인공지능 기술을 활용한 사용자 상태 모니터링 데이터 분석 |
Park, Cheol-Su
(광운대학교)
Jo, Tae-Heum (광운대학교) Seok, U-Jun (광운대학교) Hwang, Bo-Seon (삼성전자) |
1 | T. Cho, U. Sunarya, M. Yeo, B. Hwan,, Y.S. Koo, and C. Park, Deep-ACTINet: End-to-End Deep Learning Architecture for Automatic Sleep-Wake Detection Using Wrist Actigraphy. Electronics 9 (2019), pp. 1-21 DOI |
2 | 김종원, 수면연구를 위한 액티그라피 정량분석 방법론. 수면정신생리 2016 |
3 | 이원규, 하용남, 윤희남, 김기언, 박광석, T-REX: 일상생활 중 심전도 모니터링을 위한 패치형 시스템. 대한의용생체공학회 춘계 학술대회 2014. 05 |
4 | B. Hwang, J. You, T. Vaessen, I.M. Germeys, C. Park, and B.T. Zhang, Deep ECGNet: An Optimal Deep Learning Framework for Monitoring Mental Stress Using Ultra Short-Term ECG Signals. TELEMEDICINE and e-HEALTH 24 (2018), pp. 1-20 DOI |