Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2011.04a
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  • Pages.1234-1236
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  • 2011
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Classification method for time series blood pressure sensor data using Scalar Vector Machine

스칼라 벡터 머신 기법을 활용한 시계열 혈압 센서 데이터의 분류 기법

  • Han, Xiaoyue (Dept. of Computer Science and Engineering, Ewha Womans University) ;
  • Maeng, Bo-Yeon (Dept. of Computer Science and Engineering, Ewha Womans University) ;
  • Lee, Min-Soo (Dept. of Computer Science and Engineering, Ewha Womans University)
  • ;
  • 맹보연 (이화여자대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 이민수 (이화여자대학교 컴퓨터공학과)
  • Published : 2011.04.30
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Abstract

최근 고령화 사회가 도래함에 따라 복지 사회 실현을 위해 의료기술에 IT 기술을 접목하여 인간의 건강을 효과적으로 유지하려는 요구가 증가하였다. 이러한 요구의 증가로 인해 원격으로 건강 상태를 검진하여 질병을 방지하거나 만성적인 환자의 건강상태를 장기적으로 관찰할 수 있는 IT 기술에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 누적된 인체 센서 데이터에 대한 분류화 기법을 제안하여 구현하고 성능을 검증하였다. 분류화 기법은 인체 센서 데이터에 잘 적용될 수 있는 지지벡터 기계를 활용하여 구현하였다. 인체 센서 데이터의 대표패턴 정의와 실험을 위한 잡음 생성을 통하여 분류화 정확도를 높일 수 있도록 실험을 설계하였고 다양한 설정 변수에서도 기법을 실험하여 빠르고 정확한 기법을 설계 및 구현하였다.

Keywords