KR102008910B1

KR102008910B1 - 심전도 기반의 인증 장치 및 방법

Info

Publication number: KR102008910B1
Application number: KR1020170166895A
Authority: KR
Inventors: 전세영
Original assignee: 울산과학기술원
Priority date: 2017-12-06
Filing date: 2017-12-06
Publication date: 2019-10-21
Also published as: KR20190066965A

Abstract

심전도 기반의 인증 장치는, 단일의 박동에 대한 인증 심전도 신호를 획득하는 심전도 신호 획득부, 상기 인증 심전도 신호를 PQRS 군 및 T 파에 각각 대응하는 제1 및 제2세그먼트로 분할하고, 상기 제2세그먼트에 대해 순환 시프트 연산을 수행하여 제3세그먼트를 획득하는 보정부, 및 기 저장된 등록 템플릿으로부터 PQRS 군 및 T 파에 각각 대응하여 획득한 제4세그먼트 및 제5세그먼트를 상기 제1 및 제3세그먼트와 비교하여 사용자 인증을 수행하는 비교부를 포함할 수 있다.

Description

심전도 기반의 인증 장치 및 방법{APPARATUTUS AND METHOD FOR AUTHENTICATION BASED ON ECG}

본 발명의 실시 예는 심전도 기반의 인증 장치 및 방법에 관한 것이다.

생체 인식 기술(biometrics)은, 강력한 보안 수준과 편리한 사용성으로 인해 유망한 사용자 인증 기술로 주목 받고 있다. 최근, 스마트 폰, 노트북 컴퓨터 등 상용 제품에서의 사용자 인증을 위해, 지문, 홍채, 얼굴 인식과 같은 단일의 생체 정보 또는 다중의 생체 정보를 조합하여 사용하는 생체 인식 기술이 이용되고 있다. 또한, 생체 인식 기술은 전자 여권 시스템과 결합되어 많은 국가의 국경 통제 시스템에 사용되기도 한다.

심전도(electrocardiogram; ECG)는 주기성을 갖는 심장의 전기 활동 신호이다. 심전도 펄스는, P 파, QRS 파 및 T 파로 구성되며, 각각 심방 탈분극, 심실 탈분극 및 개별 심장의 심실 재분극에 의해 생성된다. QRS 파는 세 개의 연속된 변위 파동(Q 파, R 파 및 S 파)으로 이루어지며, QRS 군(QRS complex)이라 통칭되어 사용되기도 한다. 이러한 심전도는 해부학적 및 생리학적 차이로 인해 사람마다 다르게 나타나며, 이러한 특성으로 인해 사용자 인증 및 식별을 위한 생체 인식 수단으로 사용될 수 있다.

한편, 개인의 심전도 신호는 여러 요인으로 인해 변화할 수 있다. 긴장, 릴렉스 등의 감정 상태 변화, 생리학적 상태 변화 등으로 인한 심박수(heart rate; HR) 변화는 개인의 심전도 신호를 변화시키는 대표적인 요인 중 하나이다.

개인의 심전도 변화는 생체 인식 성능을 낮출 수 있으므로, 심전도 신호를 생체 인식에 사용하기 위해서는 개인의 심박수 변화에 강건하도록 설계할 필요가 있다.

본 발명의 실시 예를 통해 해결하려는 과제는 심박수 변화에 강건하게 설계된 심전도 기반의 인증 장치 및 방법을 제공하는 것이다.

상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 심전도 기반의 인증 장치는, 단일의 박동에 대한 인증 심전도 신호를 획득하는 심전도 신호 획득부, 상기 인증 심전도 신호를 PQRS 군 및 T 파에 각각 대응하는 제1 및 제2세그먼트로 분할하고, 상기 제2세그먼트에 대해 순환 시프트 연산을 수행하여 제3세그먼트를 획득하는 보정부, 및 기 저장된 등록 템플릿으로부터 PQRS 군 및 T 파에 각각 대응하여 획득한 제4세그먼트 및 제5세그먼트를 상기 제1 및 제3세그먼트와 비교하여 사용자 인증을 수행하는 비교부를 포함할 수 있다.

상기 비교부는, 상기 제1 및 제4세그먼트 간의 제1유클리드 거리, 및 상기 제3 및 제5세그먼트 간의 제2유클리드 거리를 이용하여 상기 사용자 인증을 수행할 수 있다.

상기 비교부는, 아래의 수학식 1에 따라 상기 사용자 인증을 수행할 수 있다.

[수학식 1]

(여기서, g^F 및 g^S 는 각각 상기 제1 및 제2세그먼트이고, Tα는 순환 시프트 연산자, t^F 및 t^S는 각각 상기 제4 및 제5 세그먼트, 상기

는 임계치임)

상기 수학식 1에서

는 아래의 수학식 2를 이용하여 계산될 수 있다.

[수학식 2]

(에서

는 FFT 연산자이고,

는 요소 단위 곱셈을 나타내고,

임)

상기 수학식 2에서

는 상기 등록 템플릿의 생성 시 미리 산출되어 저장된 값일 수 있다.

상기 심전도 기반의 인증 장치는, 복수의 박동에 대응하는 등록 심전도 신호를 R 피크를 기준으로 복수의 등록 심전도 펄스로 분할하고, 상기 복수의 등록 심전도 펄스를 정렬 및 평균화하여 상기 등록 템플릿을 획득하는 등록부를 더 포함할 수 있다.

상기 심전도 기반의 인증 장치는, 상기 심전도 신호 획득부와 상기 보정부 사이에 위치하며, 상기 등록 템플릿을 가이드 필터로 사용하여 필터링된 상기 인증 심전도 신호를 상기 보정부로 출력하는 필터링부를 더 포함할 수 있다.

상기 필터링부는, 상기 인증 심전도 신호의 로컬 윈도우 별로 샘플을 추출하고, 추출된 상기 샘플 각각에 상기 등록 템플릿을 맞추는 아핀 변환을 수행하고, 상기 로컬 윈도우 별로 아핀 변환된 신호를 평균화하여 상기 보정부로 출력되는 상기 인증 심전도 신호를 획득할 수 있다.

상기 심전도 기반의 인증 장치는, 상기 심전도 신호 획득부와 상기 필터링부 사이에 위치하며, 상기 인증 심전도 신호의 잡음을 제거하여 상기 필터링부로 출력하는 전처리부를 더 포함할 수 있다.

