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박민수 (DSC 공유대학) 조철현 (고려대학교) 김한빛 (한국전자통신연구원(ETRI)) 김아영 (한국전자통신연구원(ETRI))
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
1,210 - 1,213 (4page)

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Inexpensive consumer-grade smartwatches capable of long-term monitoring of physiological signals such as sleep, heart rate, and activity levels have been widely utilized in various research studies. However, existing studies often lack precision in distinguishing sleep patterns, resulting in diminished accuracy. In this study, we proposed a novel sleep segmentation method that considers actual sleep duration and performed sleep disorder recognition experiments using adolescent Fitbit data from the ABCD study. Our proposed method outperformed the fixed-window approach in terms of accuracy and F1 score metrics. The results demonstrated the potential utility of consumer smartwatches for sleep disorder screening. However, the achieved accuracy did not reach the clinical level, necessitating the use of these devices as supplementary tools. Further research is needed, including analysis of domestic adolescent data, to improve sleep disorder recognition performance.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 구현 방법
Ⅲ. 연구 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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