2019년 컴퓨터종합학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
수면호흡음을 이용한 머신러닝 기반의 수면무호흡 분류 |
| 영문제목(English Title) |
Classification of sleep breathing sounds based on machine learning using breath sounds |
| 저자(Author) |
이영록
김형욱
황민태
박동규
YoungRok Lee
HyoungWook Kim
MinTae Hwang
DongGyu Park
|
| 원문수록처(Citation) |
VOL 46 NO. 01 PP. 1017 ~ 1019 (2019. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
수면무호흡증은 수면중 일시적으로 호흡을 못하는 증상으로 수면 장애를 일으켜 수면의 질을 현저하게 낮게 만들며 지속될 경우 수면부족과 그로 인한 다양한 질환을 야기할 수 있고 심한 경우 수면 중 돌연사를 일으키기도 하는 심각한 증상이다. 본 연구에서는 호흡음을 이용한 머신러닝 기반의 수면무호흡 검출 방법을 제안하였다. 녹음된 수면 호흡음을 전처리 과정을 거쳐서 데이터셋을 만들었고 CNN기반의 수면무호흡, 수면저호흡, 코골이 소리를 분류할 수 있는 머신러닝 모델을 만들고 학습시키고 호흡음 분류에 사용해 보았다. 현재의 검사방법을 대체할 수 있는 정확도는 보여주지 못했지만 향후 지속적인 연구를 통해서 수면다원검사를 대체하는데 기여할 수 있을 것으로 생각된다. |
영문내용
(English Abstract) |
|
| 키워드(Keyword) |
|
| 파일첨부 |
PDF 다운로드
|
