KCC 2021
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
스마트워치 기반 COVID-19 진단의 이상탐지 모델 성능 비교 |
| 영문제목(English Title) |
A Comparison of Anomaly Detection Techniques for Smartwatch-based COVID-19 Diagnosis |
| 저자(Author) |
조형래
한용섭
강태신
김진현
Hyeongrae Cho
Yongseop Han
Taeseen Kang
Jinhyun Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 01 PP. 0905 ~ 0907 (2021. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
뚜렷한 증상이 없는 증상이 없는 무증상 COVID-19 환자는 국가적으로 COVID-19 대처에 큰 어려움을 주고 있다. 최근 스마트워치의 의료 첨단화와 대중화는 의료 체계에 있어서 새로운 진단 예측 방법을 제시하고 있다. 본 논문에서는 스마트워치에서 얻을 수 있는 기본 생리 정보를 근거로 COVID-19을 진단 및 예측할 수 있는 세 가지 이상탐지(Anomaly detection) 기법-마할라노비스 거리, 마할라노비스 거리 기반 MCD(최소 공분산 추정), OC-SVM(One Class Support Vector Machine)-을 비교 분석한다. 현재 제공된 데이터를 기반으로 OC-SVM의 성능이 가장 좋으며, 특히 26명의 확진 환자 중, 11명에 대해서 OC-SVM이 COVID-19을 조기에 확진함을 볼 수 있었다. |
영문내용
(English Abstract) |
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