생체신호를 활용한 학습기반 영유아 스트레스 상태 식별 모델 연구

전유미; 한태성; 김관호

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자료유형: 학술저널

저자정보: 전유미 (Incheon National University) 한태성 (Incheon National University) 김관호 (Incheon National University)

저널정보: 한국전자거래학회 한국전자거래학회지 한국전자거래학회지 제22권 제2호

발행연도: 2017.5

수록면: 1 - 18 (18page)

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오늘날 감정 표현이 서툰 영유아가 처한 극도의 스트레스 상태를 자동적으로 파악하는 것은 영유아의 안전을 위협하며 지속적으로 발생하는 위험 상황의 실시간적인 인지를 위해 반드시 필요한 기술이다. 따라서 본 논문에서는 생체신호를 활용하여 영유아의 스트레스 상태를 분류하기 위한 기계학습 기반의 모델과 생체신호 수집용 스마트 밴드 및 모니터링용 모바일 어플리케이션을 제안한다. 구체적으로 본 연구에서는 영유아의 감정을 나타내는 주요한 요인이 되는 음성 및 심박 데이터의 조합을 활용하여 기존에 널리 알려진 데이터 마이닝 기법을 통해 영유아의 스트레스 상태 패턴을 학습하고 예측한다. 본 연구를 통해 생체신호를 활용하여 영유아의 스트레스 상태 식별을 자동화할 수 있는 가능성을 확인하였으며 나아가서 궁극적으로 영유아의 위험 상황 예방에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

#생체신호 #기계학습 #스트레스 상태 식별 #데이터마이닝 #데이터분석 #Bio-signals #Machine Learning #Stress Status Identification #Data Mining, Data Analysis

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[학술지(정기간행물)] - Abou-Abbas, L. / 2015 / Automatic Detection of the Expiratory and Inspiratory Phases in Newborn Cry Signals / Biomedical Signal Processing and Control 19 : 35 ~ 43

[학술지(정기간행물)] - Asyali, M. H. / 2003 / Discrimination Power of Long-term Heart Rate Variability Measures / Engineering in Medicine and Biology Society 1 : 200 ~ 203

[인터넷자원] - / / AudioMicro

[학술대회논문] - Bakker, J. / 2011 / What’s Your Current Stress Level? Detection of Stress Patterns from GSR Sensor Data / Proceedings of the IEEE International Conference on Data Mining Workshop : 573 ~ 580

[학술대회논문] - Brodersen, K. H. / 2010 / The balanced accuracy and its posterior distribution / Proceedings of the 20th International Conference on Pateern Recognition IEEE Computer Society : 3121 ~ 3124

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