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컴퓨터를 이용하여 심전도 신호를 개인 식별 정보로 생성하기 위한 심전도 신호를 이용한 개인 식별 정보 생성방법으로서,심전도 신호를 입력받는 단계;상기 심전도 신호 중, 소정의 한 주기 심전도 신호를 추출하는 단계;를 더 포함하고,상기 한 주기 심전도 신호를 2차원 영상 데이터로 변환하는 단계; 및상기 2차원 영상 데이터를 상기 개인 식별 정보로 생성하여 저장하는 단계;를 포함하고,상기 2차원 영상 데이터로 변환하는 단계는,소정의 크기를 갖는 영상 배경을 생성하는 단계; 및상기 한 주기 심전도 신호를 상기 영상 배경에 투영하여 상기 2차원 영상 데이터를 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인 식별 정보 생성방법
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제 1 항에 있어서,상기 한 주기 심전도 신호는 소정의 R파 정점을 검출하고, 상기 R파 정점을 중심으로 소정의 전후시간 동안의 심전도 신호를 포함시켜 추출되는 것을 특징으로 하는 개인 식별 정보 생성방법
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제 1 항에 있어서,상기 한 주기 심전도 신호를 추출하기 전에 상기 심전도 신호의 기저선 변동 잡음(baseline variation noise)을 제거하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 개인 식별 정보 생성방법
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제 1 항에 있어서, 상기 영상 배경의 폭은 상기 한 주기 심전도 신호의 데이터 수와 대응하고, 높이는 상기 한 주기 심전도 신호의 최대값, 최소값 및 보정값을 더한 값에 대응하는 것을 특징으로 하는 개인 식별 정보 생성방법
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제 6 항에 있어서,상기 영상 배경의 높이는 아래의 수학식 1과 같이 S파 진폭의 절대값에 100을 곱한 값, R파 진폭에 100을 곱한 값 및 상기 보정값을 더한 값으로 계산되는 것을 특징으로 하는 개인 식별 정보 생성방법
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제 7 항에 있어서,상기 보정값은 심전도 신호의 진폭 0
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제 8 항에 있어서,상기 한 주기 심전도 신호를 상기 영상 배경에 투영하는 과정은,아래의 수학식 2와 같이 상기 한 주기 심전도 신호의 시간에 따른 진폭 값에 100을 곱한 값, S파 진폭의 절대값에 100을 곱한 값 및 보정값 50을 더하여 행 좌표 값을 계산하고, 상기 행 좌표 값에 대응하는 상기 영상 배경의 위치에 신호를 표시함으로써 이루어지는 것을 특징으로 하는 개인 식별 정보 생성방법
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제 9 항에 있어서,상기 영상 배경에 표시된 이웃한 행 좌표값들 사이가 연속되도록 보간하여 한 주기 심전도 신호 영상을 생성하고, 상기 한 주기 심전도 신호 영상을 이진화하여 상기 2차원 영상 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 개인 식별 정보 생성방법
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제 10 항에 있어서,상기 2차원 영상 데이터는 상기 한 주기 심전도 신호 영상을 소정의 사이즈로 축소하여 생성되는 것을 특징으로 하는 개인 식별 정보 생성방법
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제 11 항에 있어서,상기 2차원 영상 데이터는 주성분 분석(PCA:principal component analysis) 및 선형판별분석(LDA:Linear Discriminant Analysis)을 통해 차원 축소(dimensional reduction)된 영상 특징으로 생성되는 것을 특징으로 하는 개인 식별 정보 생성방법
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컴퓨터와 결합하여 제 1 항, 제 3 항, 제 4 항, 제 6 항 내지 제 12 항 중 어느 한 항의 개인 식별 정보 생성방법을 수행하기 위한 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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제 1 항, 제 3 항, 제 4 항, 제 6 항 내지 제 12 항 중, 어느 한 항의 방법으로 개인 식별 정보(이하, 제1 개인 식별 정보라 함)들를 생성하여 데이터베이스에 저장하는 단계;식별하고자하는 식별대상의 심전도 신호를 입력받는 단계;상기 식별대상의 심전도 신호를 제2 개인 식별 정보로 생성하는 단계;상기 제2 개인 식별 정보와 상기 데이터베이스의 제1 개인 식별 정보들을 서로 비교하여 상기 제2 개인 식별 정보가 상기 제1 개인 식별 정보들 중, 어느 개인 식별 정보로 분류되는지 판단함으로써 개인 식별을 수행하는 개인 식별 방법
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컴퓨터와 결합하여 제 14 항의 개인 식별 방법을 수행하기 위한 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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