2018년 컴퓨터종합학술대회
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| 한글제목(Korean Title) |
불면 증상 요소 기반 군집화 알고리즘 비교: 스마트 밴드 착용 실험 중심으로 |
| 영문제목(English Title) |
Comparing Clustering Algorithms Based on Insomnia-related Features: Focusing on a Smart Band Wearing Experiment |
| 저자(Author) |
안동현
박성규
이상원
차미영
Donghyun Ahn
Sungkyu Park
Sang Won Lee
Meeyoung Cha
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 45 NO. 01 PP. 2151 ~ 2153 (2018. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
빅데이터 마이닝 및 다양한 계산학 모델들은 건강 연구 분야에서도 중요한 역할을 담당하고 있다. 정신건강의학에서도 우울증, 불면증 등의 정신 장애 분석에 빅데이터 기반 예측 모델을 도입하려는 움직임이 활발하다. 이번 연구에서는 경증의 불면증 환자들을 대상으로 총 2주 동안 스마트 밴드를 통해 일상생활 행동 데이터와 수면 데이터를 수집하는 실험을 진행하였다. 수집된 데이터를 분석한 결과, 다양한 일상생활 패턴 중에서 불면 증상과 인과 관계에 있는 중요한 요소들을 찾을 수 있었고, 정성 평가 상에서도 기존의 불면증 인지행동치료에서 강조된 치료적 요소임을 확인할 수 있었다. 선택된 요소들을 기반으로 군집화(clustering)했을 때, 수개의 군(cluster)으로 나뉘어 짐을 확인해 볼 수 있었다. 이번 연구에서 발견된 중요 요소들 및 군집화 결과는 이후 온라인을 통한 보다 개인화된 맞춤형 불면증 중재(intervention) 시스템 개발을 위한 기반 정보로 사용될 수 있을 것이다.
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영문내용
(English Abstract) |
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