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문제 정의
- 따라서 본 논문에서는 개인의 건강상태와 수면 상태를 측정하고 이 데이터를 기반으로 지능화된 수면의 질을 분석하는 수면장애를 산출하는 알고리즘을 제시하고자 한다.산출결과가 수면장애를 치유하기 위해 조명과 색광을 제어하는 라이트 테라피 서비스와 연동될 경우 수면을 치유하는 지능화된 수면 테라피 서비스가 가능하다[12, 13].
- 이 같은 문제는 모바일 기기를 활용한 측정기법을 도입할 경우 주관적 측정방식의 문제점을 일부 보완할 수 있다.따라서 본 논문에서는 모바일 기기를 활용한 지능형 가상 수면센서를 다음에서 제안하고자 한다.
- 본 논문에서 제안한 수면서비스 테라피 모델의 효용성을 확인하기 위해서는 각 요소의 기능과 성능에 대한 실험을 실시하였다.
- 본 논문에서는 안전사고나 심혈관 질환의 원인이 되기도 하는 수면장애를 관리하기 위해 모바일 기반의 가상 수면센서를 정의하고 이를 이용한 수면 테라피 서비스 모델을 제안하였다.가상 수면센서는 임상에서 수면장애 지수를 진단할 때 사용하는 PSQI에모바일 기반의 센서기기를 활용해서 데이터를 활용하는 방식을 보완해주는 장점을 갖도록 제안하였다.
- 서비스 모델의 효용성을 확인하기 위해 문진 기반의 PSQI결과와 기기를 이용한 PSQI결과를 비교하여 추정된 결과의 신뢰성을 확인하고자 한다. 문진기반으로 실험을 할 경우 인간의 기억력 한계에 따른 데이터 망각 손실이 예상되기 때문에 데이터 손실율을 고려하기로 하였다.
가설 설정
- 문진기반으로 실험을 할 경우 인간의 기억력 한계에 따른 데이터 망각 손실이 예상되기 때문에 데이터 손실율을 고려하기로 하였다.심리학자인 헤르만 에빙하우스는 인간이 학습한 사실에 대해서 하루가 지나면 33%만 기억하며 이틀이 지나면 28%, 한달이 지나면 21%만 기억한다고 하였으므로 지난 한달간의 평균기억율을 23%로 볼 때 수면장애에 필요한 데이터의손실율을 77%로 가정한다.물론 인간의 반복학습능력을 고려하면 망각율은 줄어들 수 있으나 이 부분은 고려하지 않는다.
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