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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
유소월 배상현 (조선대학교)
저널정보
한국정보전자통신기술학회 한국정보전자통신기술학회 논문지 한국정보전자통신기술학회 논문지 제10권 제5호
발행연도
2017.10
수록면
417 - 423 (7page)

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인간의 건강에 대한 관심 증가에 맞춘 상시적인 질병 관리를 위해 다수 개의 측정센서를 이용하여 측정된 생체신호를 융합한 임계값을 분석하여 개개인의 맞춤형 진단을 위한 모니터링 시스템을 구현하고자 한다. 성능평가 결과 생체 신호의 분석을 위한 SVM 알고리즘은 평균 2%의 오차율이 나타났으며, 윈도우의 크기를 5000으로 분할했을 때 저장 공간의 최대 19.2%를 축소함으로써 효과적임을 보였다. 분류의 정확도는 윈도우 크기를 5000으로 분할했을 때 97.2%로 가장 높은 정확도를 보였다. 또한 총 5000개의 생체 신호 집합의 분석 결과 중 84개의 결과가 다르게 나왔으나 시스템으로부터의 결과가 전문가의 진단 결과보다 더 낮은 경우는 발생하지 않았으며, 약 98%의 정확도를 보였다.
#Smart Healthcare #Bio-Signals #Monitoring System #SVM

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 시스템 구성 및 구현
3. 성능평가
4. 결론
REFERENCES

참고문헌 (5)

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[학술지(정기간행물)] - Hun Jin / 2017 / The Smart Healthcare Trend and Technology / The Magazine of the IEEE 44 (2) : 17 ~ 17 google schola [학술지(정기간행물)] - Jeong-Rae Kim / 2017 / Overview of Smart Healthcare Technology / The Magazine of the IEEE 44 (2) : 18 ~ 23 google schola [기타자료] - Kimberly Tuck / 2007 / Tilt Sensing Using Linear Accelerometers / Freescale Semiconductor AN3461 google schola [학술대회논문] - Y. Liu / 2006 / Applying support vector machine to P2P traffic identification with smooth processing / IEEE Int. Conf. on Signal Processing 3 : 16 ~ 20 google schola [학술대회논문] - Zhuang, D. / 2005 / Efficient Text Classification by Weighted Proximal SVM / Proceedings of the Fifth IEEE International Conference on Data Mining : 538 ~ 545 google schola

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