상기 심전도 기반의 인증 장치는, 업데이트가 요청됨에 따라, 복수의 박동에 대해 업데이트용 심전도 신호를 획득하고, 상기 업데이트용 심전도 신호를 이용하여 상기 등록 템플릿을 업데이트하는 업데이트부를 더 포함할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시 예에 따른 심전도 기반의 인증 방법은, 단일의 박동에 대한 인증 심전도 신호를 획득하는 단계, 상기 인증 심전도 신호를 PQRS 군 및 T 파에 각각 대응하는 제1 및 제2세그먼트로 분할하는 단계, 상기 제2세그먼트에 대해 순환 시프트 연산을 수행하여 제3세그먼트를 획득하는 단계, 및 기 저장된 등록 템플릿으로부터 PQRS 군 및 T 파에 각각 대응하여 획득한 제4세그먼트 및 제5세그먼트를 상기 제1 및 제3세그먼트와 비교하여 사용자 인증을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 비교하는 단계는, 상기 제1 및 제4세그먼트 간의 제1유클리드 거리, 및 상기 제3 및 제5세그먼트 간의 제2유클리드 거리를 이용하여 상기 사용자 인증을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 제1 및 제2유클리드 거리를 이용하여 상기 사용자 인증을 수행하는 단계는, 아래의 수학식 3에 따라 상기 사용자 인증을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.

[수학식 3]

는 임계치임)

상기 수학식 3에서

는 아래의 수학식 4를 이용하여 계산될 수 있다.

[수학식 4]

(에서

는 FFT 연산자이고,

는 요소 단위 곱셈을 나타내고,

임)

상기 수학식 4에서

상기 심전도 기반의 인증 방법은, 복수의 박동에 대응하는 등록 심전도 신호를 획득하는 단계, 상기 등록 심전도 신호를 R 피크를 기준으로 복수의 등록 심전도 펄스로 분할하는 단계, 및 상기 복수의 등록 심전도 펄스를 정렬 및 평균화하여 상기 등록 템플릿을 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 심전도 기반의 인증 방법은, 상기 인증 심전도 신호에 대해, 상기 등록 템플릿을 가이드 필터로 사용한 필터링을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 필터링을 수행하는 단계는, 상기 인증 심전도 신호의 로컬 윈도우 별로 샘플을 추출하는 단계, 추출된 상기 샘플 각각에 상기 등록 템플릿을 맞추는 아핀 변환을 수행하는 단계, 및 상기 로컬 윈도우 별로 아핀 변환된 신호를 평균화하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 심전도 기반의 인증 방법은, 업데이트가 요청됨에 따라, 복수의 박동에 대해 업데이트용 심전도 신호를 획득하는 단계, 및 상기 업데이트용 심전도 신호를 이용하여 상기 등록 템플릿을 업데이트하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 실시 예에 의하면, 심박수 변화에 강건하게 설계된 심전도 기반의 인증 장치 및 방법을 제공할 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 인증 장치를 개략적으로 도시한 것이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 심전도 펄스를 도시한 파형도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 심전도 기반의 인증 방법을 개략적으로 도시한 것이다.
도 4 및 도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 심전도 기반 인증 방법과 종래의 심전도 기반 인증 방법의 ROC 곡선의 비교 예들을 도시한 것이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 및 청구범위 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

이하, 필요한 도면들을 참조하여 본 발명의 실시 예에 따른 심전도(electrocardiogram; ECG) 기반의 인증 장치 방법에 대해 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 심전도 기반의 인증 장치를 개략적으로 도시한 도면이다. 또한, 도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 심전도 펄스를 도시한 파형도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 인증 장치(100)는 등록부(110) 및 인증부(120)를 포함할 수 있다.

등록부(110)는 사용자 등록 단계에서 사용자로부터 획득되는 심전도 신호(이하, '등록 심전도 신호'라 명명하여 사용함)를 이용하여 등록 템플릿(template)을 생성할 수 있다.

이를 위해, 등록부(110)는 심전도 신호 획득부(111), 전처리부(112), 템플릿 생성부(113) 및 저장부(114)를 포함할 수 있다.

심전도 신호 획득부(111)는 사용자로부터 복수의 박동에 대한 등록 심전도 신호를 획득할 수 있다. 본 문서에서는 사용자 등록을 위해 12개의 박동에 대응하는 심전도 신호를 취득하는 경우를 예를 들어 설명하나, 본 발명의 실시 예는 이에 한정되지 않는다.

이를 위해, 심전도 신호 획득부(111)는 사용자의 피부(예를 들어, 손가락, 가슴 등)에 접촉하여 심전도 신호를 센싱할 수 있는 심전도 센서(미도시)를 포함할 수 있다.

전처리부(112)는 심전도 신호 획득부(111)로부터 획득된 등록 심전도 신호로부터, DC 기준선 변동(baseline wandering), 전력선 잡음(power line interference), 고주파 잡음(high frequency noise)과 같은 주요 잡음을 제거할 수 있다.

예를 들어, 전처리부(112)는 기준선 변동에 대응하여 파형 교정(wavelet decomposition baseline drift filtering)을 수행할 수 있다. 또한, 예를 들어, 전처리부(112)는 전력선 잡음에 대응하여 적응형 대역 차단 필터(adaptive bandstop filter)를 적용할 수 있다. 또한, 예를 들어, 전처리부(112)는 고주파 잡음에 대응하여 저역 통과 필터(lowpass filter) 적용 및 평활화(smoothing)를 수행할 수 있다.

템플릿 생성부(113)는 등록 심전도 신호로부터 등록 템플릿(t)을 생성할 수 있다.

이를 위해, 템플릿 생성부(113)는 전처리부(112)에 의해 잡음이 제거된 등록 심전도 신호가 입력되면, 등록 심전도 신호의 QRS 파의 R 피크(peak)를 검출한다. 이 때, 템플릿 생성부(113)는 팬-톰킨스(Pan-Tompkins) 알고리즘을 적용하여 R 피크를 검출할 수 있다. 또한, 템플릿 생성부(113)는 R 피크가 검출되면, 이를 기준으로 입력되는 등록 심전도 신호를 복수의 등록 심전도 펄스로 분할하고, 분할된 복수의 등록 심전도 펄스로부터 등록 템플릿(t)을 생성한다.

본 문서에서는 단일 펄스의 심전도 신호(x)가 아래 수학식 1의 가우시안 분포를 따르는 것으로 정의하여 사용한다.

[수학식 1]

위 수학식 1에서, x는 K × 1 벡터로 구성되며, μ₀는 K × 1 벡터로 구성되며, 다른 사람들에 대해 고유한 값을 가지는 고유 벡터일 수 있다. 또한, σ²는 알려진 스칼라 값이고, I는 K × K의 크기를 가지는 식별 매트릭스이다.

템플릿 생성부(113)는 연속되는 복수(예를 들어, N개)의 심전도 펄스로 구성되는 등록 심전도 신호가 입력되면, 이로부터 R 피크들을 검출하고, 검출된 R 피크를 기준으로 등록 심전도 신호를 복수의 등록 심전도 펄스로 분할한다. 도 2를 참조하면, 하나의 심전도 펄스는 각각 심방 탈분극, 심실 탈분극 및 개별 심장의 심실 재분극에 의해 생성되는 P 파, QRS 군(세 개의 연속된 변위 파동(Q파, R파 및 S파)) 및 T 파로 구성된다. 따라서, 템플릿 생성부(113)는 입력되는 등록 심전도 신호로부터 R 피크를 검출하고, 이를 기준으로 각 박동에 대응하는 심전도 펄스를 분할할 수 있다.

