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    일상 맥락에서 인간의 집중도를 객관적으로 측정·반영하려는 시도는 아직 제한적이다. 본 연구는 웨어러블 센서로 수집한 멀티모달 생체신호를 바탕으로 집중·주의 상태를 정밀 판별하는 실시간 적용 가능 예측 모델을 제안한다. 공개 데이터셋 K-EmoPhone을 활용하여 통계·시계열 특성을 추출하고, 경험표집법(ESM) 기반의 시간 단위 집중도 라벨을 예측 대상으로 설정하였다. 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트, SVM 등 여러 모델을 비교한 결과 ... 전체 초록 보기

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