착용 가능한 모션 기록 센서를 이용한 보행 인식

이 논문은 개인의 몸에 부착된 센서를 통해 보행을 수집하는 대안적 접근법을 제시합니다. 이러한 착용형 센서는 걷는 동안 신체 부위의 움직임(예: 가속도)을 기록합니다. 기록된 움직임 신호는 개인 인식을 위한 목적으로 조사됩니다. 우리는 발, 엉덩이, 주머니 및 팔에서의 가속도 신호를 분석했습니다. 다양한 방법을 적용한 결과, 발-, 주머니-, 팔- 및 엉덩이 기반 사용자 인증에 대해 각각 5%, 7%, 10% 및 13%의 최상의 EER을 얻었습니다. 또한, 우리는 보행에 대한 보안 평가 분석 결과를 제시합니다. 세 가지 공격 시나리오에서 엉덩이 움직임 기반 사용자 인증을 연구한 결과, 최소한의 모방 노력은 사칭자의 수용 가능성을 향상시키는 데 도움이 되지 않음을 밝혀냈습니다. 그러나 데이터베이스에서 자신과 가장 가까운 사람을 알고 있거나 사용자 성별을 아는 사칭자는 보행 기반 인증에 대한 위협이 될 수 있습니다. 또한, 우리는 발 움직임의 경우 보행의 독창성에 대한 새로운 통찰력을 제공합니다. 특히, 우리는 다음과 같은 사실을 밝혀냈습니다: 발의 측면 움직임이 위아래 또는 앞뒤 방향에 비해 가장 큰 구별력을 제공하며, 보행 주기의 다른 구간이 서로 다른 수준의 구별력을 제공합니다.