템플릿 생성부(113)에 의해 분할된 복수의 심전도 펄스 각각은, 위 수학식 1의 확률 분포를 따르도록 획득된다.

템플릿 생성부(113)는 입력되는 등록 심전도 신호에 대한 분할이 완료되면, 분할된 복수의 등록 심전도 펄스에 대한 최대 우도 추정(maximum likelihood estimation)을 수행하여, 등록 템플릿(t)을 생성할 수 있다. 즉, 아래의 수학식 2와 같이 μ₀에 대한 최대 우도 추정을 통해 등록 템플릿(t)을 생성한다.

[수학식 2]

여기서, n은 각 등록 심전도 펄스(f(n))의 인덱스를 나타낸다.

위 수학식 1을 참조하면, 템플릿 생성부(113)은 분할된 복수의 등록 심전도 펄스(f(n))들을 정렬한 후, 평균화하여 등록 템플릿(t)을 획득한다. 이렇게 획득된 등록 템플릿(t)은 잡음 레벨이 낮아 등록 심전도 신호(PQRST 파)의 특징 검출이 용이한 형태를 가질 수 있다.

템플릿 생성부(113)는 정합 필터를 추가로 포함하여, 전술한 과정을 통해 생성된 등록 템플릿(t)에 대한 보정을 수행할 수도 있다. 이 경우, 템플릿 생성부(113)는 생성된 등록 템플릿(t)에 대해 정합 필터로 R 피크를 재검출하여 R 피크의 오 정렬을 보정하고, 보정된 위치의 R 피크를 기준으로 등록 심전도 신호를 다시 분할하여 등록 템플릿(t)을 보정할 수 있다.

템플릿 생성부(113)는 전술한 과정을 통해 등록 템플릿(t)이 최종적으로 결정되면, 이를 사용자 인증 정보로 저장부(114)에 저장한다.

인증부(120)는 사용자로부터 인증을 위한 심전도 신호(이후, '인증 심전도 신호'라 명명하여 사용함)를 획득하며, 인증 심전도 신호로부터 생성된 인증 템플릿과 등록 템플릿(t)을 비교하여 사용자 인증을 수행할 수 있다.

이를 위해, 인증부(120)는 심전도 신호 획득부(121), 전처리부(122), 필터링부(123), 보정부(124) 및 비교부(125)를 포함할 수 있다. 여기서, 인증부(120)를 구성하는 심전도 신호 획득부(121) 및 전처리부(122)는, 등록부(110)의 심전도 신호 획득부(111) 및 전처리부(112)와 동일한 구성으로 구현될 수도 있고, 등록부(110)와 인증부(120)가 별도의 장치일 경우 별도로 구성될 수도 있다.

심전도 신호 획득부(121)는 사용자로부터 단일 박동에 대한 인증 심전도 신호를 획득할 수 있다. 이와 같이, 단일의 박동에 대해 인증 심전도 신호를 인증 신호로 사용할 경우, 인증 심전도 신호의 취득 시간에 따른 인증 시간 지연이 발생하지 않으며, 이로 인해, 빠른 응답 특성이 필요한 사용자 인증 장치(예컨대, 웨어러블 장치)에 적용이 가능하다.

전처리부(122)는 심전도 신호 획득부(121)에 의해 획득된 인증 심전도 신호로부터 1차적으로 잡음을 제거할 수 있다. 예를 들어, 전처리부(122)는 기준선 변동에 대응하여 파형 교정을 수행하고, 전력선 잡음에 대응하여 적응형 대역 차단 필터를 적용하며, 고주파 잡음에 대응하여 저역 통과 필터를 적용하고, 평활화를 수행할 수 있다.

필터링부(123)는 등록 템플릿(t)을 이용하여 인증 심전도 신호(g)의 잡음을 2차적으로 제거할 수 있다. 즉, 필터링부(123)는 등록 템플릿(t)을 가이드 필터(Guided Filter, GF)로 사용하여 인증 심전도 신호(g)로부터 잡음을 제거할 수 있다.

이를 위해, 필터링부(123)는 아래의 수학식 3과 같이, 임의의 로컬 윈도우(local window) 별로 인증 심전도 신호(g)의 샘플을 추출하고, 가이드 신호(등록 템플릿(t))를 추출된 샘플 각각에 맞추는 아핀 변환(affine transform)을 수행한다. 그리고, 필터링부(123)는 로컬 윈도우 별로 아핀 변환된 결과 샘플들을 평균화하여 2차적으로 잡음이 제거된 인증 심전도 신호를 생성할 수 있다.

[수학식 3]

여기서, w_k는 고정된 반 폭 r 또는 [k - r, k + r]을 갖는 k번째 샘플 주위의 샘플들을 포함하는 로컬 윈도우이고, a_k및 b_k는 맞춤 파라미터이다. 또한, I_i는 i번째 샘플에서의 가이드 신호(등록 템플릿(t))이며, q_i는 i번째 샘플에서의 잡음 이미지(인증 심전도 신호(g))이다. 로컬 파라미터 a_k및 b_k는 아래의 수학식 4와 같은 최소 제곱 공식(penalized least square formulation)을 이용하여 추정될 수 있다.

[수학식 4]

여기서,

은 정규화 파라미터로, r 또는 w_k의 윈도우 사이즈와 무관한 O(N)을 갖는 로컬 박스 필터 알고리즘을 사용하여 추정될 수 있다.

전술한 바와 같이, 인증하고자 하는 사용자와 동일한 생체 정보(즉, 등록 템플릿(t))로 인증 심전도 신호(g)를 필터링 하는 경우, 다른 사람의 생체 정보를 필터로 이용한 경우에 비해 QRS파의 세부 특징에 대한 보존 확률이 높다. 따라서, 잡음 제거 효과 및 인증 결과의 신뢰도를 향상시킬 수 있다.

필터링부(123)에서 2차적으로 필터링된 인증 심전도 신호는 이후 보정부(124)로 전달되어 보정될 수 있다.

한편, 본 발명의 실시 예에 따른 인증 장치(100)에서 필터링부(123)는 필수적인 것은 아니어서, 인증부(120)는 필터링부(123) 없이 구성될 수도 있다. 이 경우, 보정부(124)로 입력되는 인증 심전도 신호는 전처리부(122)에 의해 출력되는 인증 심전도 신호일 수 있다.

보정부(124)는 인증 심전도 신호(g)가 입력되면, T 파 시프트(T wave shift)를 이용하여 이를 보정함으로써, 인증 템플릿을 생성할 수 있다.

사람의 심박수(HR) 변화는, 심전도 신호의 특성을 변화시킨다. 예를 들어, 심박수가 증가하는 경우, 심전도 신호의 R 피크 간 평균 거리가 감소하고, P 파 진폭이 감소하며, QT 간격이 짧아진다. 이러한 심박수의 변화는, 심전도 기반의 생체 인증 시, 인증 성능을 떨어뜨리는 요인으로 작용한다. 이에 따라, 인증 과정에서 사용자의 심박수(HR)를 측정하여, 측정된 심박수(HR)에 따라 인증 심전도 신호를 보정하는 방법이 제안되었다. 그러나, 이러한 방법은 사전에 심박수(HR)를 알아야 하기 때문에, 심박수(HR) 측정을 위해 긴 수집 시간 동안 많은 심전도 펄스를 수집할 필요가 있다는 문제가 있다.

