Temporal Convolutional Network 와 Transformer 를 이용한 심전도 신호의 결측값 보간

Q: 이 논문에서 정의한 TCN Transformer란 무엇인가?

TCN Transformer는 심전도 시계열 데이터의 결측값을 보간하기 위해 Temporal Convolutional Network(TCN)와 Transformer-Encoder를 결합한 모델이다. TCN 블록을 통해 넓은 수용 영역을 확보하여 심전도의 준주기적 패턴을 효과적으로 학습하며, 이를 바탕으로 Transformer의 Self-Attention이 패턴을 반영한 어텐션 스코어를 산출하여 결측값을 보간한다.

Q: TCN Transformer가 심전도 시계열 데이터의 결측값 보간에 효과적인 핵심 아이디어는 무엇인가?

연구 결과, TCN Transformer가 심전도 시계열 데이터의 결측값 보간에 효과적인 핵심 아이디어는 '준주기적 패턴 이해'에 있다. TCN 블록을 활용하여 심전도 신호의 넓은 수용 영역을 확보하고 준주기적 패턴을 반영한 표현을 학습함으로써, Transformer가 이러한 패턴을 기반으로 정확한 보간을 수행할 수 있도록 설계되었기 때문이다.

최한백; 최동훈; 손경아

학술대회자료

Temporal Convolutional Network 와 Transformer 를 이용한 심전도 신호의 결측값 보간 Missing Value Imputation in ECG Signal using Temporal Convolutional Network and Transformer

저자정보: 최한백 (아주대학교) 최동훈 (아주대학교) 손경아 (아주대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2024 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2024.12

수록면: 1,265 - 1,267 (3page)

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Temporal Convolutional Network 와 Transformer 를 이용한 심전도 신호의 결측값 보간

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본 연구는 심전도 시계열 데이터의 결측값을 보간하기 위한 Temporal Convolutional Network (TCN) Transformer 모델을 제안하며, 이는 기존 Transformer 기반 보간 모델의 한계인 point-wise self-attention을 해결하고 준주기적 패턴을 효과적으로 포착하도록 설계되었다. TC ... 전체 초록 보기

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