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저자정보
Aitolkyn Baigutanova (KAIST) Sungkyu Park (Kangwon Nat"l Univ.) Sang Won Lee (Kyungpook National University Chilgok Hospital) Meeyoung Cha (IBS Data Science Group)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제29권 제9호
발행연도
2023.9
수록면
403 - 409 (7page)
DOI
10.5626/KTCP.2023.29.9.403

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지속적인 의료 데이터 수집의 중요성에 기반해, 모바일 및 웨어러블 기기 애플리케이션은 일상활동, 수면 및 다양한 생리적 측정을 추적하는 데 널리 사용되고 있다. 이 연구에서는 50명의 참가자를 대상으로 웨어러블 장치를 활용해 한 달간 움직임과 활동, 심박수를 포함한 생체 신호를 수집했다. 수집된 데이터로부터 스트레스 반응을 비롯한 인간의 생리적 상태를 나타내는 중요한 지표인 심박변이도(Heart Rate Variability, HRV)를 분석을 위해 추출했다. 또한, 개발된 시스템의 실용성을 입증하기 위해 수집된 HRV 특징을 가장 일반적인 수면 관련 정신 장애 중 하나인 불면증에 대한 지표로 사용하는 방법의 잠재성을 확인했다.
#웨어러블 기기 #웨어러블 애플리케이션 #심박변이도(HRV) #불면증 #PPG 신호 #wearable device #wearable application #heart rate variability (HRV) #insomnia #photoplethysmogram (PPG) signal

목차

요약
Abstract
1. Introduction
2. Methodology
3. Results
4. Discussion and Conclusion
References

참고문헌 (14)

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K. W. Kim, S. H. Kang, I. Y. Yoon, S. D. Lee, G. Ju, J. W. Han, T. H. Kim, C. S. Lee, T. Kim, “Prevalence and clinical characteristics of insomnia and its subtypes in the Korean elderly,” Archives of Gerontology and Geriatrics, Vol. 68, pp. 68-75, 2017. google schola H. J. Kam and H. Y. Kim, “Learning representations for the early detection of sepsis with deep neural networks,” Comput Biol Med, Vol. 89, pp. 248-255, 2017. google schola E. Choi et al., “Doctor AI: predicting clinical events via recurrent neural networks,” JMLR Workshop Conf Proc, Vol. 56, pp. 301-318, 2016. google schola K. Hansel, A. Alomainy, H. Haddadi, “Large-scale mood and stress self-assessments on a smartwatch,” Proceedings of the ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing: Adjunct, pp. 1180-1184, 2016. google schola S. Laborde, E. Mosley, J. Thayer, “Heart rate variability and cardiac vagal tone in psychophysiological research—recommendations for experiment planning, data analysis, and data reporting,” Frontiers in Psychology, Vol. 8, 213, 2017. google schola

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