따라서, 본 발명의 실시 예서는, 심박수의 측정 없이 인증 심전도 신호를 보정하기 위해, T 파 시프트를 사용하였다.

통상적으로, 동일한 사람의 심전도 신호에서 T 파는 심박수(HR)가 증가할수록 QRS 군(complex)에 더 가깝게 변형된다. 따라서, 보정부(124)는, 아래의 수학식 5와 같이, 인증 심전도 신호(g)를 PQRS 군(P 파 및 QRS 군)과, T 파에 각각 대응하는 두 개의 세그먼트들(이하, '인증 세그먼트'라 명명하여 사용함)로 분리하고, T 파 세그먼트에 대해서는, 아래의 수학식 6과 같이, 순환 시프트 기반의 보정을 진행하였다.

[수학식 5]

여기서, g^F는 PQRS 세그먼트에 대응하고, g^S는 T 파 세그먼트에 대응한다.

[수학식 6]

여기서, Tα는 α 변환을 사용한 순환 시프트 연산자(circularly shift operator)이다.

비교부(126)는 보정부(124)에 의해 출력되는 인증 심전도 신호 즉, T 파 시프트된 인증 세그먼트들(g^F, Tαg^S)을 등록 템플릿(t)과 비교하여 사용자 인증을 수행할 수 있다.

아래에서는, 비교부(126)에서의 인증 심전도 신호를 이용한 사용자 인증 방법에 대해 참조하여 상세히 설명한다.

우선, 인증 심전도 신호(g)를 이용한 사용자 인증을 가설 검정(hypothesis test)dmfh 공식화하면, 아래의 수학식 7과 같다.

[수학식 7]

여기서, g는 인증 심전도 신호이다. 영 가설(Null hypothesis)

는, 인증 심전도 신호(g)가 등록된 사용자에 속한다는 것을 나타내고, 대안 가설(alternative hypothesis)

는 인증 심전도 신호(g)가 등록된 사용자에 속하지 않는다는 것을 의미한다.

위 수학식 7에 수학식 6의 인증 세그먼트들(g^F, Tαg^S)을 결합하면, 아래의 수학식 8과 같다.

[수학식 8]

위 수학식 7에서, 인증 심전도 신호(g) 및 등록 템플릿(t)에 대해 일반화 가능도비(우도비) 검정(generalized likelihood ratio test, GLRT)을 수행하여 획득되는 GLRT 결과 값(GLRT 검정 통계량(GLRT test statistic))은 아래의 수학식 9와 같이 나타낼 수 있다.

[수학식 9]

여기서,

는 고정된 임계치이고, 모든 σ 관련 항은 상쇄된다.

한편, 위 수학식 9는 수학식 6의 인증 세그먼트들(g^F, Tαg^S)과 결합하여, 아래의 수학식 10과 같이 표현될 수 있다.

[수학식 10]

여기서,

,

및

,

는 각각 μ₀ 및 μ를 인증 세그먼트들과 유사한 방식으로 세그먼트화한 것이다.

알려지지 않은 μ₀에 대해, 위 수학식 2를 이용한 플러그인(plug-in) 접근법을 사용할 경우, 위 수학식 10은 아래의 수학식 11과 같이 나타낼 수 있다.

[수학식 11]

여기서,

으로, 임계치

은 검출 확률과 오 검출 확률 간의 균형(trade-off)을 결정할 수 있다. 위 수학식 11에서, 등록 템플릿(t)은 인증 세그먼트들(g^F, Tαg^S)과의 유클리드 거리 산출을 위해, PQRS 군(P 파 및 QRS 군)과, T 파에 각각 대응하는 두 개의 세그먼트들(이하, '등록 세그먼트'로 명명하여 사용함)(t^F, t^S)로 분할된다.

위 수학식 11을 참조하면, 인증 세그먼트들(g^F, Tαg^S)과 등록 세그먼트들(t^F, t^S)에 대해, 각각 서로 대응하는 세그먼트들끼리 유클리드 거리가 산출되며, 이를 이용하여 최종 GLRT 결과 값이 산출된다. 위 수학식 11에서 두 번째 항은, T 파 세그먼트(g^S)에 대한 순환 시프트 거리(α)를 변경하며 보정을 진행하고, 보정된 T 파 세그먼트(Tαg^S)와 등록 세그먼트 t^S 와의 유클리드 거리가 최소가 되는 α를 탐색하여 획득될 수 있다. 이와 같이 산출된 수학식 11의 두 번째 항은, 서로 다른 심박수에 대한 등록 템플릿과 인증 심전도 신호 간의 불일치를 줄일 수 있다.

한편, 위 수학식 11의 두 번째 항에서의 최소가 되는 α 탐색은 부르토 포스(brute force) 방식으로 진행될 수 있다. 그러나, 부르토 포스 방식은 모든 α 후보 값(candidate value)에 대해 계산이 이루어져야 하므로 탐색 시간이 다소 소요될 수 있다.

따라서, 본 발명의 실시 예에서는 계산 속도를 높이기 위해 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform, FFT)을 이용할 수 있다.

이를 위해, 위 수학식 11의 두 번째 항은 아래의 수학식 12와 같이 표현된다.

[수학식 12]

여기서,

는 주기적인 경계 조건(periodic boundary condition)을 가지며, M은

의 길이를 나타낸다. 이를 바탕으로, 위 수학식 12는 아래의 수학식 13과 같이 나타낼 수 있다.

[수학식 13]

여기서,

이고,

는 α에 대해 일정한 값을 가지는 상수이다. 또한,

의 주기적인 경계 조건 때문에

또한 α에 대해 일정한 값을 가진다. 따라서, 위 수학식 13은 이산 컨볼루션(discrete convolution)에 해당하며, 모든 정수 α=1, …, M에 대해 FFT를 사용하여 아래의 수학식 14와 같이 평가할 수 있다.

[수학식 14]

위 수학식 14에서

는 FFT 연산자이고,

는 요소 단위 곱셈을 나타낸다. 위 수학식 14에서 max 연산자는 단순히 벡터의 최대 값을 찾는 것이다.

등록 템플릿을 등록하는 과정에서, 위 수학식 14의

는 등록부(110)에 의해 미리 산출되어 저장부(114)에 저장될 수 있다. 따라서, 위 수학식 12는 단지 2 개의 FFT 연산만으로 계산이 가능하다.

비교부(125)는 위 수학식 11을 이용하여 최종 GLRT 결과 값(GLRT 검정 통계량)을 산출하며, 이 값을 이용하여 사용자 인증을 수행한다. 즉, 비교부(125)는 최종 GLRT 결과 값이

보다 작으면 해당 사용자를 인증 성공으로 판단하고,

보다 크면 인증 실패로 판단할 수 있다.

