바이오인식 기술은 패스워드나 IC 카드와 같이 분실의 우려가 없어 다양한 분야에 응용되고 있으나, 변조가 가능하며 측정방식에 따라 측정자에게 거부감을 줄 수 있다는 단점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 심전도(ECG)를 이용한 바이오인식 기술에 대한 연구가 진행되고 있으나, 기존의 심전도 바이오인식기술은 심장질환을 측정하는 정형화된 심전도 리드 II 파형을 이용했기 때문에 바이오인식에는 적합하지 못했다. 따라서 본 논문에서는 심전도 리드 III 파형을 이용한 새로운 바이오인식 기술을 제안한다. 측정된 심전도 리드 III 파형은 잡음을 제거하기 위해 필터링을 한 후 AAV 알고리즘을 이용하여 파형의 정점을 찾고, 그 정점을 기준으로 원신호에서 파형을 분류하였다. 추출된 파형을 4가지 타입으로 정의하고 그를 기반으로 꼭짓점 및 세부파형모양, 파형진폭 및 간격 등 총 22가지의 특징들을 추출하였다. 추출된 특징은 오류역전파 신경회로 망인식기를 통해 분류되었다. 심전도 리드 III 파형을 이용한 바이오인식을 위해 31명의 측정자와 데이터베이스에 없는 5명의 측정자, 총 36명을 대상으로 심전도 바이오인식을 실험한 결과 특이도(specificity) 100%, 민감도(sensitivity) 95.59%, 정확도(accuracy) 99.17%의 특성을 보였다.
Currently, conventional security methods including IC card or password type method are quickly switched into biometric security systems in various applications and the electrocardiogram (ECG) has been considered as one of novel biometrics way. However, conventional ECG based biometrics used lead II signal which conventionally used for formulaic signal to heart disease diagnosis and it is not suitable for biometrics since it is rather difficult to find consistent features for heart disease patents. To overcome this problem, we developed new biometrics system using ECG lead III signals. For wave extraction, signal peak points are extracted through AAV algorithm. For feature selection, extracted waves are categorized into one of four wave types and total twenty two features including number of vertices, wave shapes, amplitude information and interval information are extracted based on their wave types. Experimental results for thirty-six people showed 100% specificity, 95.59% sensitivity and 99.17% of overall identification accuracy.
