스마트워치 기반 COVID-19 전조 증상 탐지를 위한 이상탐지 기술의 성능 비교

Q: 이 논문에서 정의한 이상탐지란 무엇인가?

이상탐지는 스마트워치에서 얻을 수 있는 심박수와 걸음수 등의 생체 데이터를 기반으로 정상 범주에서 벗어나는 패턴을 식별하는 기술이다. 이는 COVID-19와 같은 질병의 전조 증상을 조기에 감지하여 확진 여부를 예측하는 데 활용된다. 특히 OC-SVM은 정상 데이터를 학습하여 비정상적인 이상치를 민감하게 분류하는 방식으로 작동한다.

Q: 스마트워치 기반 COVID-19 전조 증상 탐지에 OC-SVM이 기존 방식보다 효과적인가?

연구 결과, OC-SVM은 마할라노비스 거리 및 마할라노비스 거리 기반 MCD보다 COVID-19 확진자의 이상 증상을 더 민감하고 빠르게 탐지하는 것으로 나타났다. 특히 확진자 A 그룹에서 평균 3.06일, B 그룹에서 2일 더 조기 탐지하는 등 약 18.5%의 성능 개선을 보였다. 이는 OC-SVM이 고차원 데이터 변환에 유리하기 때문이다.

조형래; 김진현; 한용섭; 강태신

doi:10.5626/KTCP.2022.28.7.373

학술저널

저자정보: 조형래 (경상국립대학교) 김진현 (경상국립대학교) 한용섭 (경상국립대학교) 강태신 (경상국립대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제28권 제7호

오류 신고하기

피인용 0

검색

초록·키워드

2022년 현재 다양한 COVID-19 변종은 강한 전파력을 그 특징으로 한다. 특히 증세가 뚜렷이 나타나지 않은 감염자는 COVID-19 극복에 새로운 도전이 되고 있다. 최근 점점 대중화 되고 있는 스마트워치는 최근 건강을 모니터링하는 다양한 기능을 제공하고 있으며, 질병의 상시 탐지나 모니터링을 위한 대안으로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 스마트워치에서 얻을 수 있는 기본 비이털 사인을 근거로 COVID-19을 진단 및 예측할 수 있는 세 가지 이상탐지(Anomaly detection)기법-마할라노비스 거리, 마할라노비스 거리 기반 MCD (최소 공분산 추정), OC-SVM (One Class Support Vector Machine)-을 비교 분석한다. 이 비교를 통해 미국 스탠포드 의과대학 유전학과에서 공개한 스마트워치를 통한 COVID-19 증상 전 감지 데이터 세트에 대해 OC-SVM을 기반으로 한 이상 감지가 다른 기술보다 조기 감지율이 18.5% 더 우수하다는 결론을 내릴 수 있다.

#자동화 진단 #이상탐지 #단일 클래스 지지벡터기계 #마할라노비스 거리 #COVID-19 #automated diagnosis #anomaly detection #OC-SVM (One Class Support Vector Machine) #mahalanobis distance

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록·키워드

참고문헌

AI가 분석한 연구 핵심

이 논문의 한줄 요약

이 논문의 연구방법

본문·목차

DBpia Pick! 추천 자료

함께 본 자료

저자 정보

최근 본 자료 전체보기

피인용 자료 DBpia에 구축된 참고문헌을기준으로 집계되어, 타 사이트의피인용 수와 다를 수 있습니다.

댓글(0)

피인용 자료