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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
최재혁 (부경대학교) 정목동 (부경대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제23권 제8호
발행연도
2020.8
수록면
1,059 - 1,065 (7page)

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In hospitals, nurses are subjectively determining the urine status to check the kidneys and circulatory system of patients whose statuses are related to patients with kidney disease, critically ill patients, and nursing homes before and after surgery. To improve this problem, this paper proposes a urine spectrum analysis system which clusters urine test results based on a hybrid machine learning model consists of unsupervised learning and supervised learning. The proposed system clusters the spectral data using unsupervised learning in the first part, and classifies them using supervised learning in the second part. The results of the proposed urine spectrum analysis system using a mixed model are evaluated with the results of pure supervised learning. This paper is expected to provide better services than existing medical services to patients by solving the shortage of nurses, shortening of examination time, and subjective evaluation in hospitals.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 소변 스펙트럼 분석을 위한 모델 설계
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCE

참고문헌 (7)

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