RNN 알고리즘을 이용한 보행분석 기반 개인 인증방법 구현

• Published in: 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol. 24; no. 7; pp. 358 - 362
• Main Authors: 한중수(Joong Soo Han), 임을규(Eul Gyu Im)
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 2018; 한국정보과학회
• Subjects: 컴퓨터학; 개인 식별; 개인 인식; RNN; 안드로이드 가속도계; gait pattern; android accelerometer; 보행 패턴; individual recognition; 보행 분석; gait analysis
• ISSN: 2383-6318; 2383-6326
• DOI: 10.5626/KTCP.2018.24.7.358

Many types of individual recognition techniques have been developed such as the use of a password, ID card, fingerprint recognition, vein recognition, and iris recognition. In the case of a password or ID card, while it is simple to implement, it can be easily imitated or captured and neutralized. In the case of fingerprint recognition, vein recognition, and iris recognition, specific equipment and user registration procedures are required in the corresponding equipment. In this paper, we study the accelerometer sensor data of android devices using Recurrent Neural Network (RNN) and analyze individual recognition through arm motion analysis during walking. 개인 인증 기법에는 비밀번호, 또는 ID카드부터 지문인식, 정맥인식, 홍채인식 등 다수가 존재한다. 비밀번호나 ID카드의 경우 간단하게 구현이 되지만, 이는 쉽게 모방되거나 탈취되어 무력화될 수 있다. 지문인식, 정맥인식, 그리고 홍채인식의 경우 별도의 장비와 해당 장비에서의 사용자 등록 절차가 필요하다. 본 논문에서는 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용해 안드로이드 기기의 가속도센서를 학습하여 보행 시 팔 동작 분석을 통한 개인 인증을 분석을 진행한다.