본 논문은 레이더 기반 심장 특징 모니터링(심박수 감지, 심전도 재구성 등)을 위한 새로운 스펙트로그램 증강 기법인 Horcrux를 제안합니다. 기존 레이더 기반 건강 모니터링 연구는 데이터 부족으로 인해 어려움을 겪고 있는데, Horcrux는 분류 및 회귀 작업 모두에 적용 가능한 증강 기법을 통해 이 문제를 해결하고자 합니다. Horcrux는 입력 샘플의 다양성을 높이면서 원래의 생체 신호와의 충실도를 유지하며, 특정 영역에 0 값을 주입하여 미세한 심장 특징에 대한 딥러닝 모델의 인식을 향상시킵니다. 실험 결과, Horcrux는 심장 모니터링 성능을 16.20% 향상시켰으며, 다른 스펙트로그램 기반 작업에도 확장 가능성을 보여줍니다.
