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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.1
- 수록면
- 162 - 169 (8page)
- DOI
- 10.7840/kics.2021.46.1.162
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본 논문에서는 학습 기반 알고리즘을 이용하여 사람의 호흡상태를 분류하는 방법을 제안한다. 특히, 본 연구에서는 호흡신호를 비접촉 방식을 활용하여 획득한다. 생체신호를 이용한 기존의 대부분의 연구들은 호흡신호의 정확한 획득과 측정을 위해 접촉방식을 활용하였다. 그러나 비접촉 방식을 활용한 호흡측정은 빛, 날씨, 모션 잡음 등의 외부요인에 접촉방식보다 더 강력한 성능을 보인다. 호흡신호 관련 기존의 연구들은 호흡상태를 분류하는 것보다는 획득한 호흡 신호를 전처리 하여 정확한 호흡신호를 얻는 것에 초점을 맞추었다. 본 논문에서는 호흡신호를 획득한 후 두 가지의 호흡상태(정상호흡과 비정상호흡)를 분류하기 위해 회귀방법과 소프트맥스 함수를 활용한다. 제안한 방법은 약 90% 정도의 호흡상태 정확도를 보여주고 학습 과정의 반복회수를 높일수록 그 정확도가 증가함을 확인하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. UWB 레이더 활용 데이터 획득
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
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