추출하는 단계; 및 (D) 분류부가 상기 특징점 추출부에서 추출한 센서 모듈에서 출력되는 심전도 리드 I 신호와 상기 필터부를 통과한 필터링된 신호에 대한 검증 데이터와 등록된 학습 데이터를 비교하여 개인 식별을 수행하는 단계를 포함하며, 상기 (B) 단계는(B-1) 필터부가 상기 센서 모듈에서 측정한 심전도 리드 I 신호에서 구간별 잡음을 제거하여 필터링된 제1 신호를 생성하여 출력하는 단계;(B-2) 필터부가 필터링된 제1 신호에 대하여 고주파 잡음을 제거한 필터링된 제2 신호를 출력하는 단계;(B-3) 필터부가 필터링된 제2 신호를 평균화하여 완만하게 된 필터링된 제3 신호를 출력하는 단계; 및 (B-4) 필터부가 필터링된 제3 신호에서 R 정점이 강조된 필터링된 제4 신호를 출력하는 단계를 포함하고, 상기 분류부는 사용자 등록 과정에 의해 S+3의 주기에 대하여 추출한 특징점으로 이루어진 학습 데이터를 이용하는 개인 식별 방법
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청구항 10항에 있어서, 상기 분류부는 서포트 벡터 머신(support vector machine, SVM)을 사용하여 학습된 데이터에 기반하여 검증 데이터를 분류하여 개인 식별을 수행하는 개인 식별 방법
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