과제정보
이 논문은 2017년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된기초연구사업임(No. 2017R1A6A1A03015496). 또한 이 논문은 2018년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 기초연구사업임(No.2018R1D1A1B07044907).
한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)
- 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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- Pages.630-632
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- 2023
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
어텐션 메카니즘을 이용한 생체신호처리 연구 동향 분석
A Research Trend Study on Bio-Signal Processing using Attention Mechanism
- Yeong-Hyeon Byeon (IT Research Institute, Chosun University) ;
- Keun-Chang Kwak (Dept. of Electronics Engineering, Chosun University)
- 발행 : 2023.05.18
초록
어텐션 메커니즘은 딥 뉴럴네트워크에 결합하여 언어 생성 모델에서 성능을 개선하였고, 이러한 성공은 다양한 신호처리 분야에 응용 및 확장되고 있다. 특정 입력 신호 부분에 선택적으로 집중함으로써, 어텐션 모델은 음성 인식, 이미지와 비디오 처리, 그리고 생체인식 등의 분야에서 더 높은 성능을 보여주고 있다. 어텐션 기반 모델은 심전도 신호를 이용한 개인식별 및 부정맥검출, 뇌파도 신호를 이용한 발작유형분류 및 수면 단계 분류, 근전도 신호를 이용한 제스처 인식 등에 사용되고 있다. 어텐션 메커니즘은 딥 뉴럴네트워크의 해석 가능성과 설명 가능성을 향상시키기 위해 사용되기도 한다. 신호 처리 분야에서의 어텐션 모델 연구는 지속적으로 진행 중이며, 다른 분야에서의 잠재력 탐구에 대한 관심이 높아지고 있다. 따라서 본 논문은 어텐션 메카니즘을 이용한 생체신호처리 연구 동향 분석을 수행한다.
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