한편, 인간 심장의 해부학적 및 생리학적 특성은 시간이 지나면 변할 수 있으며, 이러한 심장의 해부학적 및 생리학적 특정 변화는 심전도 신호의 모양에 영향을 줄 수 있다. 따라서, 본 발명의 실시 예에서는 소정 시간이 경과하거나, 인증 성공률이 저하될 경우 등록 템플릿(t)을 업데이트할 수 있다.

이를 위해, 본 발명의 실시 예에 따른 인증 장치(100)는 업데이트부(130)를 더 포함할 수 있다.

업데이트부(130)는 등록 템플릿(t)을 저장한 이후 소정 시간이 경과하거나, 인증부(120)의 인증 성공률이 소정치 이하로 낮아지거나, 사용자로부터 입력 장치(미도시)를 통해 등록 템플릿(t)의 업데이트가 요청되면, 저장부(114)에 저장되는 등록 템플릿(t)을 업데이트하도록 등록부(110)를 제어할 수 있다.

등록부(110)가 등록 템플릿(t)의 업데이트를 위해 획득되는 심전도 신호(이하, '업데이트 심전도 신호'라 명명하여 사용함)는 아래의 수학식 15와 같이 나타낼 수 있다.

[수학식 15]

위 수학식 15를 참조하면, M개의 등록 심전도 펄스 h^(m)들은 각각이 위 수학식 1과 유사한 확률 분포를 따르나, 상이한 평균 벡터 ν₀를 가질 수 있다.

한편, 등록부(110)는 초기 등록 시간과 비교하여 빠른 업데이트를 제공하기 위해, 등록 템플릿(t)을 업데이트 시에는 등록 심전도 신호(x)에 비해 더 적은 박동 수에 해당하는 업데이트 심전도 신호를 이용하여 등록 템플릿(t)을 업데이트할 수 있다. 즉, M < N이 되도록 업데이트 심전도 신호를 획득할 수 있다.

등록부(110)는 업데이트 심전도 신호를 획득하면, 아래의 수학식 16과 같이, 업데이트 심전도 신호에 대응하는 업데이트 템플릿(s)를 획득한다.

[수학식 16]

등록부(110)는 전술한 수학식 16을 통해 업데이트 템플릿(s)이 생성되면, 이를 이용하여 저장부(114)에 저장된 등록 템플릿(t)을 갱신한다.

이 때, 등록부(110)는 ν₀에 대한 이전 정보 즉, ν₀ μ₀를 이용할 수 있다. 위 수학식 15에 의해 표현되는 모델과 이전 정보(ν₀ μ₀)를 이용하면, 아래의 수학식 17의 비용 함수를 도출할 수 있다.

[수학식 17]

여기서,

는 정규화 파라미터이다.

위 수학식 17에서, μ₀ 는 아래의 수학식 18과 같이 템플릿 t에 의해 대체될 수 있다.

[수학식 18]

위 수학식 18에서 첫 번째 항은 수학식 15의 음의 로그우도(negative log likelihood)와 같고, 두 번째 항은 ν₀가 t에 가까워지도록 하는 정규화 항이다.

위 수학식 18은 최대 우도(penalized maximum likelihood)에 의해 아래의 수학식 19와 같이 나타낼 수 있다.

[수학식 19]

여기서,

로, 0과 1 사이의 값을 가진다.

시간에 따라 순차적으로 획득된 업데이트 템플릿들(s₁, s₂, …, s_q)과, 초기 등록 시 생성된 등록 템플릿(t)을 위 수학식 19에 대입하면, 최종 업데이트되는 등록 템플릿은 아래의 수학식 20과 같이 표현될 수 있다.

[수학식 20]

전술한 구조의 인증 장치(100)는 스마트 워치(watch), 전자 의복, 전자 팔찌 등의 웨어러블(wearable) 장치에 적용될 수 있다. 그러나, 본 발명의 실시 예는 이에 한정되는 것은 아니어서, 인증 장치(100)는 심전도 측정이 가능하고, 인증이 필요한 다른 종류의 장치에도 적용될 수 있다. 또한, 인증 장치(100)를 구성하는 등록부(110) 및 인증부(120)는, 하나의 장치 내에서 구현될 수도 있고, 별도의 장치로 구현될 수도 있다.

이하, 필요한 도면들을 참조하여 본 발명의 실시 예에 따른 심전도 기반의 인증 방법에 대해 상세히 설명하기로 한다.

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 심전도 기반의 인증 방법을 개략적으로 도시한 것이다. 여기서, 도 3의 인증 방법은 도 1을 참조하여 설명한 인증 장치(100)에 의해 수행될 수 있다.

도 3을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 심전도 기반의 인증 장치(100)는 사용자로부터 등록 심전도 신호를 획득하고, 이를 이용하여 사용자 인증을 위한 등록 템플릿 생성한다(S100).

상기 S100 단계에서, 인증 장치(100)는 심전도 센서를 이용하여 사용자로부터 복수의 박동에 대한 등록 심전도 신호를 획득하면, 이로부터 DC 기준선 변동, 전력선 잡음, 고주파 잡음 등의 주요 잡음을 제거한다. 그리고, 잡음이 제거된 등록 심전도 신호 R 피크 검출을 통해 등록 심전도 신호를 복수의 등록 심전도 펄스로 분할하고, 분할된 복수의 등록 심전도 펄스로부터 등록 템플릿을 생성한다.

상기 S100 단계에서, 인증 장치(100)는 정합 필터를 추가로 포함하여, 생성된 등록 템플릿에 대한 보정을 수행할 수도 있다. 이 경우, 인증 장치(100)는 생성된 등록 템플릿(t)에 대해 정합 필터로 R 피크를 재검출하여 R 피크의 오 정렬을 보정하고, 보정된 위치의 R 피크를 기준으로 등록 심전도 신호를 다시 분할하여 등록 템플릿(t)을 보정할 수 있다.

이렇게 생성된 등록 템플릿은 인증 장치(100)의 내부 메모리에 저장되어, 이후 심전도 기반의 사용자 인증에 사용될 수 있다.

인증 장치(100)는 등록 템플릿의 생성 이후 사용자로부터 인증 요청이 발생하면(S101), 심전도 센서를 통해 사용자로부터 단일 박동에 대한 인증 심전도 신호를 획득한다(S102).

이후, 인증 장치(100)는 획득된 인증 심전도 신호로부터 1차적으로 잡음을 제거하는 필터링을 수행할 수 있다(S103).

상기 S103 단계에서, 인증 장치(100)는 기준선 변동에 대응하여 파형 교정을 수행하고, 전력선 잡음에 대응하여 적응형 대역 차단 필터를 적용하며, 고주파 잡음에 대응하여 저역 통과 필터를 적용하고, 평활화를 수행할 수 있다.

