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전자 장치에 있어서:메모리;사용자에게 주파수가 변하는 처프(chirp) 신호를 전송하는 송신기; 상기 사용자로부터, 상기 전송된 처프 신호에 응답하는 생체채널 응답신호를 획득하는 수신기; 그리고기계 학습 기반의 바이오메트릭 템플릿 인증 모듈을 실행하도록 구성되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,상기 바이오메트릭 템플릿 인증 모듈을 실행한 때에, 상기 프로세서는:상기 획득한 생체채널 응답신호로부터 피쳐(feature) 신호를 획득하고;상기 획득한 피쳐 신호로부터, 바이오메트릭 템플릿을 생성하고;상기 생성된 바이오메트릭 템플릿으로부터 상기 사용자의 식별 정보가 추론되도록 기계 학습을 수행하고; 그리고상기 기계 학습의 결과에 기초하여 상기 사용자를 인증하는 전자 장치
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제 1 항에 있어서,상기 피쳐 신호를 획득하는 것은,상기 획득한 생체채널 응답신호의 피크값들에 대응하는 복수의 인벨롭(envelop) 신호들을 생성하는 것을 포함하는 전자 장치
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제 2 항에 있어서,상기 바이오메트릭 템플릿을 생성하는 것은,상기 생성된 복수의 인벨롭 신호들을 조합하여 상기 바이오메트릭 템플릿을 생성하는 것을 포함하는 전자 장치
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제 2 항에 있어서,상기 복수의 인벨롭 신호들은 어퍼-인벨롭(upper-envelop) 신호 및 로워-인벨롭(lower-envelop) 신호를 포함하는 전자 장치
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제 1 항에 있어서,상기 처프 신호는, 주파수가 증가하는 업-처프(up-chirp) 신호 및 주파수가 감소하는 다운-처프(down-chirp) 신호가 연속하는 전자 장치
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제 1 항에 있어서,상기 수신기는, 노이즈(noise)를 제거하도록 상기 생체채널 응답신호를 필터링하고;상기 필터링된 생체채널 응답신호를 증폭하고; 그리고상기 증폭된 생체채널 응답신호를 디지털 신호로 변환하는 전자 장치
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제 1 항에 있어서,상기 기계 학습은 KNN(k-nearest neighbours), SVM(Support Vector Machine) 또는 CNN(Convolutional neural network) 중 적어도 하나에 기반하는 전자 장치
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프로세서를 이용하여 바이오메트릭 템플릿을 등록하는 전자 장치의 동작 방법에 있어서:상기 프로세서가 송신기를 통해 사용자에게 주파수가 변하는 처프 신호를 전송하는 단계;상기 프로세서가 상기 사용자로부터 상기 전송된 처프 신호에 응답하는 생체채널 응답신호를 수신기를 통해 획득하는 단계;상기 프로세서가 상기 획득한 생체채널 응답신호로부터 피쳐 신호를 획득하는 단계;상기 프로세서가 상기 획득한 피쳐 신호로부터 제1 바이오메트릭 템플릿을 생성하는 단계; 그리고상기 생성된 제1 바이오메트릭 템플릿으로부터 상기 사용자의 식별 정보가 추론되도록, 상기 프로세서가 기계 학습을 수행하는 단계를 포함하는 동작 방법
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제 8 항에 있어서,상기 사용자의 등록 요청을 수신하는 단계를 더 포함하고, 그리고상기 프로세서가 기계 학습을 수행하는 단계는 상기 사용자의 등록 요청에 응답하여 수행되는 동작 방법
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제 8 항에 있어서,상기 기계 학습의 결과에 기초하여 상기 사용자를 인증하는 단계를 더 포함하는 동작 방법
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제 10 항에 있어서,상기 사용자를 인증하는 단계는:상기 사용자로부터 제2 바이오메트릭 템플릿을 획득하고; 그리고상기 제2 바이오메트릭 템플릿으로부터 상기 사용자의 식별 정보를 추론하는 단계를 포함하는 동작 방법
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제 8 항에 있어서,상기 기계 학습은 KNN, SVM 또는 CNN 중 적어도 하나에 기반하는 동작 방법
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제 8 항에 있어서,상기 피쳐 신호를 획득하는 단계는,상기 획득한 생체채널 응답신호의 피크값들에 대응하는 복수의 인벨롭 신호들을 생성하는 단계를 포함하는 동작 방법
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제 13 항에 있어서,상기 제1 바이오메트릭 템플릿을 생성하는 단계는,상기 생성된 복수의 인벨롭 신호들을 조합하여 제1 바이오메트릭 템플릿을 생성하는 단계를 포함하는 동작 방법
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제 13 항에 있어서,상기 복수의 인벨롭 신호들은 어퍼-인벨롭 신호 및 로워-인벨롭 신호를 포함하는 동작 방법
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