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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.11
- 수록면
- 346 - 350 (5page)
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파킨슨병의 증가율이 점점 높아지는 추세에 따라서 조기에 파킨슨병을 파악하는 것이 중요하다. 기존의 연구에서 이용한 음성을 통한 파킨슨병을 조기에 파악하는 방법을 고안해냈고, 이 방법의 예측 성능을 높이는 연구 또한 중요하다. 본 논문에서는 사례 기반 추론 기법을 이용해서 파킨슨병의 음성을 통한 조기파악에 사용된 알고리즘의 성능을 높이는 연구를 하였다. 우리는 195개의 데이터를 이용해서 실험하였다. 예측율이 우리가 사용한 데이터를 기반으로 먼저 연구한 [1]의 알고리즘은 86.7%로 나왔고, kNN이 91.8%로 5.1% 더 높게 나왔으며, 예측율의 신뢰도를 나타내는 kappa값 또한 기존의 연구는 0.568이었다. kNN알고리즘의 kappa값은 0.765로 상당히 높은 수치가 나왔다. 결과적으로 kNN 알고리즘의 성능이 기존의 연구에서 사용한 알고리즘의 성능보다 더 높음을 확인 하였다. 이와 같은 결과로 기존에 사용했던 방법을 새로운 예측 방법으로 제시함으로서 더 나은 예측 결과를 보여줄 수 있음을 보여준다.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구배경
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
참고문헌
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