한편, 인증 장치(100)는 1차적으로 잡음이 제거된 인증 심전도 신호에 대해 가이드 필터를 이용한 2차 필터링을 더 수행할 수 있다(S104).

상기 S104 단계에서, 인증 장치(100)는 기 저장된 등록 템플릿을 가이드 필터로 사용하여 인증 심전도 신호(g)로부터 잡음을 제거할 수 있다.

가이드 필터를 이용하여 필터링된 인증 심전도 신호는 이후 T 파 시프트 보정이 진행될 수 있다. 한편, 본 발명의 실시 예에 따른 심박수 기반 인증 방법에서, 가이드 필터를 이용한 필터링 단계(S104)는 필수적인 것은 아니어서, 생략될 수도 있다. 이 경우, T 파 시프트 보정을 통해 보정되는 인증 심전도 신호는, 상기 S103 단계를 통해 1차적으로 필터링된 인증 심전도 신호일 수 있다.

한편, T파 시프트 보정을 위해, 인증 장치(100)는 1차 또는 2차 필터링에 의해 잡음이 제거된 인증 심전도 신호를 복수의 인증 세그먼트로 분할한다(S105).

상기 S105 단계에서, 인증 장치(100)는 인증 심전도 신호를 PQRS 군(P 파 및 QRS 군)과, T 파에 각각 대응하는 두 개의 인증 세그먼트들로 분할할 수 있다.

인증 심전도 신호가 인증 세그먼트들로 분할되면, 인증 장치(100)는 인증 세그먼트들 중 T 파에 대응하는 인증 세그먼트에 대해서 T 파 시프트를 이용한 보정을 진행한다(S106). 그리고, T 파 시프트 보정된 인증 세그먼트들을 등록 템플릿과 비교하여 GLRT 결과 값을 획득하고(S107), 이를 이용하여 사용자 인증을 수행한다(S108).

상기 S106 단계에서, 인증 장치(100)는 두 개의 인증 세그먼트들 중 T 파에 대응하는 인증 세그먼트에 대해 순환 이동을 적용하여 T파 시프트 보정을 수행할 수 있다.

상기 S107 단계에서, 인증 장치(100)는 인증 세그먼트들과의 유클리드 거리 산출을 위해 등록 템플릿을, PQRS 군(P 파 및 QRS 군)과, T 파에 각각 대응하는 두 개의 세그먼트들로 분할한다. 그리고, 위 수학식 11에 도시된 바와 같이, 인증 세그먼트들과 등록 세그먼트들에 대해, 각각 서로 대응하는 세그먼트들끼리 유클리드 거리가 산출되며, 이를 이용하여 최종 GLRT 결과 값을 산출한다.

상기 S108 단계에서, 인증 장치(100)는 위 수학식 11에 도시된 바와 같이, 최종 GLRT 결과 값이 기 설정된 임계치 보다 작으면 해당 사용자에 대한 인증이 성공한 것으로 판단하고, 최종 GLRT 결과 값이 기 설정된 임계치 보다 크면 인증 실패로 판단할 수 있다.

한편, 인증 장치(100)는 등록 템플릿 생성하거나 최종 업데이트한 이후로 소정 시간이 경과하거나, 심박수 기반의 인증 성공률이 소정치 이하로 낮아지거나, 사용자로부터 입력 장치(미도시)를 통해 등록 템플릿의 업데이트가 요청되면, 등록 템플릿의 업데이트가 필요한 것으로 판단한다(S109).

인증 장치(100)는 등록 템플릿의 업데이트가 필요한 것으로 판단되면, 사용자로부터 복수의 박동에 대한 업데이트 심전도 신호를 획득하고, 이로부터 업데이트 템플릿를 획득한다(S110). 그리고, 업데이트 템플릿과 이전 정보를 이용하여 기 저장된 등록 템플릿을 업데이트한다(S111).

상기 S111 단계에서, 인증 장치(100)는 지금까지 등록 템플릿의 업데이트를 위해 획득된 적어도 하나의 업데이트 템플릿과, 초기 등록 시 저장된 등록 템플릿을 위 수학식 16에 적용하여 등록 템플릿을 생성할 수 있다.

이하, 필요한 도면들을 참조하여 본 발명의 실시 예에 따른 심전도 기반의 인증 방법에 효과에 대해 설명하기로 한다.

도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 심전도 기반 인증 방법 및 종래의 심전도 기반 인증 방법의 ROC(receiver operating characteristic) 곡선의 예를 도시한 것으로, 실시 예에 따른 심전도 기반 인증 방법에서 등록 템플릿의 업데이트 없이 인증이 진행된 경우를 도시한 것이다.

본 문서에서, "ECG Set S"는 각 피실험자에 대해 동일한 날 서로 다른 세션(시각)에서 두 개의 레코드(심전도 신호)를 획득하여 데이터베이스화한 데이터셋을 나타내고, "ECG 세트 A"는 피실험자들 중 일부에 대해서는 동일한 날 서로 다른 세션에서 두 개의 레코드(심전도 신호)를 획득하고, 나머지에 대해서는 서로 다른 날 서로 다른 세션에서 두 개의 레코드(심전도 신호)를 획득하여 데이터베이스화한 데이터셋을 나타낸다. 또한, "Proposed Metric"은 본 발명의 실시 예에 따른 심전도 기반 인증 방법에 대응하고, "classical Euclidean"은 유클리드 거리를 이용하는 종래의 심전도 기반 인증 방법에 대응한다.

도 4를 참조하면, ROC 곡선은 오 검출 확률(false alarm probability; FAR)과 검출 확률을 매칭하여 얻은 검출 성능으로서, ECG Set S 및 ECG Set A 모두에 대해 실시 예에 따른 심전도 기반 인증 방법이 종래의 인증 방법보다 우수한 ROC 곡선을 보임을 알 수 있다. 산출한다. 우리의 제안된 메트릭은, 두 ECG 데이터 세트 모두 유클리드 거리보다 우수한 ROC 곡선을 산출했다. 제안된 방법으로 전체 인증 성능은 향상되었다. 그러나, 제안된 방법은 또한 낮은 오류 검출 확률에 대해 약간 낮은 인증 성능을 나타내는 경향을 보였다. 이는 T 파 이동을 고려한 제안된 메트릭의 유연성이, 오류 검출만큼 탐지 성능 또한 향상시킬 수 있기 때문으로 고려된다.

아래 표 1은 ECG 데이터셋(ECG Set S 및 ECG Set A)에 대해 실시 예에 따른 심전도 기반 인증 방법과 종래의 심전도 기반 인증 방법을 적용한 경우의 성능 지표들(quantitative results)을 비교한 것이다.

표 1.

위 표 1에서, AUC(area under the curve)는 오 검출 확률(FAR)의 검출 확률에 대한 수치 적분을 이용하여 연산된 값이고, EER(equal error rate)은 FAR과 오 검출 확률과 오 거부 확률(False Reject Rate; FRR)이 같은 지점에서 얻어지는 값이다. 또한, PD *는 오 검출 확률=2 %인 경우의 탐지 가능성을 나타낸다.

