심탄도와 인공지능을 이용한 혈당수치 예측모델 연구

최상기; 박철구

doi:https://doi.org/10.14400/JDC.2021.19.9.257

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저자정보: 최상기 (소프트웨어융합연구소 연구소장) 박철구 (소프트웨어융합연구소 대표)

저널정보: 한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제19권 제9호

발행연도: 2021.9

수록면: 257 - 269 (13page)

DOI: https://doi.org/10.14400/JDC.2021.19.9.257

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논문은 심탄도(BCG, Ballistocardiogram) 센서를 이용하여 생체신호 데이터를 비침습, 무구속적인 방식으로 수집하고, ICT 기술과 고성능 컴퓨팅 환경에서 인공지능 기계학습 알고리즘을 활용하여 데이터 기반 혈당 예측 알고리즘 모델 개발 및 검증하는 방법을 제시하고 연구하는 것이다. 혈당수치 예측모델은 MLP 아키텍처에 입력노드는 심박수, 호흡수, 심박출량, 심박변이도, SDNN, RMSSD, PNN50, 나이, 성별이며, 은닉층 7개를 사용하였다. 실험 결과는 5회 실험한 학습데이터의 평균 MSE, MAE 및 RMSE 값은 각각 0.5226, 0.6328 및 0.7692이며 검증데이터 평균 값은 각각 0.5408, 0.6776, 0.7968이었으며, 결정계수(R2) 수치는 0.9997의 결과를 보였다. 데이터를 기반으로 한 혈당수치를 예측하는 모델을 표준화하고 데이터셋 수집과 예측 정확성을 검증하는 연구가 계속적으로 진행된다면 비침습 방식의 혈당 수준 관리에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

#혈당수치 예측 #MLP #딥러닝 #심박변이도 #IoT 디지털기기 #ICT 융복합 #Blood glucose level prediction #MLP #Deep Learning #Heart Rate Variability #IoT Digital device #ICT Convergence

참고문헌 (35)

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KyungHee University Medical Center / Medical Commons:Diabetes

Ruth S Weinstock / Patient education: Blood glucose monitoring in diabetes (Beyond the Basics)

Wolfsdorf, Joseph / 2018 / Diabetic Ketoacidosis and Hyperglycemic Hyperosmolar State:A Consensus Statement from the International Society for Pediatric and Adolescent Diabetes / Pediatric Diabetes 19(Suppl 27)

Yanggyo Kang / 2019 / Glucose Management Using Continuous Glucose Monitors / J Korean Diabetes 20:42~46

Korean Diabetes Association / 2015Treatment Guidelines for Diabetes

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최상기

소속기관 소프트웨어융합연구소 연구소장

주요연구분야 복합학 > 과학기술학

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박철구

소속기관 소프트웨어융합연구소 대표

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