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초록·키워드
현재 최근 스마트워치 등 웨어러블 기기의 대중화로 사용자는 심박수, 산소포화도 등 다양한 생체 정보를 실시간으로 확인할 수 있게 되었다. 그러나 기존 상용 기기는 측정 정확도가 낮고 특정 조건에서 오류가 발생하며, 오류 구간을 명확히 식별하지 못하는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제를 개선하기 위해 PPG 센서를 기반으로 한 정확도가 높은 생체 신호 측정 장치를 개발하였다. PPG 신호의 구분에는 딥러닝을 활용하고, 심박수 측정에는 알고리즘 기반 방식을 적용하였다. 실험 결과, 딥러닝 예측 정확도는 97.46%에 달했으며, 심박수 측정치는 상용 웨어러블 기기와 유사한 경향을 보여 높은 신뢰성을 확인할 수 있었다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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