위 표 1을 참조하면, AUC 및 EER에 대해, 실시 예에 따른 심전도 기반 인증 방법은 ECG Set S와 ECG Set A 모두에 대해 종래의 심전도 기반 인증 방법에 대해 우수한 AUC와 EER를 보임을 알 수 있다.

도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 심전도 기반 인증 방법 및 종래의 심전도 기반 인증 방법의 ROC 곡선의 다른 예를 도시한 것으로, 실시 예에 따른 심전도 기반 인증 방법에서 등록 템플릿을 3회 업데이트한 후에 인증이 진행된 경우를 도시한 것이다.

도 5를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 심전도 기반 인증 방법은 업데이트를 적용한 경우, ECG Set S 및 ECG Set A 모두에 대해 종래의 인증 방법보다 훨씬 우수한 ROC 곡선을 보임을 알 수 있다.

아래 표 2는 ECG 데이터셋(ECG Set S 및 ECG Set A)에 대해 실시 예에 따른 심전도 기반 인증 방법과 종래의 심전도 기반 인증 방법을 적용한 경우의 성능 지표들을 업데이트 횟수에 따라서 비교한 것이다.

표 2.

위 표 2를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 심전도 기반 인증 방법은 업데이트 횟수가 증가할수록, 종래의 심전도 기반 인증 방법에 대해 우수한 AUC와 EER를 보임을 알 수 있다.

아래의 표 3은 ECG 데이터셋(ECG Set S 및 ECG Set A)에 대해 실시 예에 따른 심전도 기반 인증 방법과 종래의 심전도 기반 인증 방법을 적용한 경우의 성능 지표들을 T 파 시프트 연산 방법(부르토 포스, FFT, 선형 보간)에 따라서 비교한 것이다.

표 3.

표 4.

위 표 3 및 4에서, "Baseline"은 유클리드 거리를 이용하는 종래의 심전도 기반 인증 방법을 나타내고, "GF"는 가이드 필터의 적용을 의미하며, "GLRT"는 GLRT의 적용을 의미하고, QTc는 QT 간격의 보정 시 선형 보간법을 사용하는 경우를 나타내고, "TwS"는 QT 간격의 보정 시 위 수학식 12에서와 같이 부르토 포스 방식의 T 파 시프트를 사용하는 경우를 나타내고, "FFT"는 QT 간격의 보정 시 위 수학식 14에서와 같이 FFT 연산을 이용한 T 파 시프트를 사용하는 경우를 나타낸다.

위 표 3 및 표 4를 참조하면, QT 간격의 보정 시 T 파 시프트를 사용할 경우, 선형 보간 방식을 사용하는 경우와 비슷한 EER을 보이면서도 연산 속도가 향상됨을 알 수 있다. 즉, QT 간격의 보정 시 부르토 포스 방식으로 T 파 시프트를 수행하는 경우에는, 선형 보간 방식에 배해 3배 정도 연산 속도가 향상되고, FFT 기반의 T 파 시프트를 수행하는 경우에는, 선형 보간 방식에 비해 5배 이상 연산 속도가 향상된다.

전술한 바와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 심전도 기반의 인증 장치 및 방법은, 심박수 변화로 인한 심전도 신호의 변화에 대응하여 인증 심전도 신호에 대한 T 파 시프트 보정을 수행하고, 시간 경과에 따른 심장 상태의 변화로 인한 심전도 신호의 변화에 대해 이전 정보를 이용한 등록 템플릿 보정을 수행함으로써, 동일한 사용자의 심전도 변화에 대해 강건한 인증 시스템을 제공할 수 있다.

이러한 실시 예에 따른 심전도 기반의 인증 방법은 계산 복잡도가 낮고, 적은 수의 심전도 펄스만을 필요로 하므로, 응답 시간이 빠르고 소규모 시스템에 적용이 가능하다.

본 발명의 실시 예는 이상에서 설명한 장치 및/또는 방법을 통해서만 구현되는 것은 아니며, 본 발명의 실시 예의 구성에 대응하는 기능을 실현하기 위해 기록매체에 기록된 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시 예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.

이상에서 본 발명의 실시 예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리 범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리 범위에 속하는 것이다.

Claims

단일의 박동에 대한 인증 심전도 신호를 획득하는 심전도 신호 획득부,
상기 인증 심전도 신호를 PQRS 군 및 T 파에 각각 대응하는 제1 및 제2세그먼트로 분할하고, 상기 제2세그먼트에 대해서만 순환 시프트 연산을 수행하여 제3세그먼트를 획득하는 보정부, 및
기 저장된 등록 템플릿으로부터 PQRS 군 및 T 파에 각각 대응하여 획득한 제4세그먼트 및 제5세그먼트를 상기 제1 및 제3세그먼트와 비교하여 사용자 인증을 수행하는 비교부를 포함하며,
상기 보정부는, 상기 제5세그먼트와 순환 시프트 연산에 의해 보정된 상기 제2세그먼트와의 유클리드 거리가 최소가 되는 순환 시프트 거리를 탐색하여 상기 제3세그먼트를 획득하는 심전도 기반의 인증 장치.
제1항에 있어서,
상기 비교부는,
상기 제1 및 제4세그먼트 간의 제1유클리드 거리, 및 상기 제3 및 제5세그먼트 간의 제2유클리드 거리를 이용하여 상기 사용자 인증을 수행하는 심전도 기반의 인증 장치.
단일의 박동에 대한 인증 심전도 신호를 획득하는 심전도 신호 획득부,
상기 인증 심전도 신호를 PQRS 군 및 T 파에 각각 대응하는 제1 및 제2세그먼트로 분할하고, 상기 제2세그먼트에 대해서 순환 시프트 연산을 수행하여 제3세그먼트를 획득하는 보정부, 및
기 저장된 등록 템플릿으로부터 PQRS 군 및 T 파에 각각 대응하여 획득한 제4세그먼트 및 제5세그먼트를 상기 제1 및 제3세그먼트와 비교하여 사용자 인증을 수행하는 비교부를 포함하며,
상기 보정부는, 상기 제5세그먼트와 순환 시프트 연산에 의해 보정된 상기 제2세그먼트와의 유클리드 거리가 최소가 되는 순환 시프트 거리를 탐색하여 상기 제3세그먼트를 획득하고,
상기 비교부는, 아래의 수학식 1에 따라 상기 제1 및 제4세그먼트 간의 제1유클리드 거리, 및 상기 제3 및 제5세그먼트 간의 제2유클리드 거리를 이용하여 상기 사용자 인증을 수행하는 심전도 기반의 인증 장치.
[수학식 1]

(여기서, g^F 및 g^S 는 각각 상기 제1 및 제2세그먼트이고, Tα는 순환 시프트 연산자, t^F및 t^S는 각각 상기 제4 및 제5 세그먼트, 상기
는 임계치임)
제3항에 있어서,
상기 수학식 1에서
는 아래의 수학식 2를 이용하여 계산되는 심전도 기반의 인증 장치.
[수학식 2]

