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Deep Learning-based Gait Authentication System

딥러닝 기반 걸음걸이 인증 시스템

  • Choi, Ji-Woo (Dept. of Computer Science & Engineering, Gangneung-Wonju National University) ;
  • Choi, Sangil (Dept. of Computer Science & Engineering, Gangneung-Wonju National University) ;
  • Kang, Taewon (Dept. of Computer Science & Engineering, Gangneung-Wonju National University)
  • 최지우 (강릉원주대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 최상일 (강릉원주대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 강태원 (강릉원주대학교 컴퓨터공학과)
  • Published : 2022.11.21

Abstract

개인 정보 보호가 중요시되는 초연결사회에서는 정보와 사용자를 연결하는 매개체는 적법하지 않은 사용자를 판별할 수 있어야 한다. 본 연구는 그 매개체를 스마트폰으로 삼고 인간의 걸음걸이에 기반한 스마트폰 인증 시스템을 제안한다. 인간의 걸음걸이를 딥러닝 모델 중 하나인 CNN으로 학습시킨 후, 스마트폰에 탑재하여 사용자가 스마트폰을 휴대한 상태로 7초간 걸음으로써 적법한 사용자인지 아닌지의 여부를 판별한다. 본 연구에서 제안한 모델의 평가 지표로는 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score를 사용했으며, 그 결과, 위 4개의 평가지표 모두 평균 95% 이상의 결과를 얻었다.

Keywords