Earticle

초록

영어

Customized sleep care service needs to be provided differently for individuals since individual has different degree of sleep disorder. Because the brainwave data shows unique waveform characteristics for each person, this characteristic can be used to identify individuals. Personal identification provides an important role in enabling customized services. When you blink, you can obtain brain wave characteristics by measuring the area of the frontal lobe. Therefore, a real-time personal identification algorithm based on blinking EOG for customized sleep care service is proposed in this paper. For evaluation, 10 individuals were tested for personal identification accuracy. The results of the experiment confirmed that a maximum accuracy of 93% were taken. Algorithms can be developed by reflecting characteristics such as changes in the external environment in the future.

한국어

사람마다 수면장애의 정도가 다르기 때문에 개인별로 각기 다른 맞춤형 수면케어 서비스가 필요하다. 뇌파 데이터는 사람마다 고유한 파형 특성을 보이기 때문에 이 특성을 이용하면 개인을 식별할 수 있다. 개인식별은 맞춤형 서비스를 가능하게 해주는 중요한 역할을 제공한다. 눈을 깜박일 때 전두엽 부위를 측정하면 뇌파특성을 획득할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 맞춤형 수면케어 서비스를 위한 눈 깜빡임 EOG(Electrooculography) 기 반의 실시간 개인식별 알고리즘을 제안한다. 평가를 위해 10명을 대상으로 개인식별 정확도 실험을 하였다. 실험결 과 최대 93%의 정확도를 확인하였다. 향후 외부 환경 변화와 같은 특성을 반영하여 알고리즘을 발전시킬 수 있을 것이다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
2.1 눈 깜빡임 EOG 데이터의 발생원리
2.2 개인식별용 특징 데이터
2.3 수면케어 맞춤형 서비스
3. EOG 실시간 개인식별 알고리즘
3.1 개인식별 시스템
3.2 EOG 특징 추출 알고리즘
4. 실험 및 실험결과 분석
4.1 실험환경
4.2 실험과정
4.3 실험결과 및 평가
5. 결론
REFERENCES

키워드

저자

• 홍기현 [ Ki Hyeon Hong | 가천대학교 컴퓨터공학과 학생 ]
• 이병문 [ Byung Mun Lee | 가천대학교 컴퓨터공학과 교수 ]
• 박양재 [ Yang Jae Park | 가천대학교 컴퓨터공학과 교수 2 ] Corresponding author

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  융합정보논문지(구 중소기업융합학회논문지) [Journal of Convergence for Information Technology]

• 간기

  월간

• pISSN

  2586-1816

• eISSN

  2586-4440

• 수록기간

  2011~2022

• 십진분류

  KDC 004 DDC 004