(에서
는 FFT 연산자이고,
는 요소 단위 곱셈을 나타내고,
임)
제4항에 있어서,
상기 수학식 2에서
는 상기 등록 템플릿의 생성 시 미리 산출되어 저장된 값인 심전도 기반의 인증 장치.
제1항에 있어서,
복수의 박동에 대응하는 등록 심전도 신호를 R 피크를 기준으로 복수의 등록 심전도 펄스로 분할하고, 상기 복수의 등록 심전도 펄스를 정렬 및 평균화하여 상기 등록 템플릿을 획득하는 등록부를 더 포함하는 심전도 기반의 인증 장치.
제1항에 있어서,
상기 심전도 신호 획득부와 상기 보정부 사이에 위치하며, 상기 등록 템플릿을 가이드 필터로 사용하여 필터링된 상기 인증 심전도 신호를 상기 보정부로 출력하는 필터링부를 더 포함하는 심전도 기반의 인증 장치.
제7항에 있어서,
상기 필터링부는,
상기 인증 심전도 신호의 로컬 윈도우 별로 샘플을 추출하고, 추출된 상기 샘플 각각에 상기 등록 템플릿을 맞추는 아핀 변환을 수행하고, 상기 로컬 윈도우 별로 아핀 변환된 신호를 평균화하여 상기 보정부로 출력되는 상기 인증 심전도 신호를 획득하는 심전도 기반의 인증 장치.
제7항에 있어서,
상기 심전도 신호 획득부와 상기 필터링부 사이에 위치하며, 상기 인증 심전도 신호의 잡음을 제거하여 상기 필터링부로 출력하는 전처리부를 더 포함하는 심전도 기반의 인증 장치.
제1항에 있어서,
업데이트가 요청됨에 따라, 복수의 박동에 대해 업데이트용 심전도 신호를 획득하고, 상기 업데이트용 심전도 신호를 이용하여 상기 등록 템플릿을 업데이트하는 업데이트부를 더 포함하는 심전도 기반의 인증 장치.
인증 장치의 심전도 기반의 인증 방법에 있어서,
단일의 박동에 대한 인증 심전도 신호를 획득하는 단계,
상기 인증 심전도 신호를 PQRS 군 및 T 파에 각각 대응하는 제1 및 제2세그먼트로 분할하는 단계,
상기 제2세그먼트에 대해서만 순환 시프트 연산을 수행하여 제3세그먼트를 획득하는 단계, 및
기 저장된 등록 템플릿으로부터 PQRS 군 및 T 파에 각각 대응하여 획득한 제4세그먼트 및 제5세그먼트를 상기 제1 및 제3세그먼트와 비교하여 사용자 인증을 수행하는 단계를 포함하며,
상기 제3세그먼트를 획득하는 단계는, 상기 제5세그먼트와 순환 시프트 연산에 의해 보정된 상기 제2세그먼트와의 유클리드 거리가 최소가 되는 순환 시프트 거리를 탐색하여 상기 제3세그먼트를 획득하는 단계를 포함하는 심전도 기반의 인증 방법.
제11항에 있어서,
상기 비교하는 단계는,
상기 제1 및 제4세그먼트 간의 제1유클리드 거리, 및 상기 제3 및 제5세그먼트 간의 제2유클리드 거리를 이용하여 상기 사용자 인증을 수행하는 단계를 포함하는 심전도 기반의 인증 방법.
인증 장치의 심전도 기반의 인증 방법에 있어서,
단일의 박동에 대한 인증 심전도 신호를 획득하는 단계,
상기 인증 심전도 신호를 PQRS 군 및 T 파에 각각 대응하는 제1 및 제2세그먼트로 분할하는 단계,
상기 제2세그먼트에 대해 순환 시프트 연산을 수행하여 제3세그먼트를 획득하는 단계, 및
기 저장된 등록 템플릿으로부터 PQRS 군 및 T 파에 각각 대응하여 획득한 제4세그먼트 및 제5세그먼트를 상기 제1 및 제3세그먼트와 비교하여 사용자 인증을 수행하는 단계를 포함하며,
상기 제3세그먼트를 획득하는 단계는, 상기 제5세그먼트와 순환 시프트 연산에 의해 보정된 상기 제2세그먼트와의 유클리드 거리가 최소가 되는 순환 시프트 거리를 탐색하여 상기 제3세그먼트를 획득하는 단계를 포함하고,
상기 비교하는 단계는, 상기 제1 및 제4세그먼트 간의 제1유클리드 거리, 및 상기 제3 및 제5세그먼트 간의 제2유클리드 거리를 이용하여 상기 사용자 인증을 수행하는 단계를 포함하고,
상기 제1 및 제2유클리드 거리를 이용하여 상기 사용자 인증을 수행하는 단계는, 아래의 수학식 3에 따라 상기 사용자 인증을 수행하는 단계를 포함하는 심전도 기반의 인증 방법.
[수학식 3]

(여기서, g^F 및 g^S 는 각각 상기 제1 및 제2세그먼트이고, Tα는 순환 시프트 연산자, t^F및 t^S는 각각 상기 제4 및 제5 세그먼트, 상기
는 임계치임)
제13항에 있어서,
상기 수학식 3에서
는 아래의 수학식 4를 이용하여 계산되는 심전도 기반의 인증 방법.
[수학식 4]

(에서
는 FFT 연산자이고,
는 요소 단위 곱셈을 나타내고,
임)
제14항에 있어서,
상기 수학식 4에서
는 상기 등록 템플릿의 생성 시 미리 산출되어 저장된 값인 심전도 기반의 인증 방법.
제11항에 있어서,
복수의 박동에 대응하는 등록 심전도 신호를 획득하는 단계,
상기 등록 심전도 신호를 R 피크를 기준으로 복수의 등록 심전도 펄스로 분할하는 단계, 및
상기 복수의 등록 심전도 펄스를 정렬 및 평균화하여 상기 등록 템플릿을 획득하는 단계를 더 포함하는 심전도 기반의 인증 방법.
제11항에 있어서,
상기 인증 심전도 신호에 대해, 상기 등록 템플릿을 가이드 필터로 사용한 필터링을 수행하는 단계를 더 포함하는 심전도 기반의 인증 방법.
제17항에 있어서,
상기 필터링을 수행하는 단계는,
상기 인증 심전도 신호의 로컬 윈도우 별로 샘플을 추출하는 단계,
추출된 상기 샘플 각각에 상기 등록 템플릿을 맞추는 아핀 변환을 수행하는 단계, 및
상기 로컬 윈도우 별로 아핀 변환된 신호를 평균화하는 단계를 포함하는 심전도 기반의 인증 방법.
제11항에 있어서,
업데이트가 요청됨에 따라, 복수의 박동에 대해 업데이트용 심전도 신호를 획득하는 단계, 및
상기 업데이트용 심전도 신호를 이용하여 상기 등록 템플릿을 업데이트하는 단계를 더 포함하는 심전도 기반의 인증 방법.