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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박철수 (광운대학교) 조태흠 (광운대학교) 석우준 (광운대학교) 황보선 (삼성전자)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송과 미디어 방송과 미디어 제25권 제1호
발행연도
2020.1
수록면
67 - 74 (8page)

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사용자의 건강 및 인지 상태 모니터링을 위해 다양한 생체신호를 측정 및 분석하여 예측할 수 있다. 특히 최근 상용화되고 있는 웨어러블 센서 시스템을 이용하여 손쉽게 심전도나 액티그래피 움직임 정보를 사용자로부터 일상생활 중 장시간 얻어낼 수 있다. 그러나 사용자 상태 예측을 위한 기존 생체신호 분석 모델들은 생체신호 데이터의 성질을 최대한 반영하지 못하여, 본 논문에서는 최근 급속도로 발전하고 있는 인공지능 딥러닝 기술을 이용한 극복 방안에 대해 소개한다. 상태 모니터링의 구체적인 응용 예로 사용자 스트레스 및 수면 모니터링 분석에 생체신호 데이터 기반 딥러닝 기술을 적용하여 기존 모델보다 높은 성능을 보여주고 있다.

목차

요약
I. 서론
II. 사용자 상태 측정 시스템 개요
III. 인공지능 딥러닝 알고리즘
IV. 딥러닝 알고리즘의 사용자 상태 분석
V. 결론
참고문헌

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