$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

독감 확산 예측을 위한 멀티모달 학습과 웨어러블 센서 기반의 기침 감지 시스템 설계
Design of Cough Detection System Based on Mutimodal Learning & Wearable Sensor to Predict the Spread of Influenza 원문보기

한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회, 2018 May 11, 2018년, pp.428 - 430  

강재식 (충남대학교 컴퓨터공학과) ,  백문기 (충남대학교 컴퓨터공학과) ,  최형탁 (충남대학교 컴퓨터공학과) ,  이규철 (충남대학교 컴퓨터공학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 논문에서는 독감확산 예측을 위한 웨어러블 센서를 이용한 기침 감지 모델을 제안한다. 서로 상이한 기침 신체데이터를 사용하고 기침 감지 알고리즘의 구현없이 기계가 학습하는 방식인 멀티모달 DNN을 이용하여 설계하였다. 또한 웨어러블 센서를 통해 실생활의 기침 오디오 데이터와 기침 3축 가속도 데이터를 수집하였고, 두 개의 데이터중 하나의 데이터만으로도 감지를 위한 학습이 가능토록하기 위해 각각 MFCC와 FFT를 이용하여 특징 벡터를 추출하는 방법을 이용하였다.

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문은 독감확산 예측 방법의 일환으로 웨어러블 센서를 이용한 기침 감지 모델을 제안하였다. 실험 환경이 아닌 실생활에서 사용이 가능하기 위해서는 실생활에서의 성능측정과 실생활에서 수집된 데이터를 활용하는 것이 중요하다.
  • 본 연구에서는 이러한 연구들을 결합하고 발전시켜 웨어 러블 센서를 이용한 독감확산 예측을 위한 신체 데이터의 수집과 신체 데이터를 활용한 기침 감지 멀티모달 학습 모델을 제안한다.
  • 본 연구에서는 이러한 유행성 독감의 예방과 확산 예측을 목적으로 웨어러블 센서를 활용한 기침 감지모델을 제안한다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로