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문제 정의
- 본 논문에서는 지지 벡터 기계를 적용하여 시계열 혈압 패턴을 분류하는 방법을 제안한다. 지지 벡터 기계는 다양한 매개변수의 실험을 통하여 최적화하여야 하나 학습 시간 및 분류화 시간이 인공신경망에 비하여 우수하다.
- 분류화 기법을 통하여 각 사람의 인체 데이터의 특징을 찾아내어 진단이나 치료에 활용할 수 있다. 본연구에서는 인체 통신망으로부터 수집된 시계열 데이터를 분석하는 방법으로 지지 벡터 기계를 제안하고 인공 신경망과의 비교를 통해 앞으로의 시계열 혈압 패턴을 분류하고 탐지하는 방법의 가이드라인을 제시한다.
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