이 원고는 Pre-AttentiveGaze 데이터셋을 제시한다. 응시 기반 인증에서의 정의적인 특징 중 하나는 신속한 반응이 필요하다는 점이다. 본 연구에서는 주어진 응시 자극에 대해 매우 짧은 시간 내에 “pre-attentive processing(전주의적 처리)”을 유도함으로써 안구 운동을 통해 개인을 식별하기 위한 데이터셋을 구성하였다. 총 34명의 참가자가 5회 세션에 걸쳐 76,840개의 안구 운동 샘플을 수집하였다. 데이터셋으로부터 선행 연구에서 제안된 응시 특징을 추출하고 이를 전처리한 뒤, 머신러닝 모델을 적용하여 데이터셋의 유효성을 검증하였다. 본 연구는 데이터셋의 효율성을 입증하고, 전주의적 처리를 유발하는 시각 자극에 대한 응시 기반 인증에 활용될 가능성을 보여준다.

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