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기계학습 기반 정신건강 모니터링 시스템 개발
Development of machine learning-based mental health monitoring system 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 한국과학기술정보연구원
Korea Institute of Science and Technology Information
연구책임자 김영훈
참여연구자 이민호
보고서유형1단계보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2018-01
과제시작연도 2017
주관부처 미래창조과학부
Ministry of Science, ICT and Future Planning
등록번호 TRKO201800002514
과제고유번호 1711058233
사업명 한국과학기술정보연구원연구운영비지원
DB 구축일자 2018-03-24
키워드 정신건강.모니터링.기계학습.뇌파.mental health.monitoring.machine learning.EEG.
DOI https://doi.org/10.23000/TRKO201800002514

초록

본 사업은 간단한 뇌파 측정을 바탕으로 정신건강 상태를 모니터링할 수 있는 인공지능 기술을 개발하는 것을 목적으로 함.

○ 대규모 뇌파 데이터 수집 및 분석
○ 대규모 뇌파 데이터 기반 인공지능 정신건강 모니터링 기술 개발
○ 개발된 모니터링 모델을 탑재한 정신건강 모니터링 시제품의 제작

(출처 : 보고서 초록 5p)

Abstract

Ⅳ. Results of the research
○ Collected big EEG data
- Collected more than 1,000 EEG data for artificial intelligence analysis
- Collected 4 mental status information for each EEG data

○ Developed mental monitoring techniques
- Developed CNN-based deep learning models of 91% accura

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 제 출 문 ... 3
  • 보고서 초록 ... 5
  • 요 약 문 ... 6
  • Summary ... 8
  • Contents ... 11
  • 목차 ... 12
  • 제1장 연구개발과제의 개요 ... 14
  • 제1절 목적 및 필요성 ... 14
  • 제2절 연구개발 과제의 목표 및 내용 ... 16
  • 1. 연구개발 과제의 목표 ... 16
  • 2. 연구개발 과제의 내용 ... 16
  • 제3절 추진전략 및 방법 ... 17
  • 1. 대규모 뇌파 데이터의 수집 및 분석 ... 17
  • 2. 인공지능 기반 정신건강 모니터링 기술 개발 ... 17
  • 3. 정신건강 모니터링 시제품 제작 ... 17
  • 제2장 국내외 기술개발 현황 ... 19
  • 제1절 국내 기술 개발 현황 ... 19
  • 제2절 국외 기술 개발 현황 ... 19
  • 제3장 연구개발 수행 내용 및 결과 ... 22
  • 제1절 대표 성과 ... 22
  • 제2절 주요 성과 ... 23
  • 제4장 목표달성도 및 관련 분야에의 기여도 ... 25
  • 제1절 기술개발 등 실적(달성도: 100%) ... 25
  • 제2절 기술마케팅 등 실적(당초 목표 대비 달성도 : 100 %) ... 26
  • 제5장 연구개발 결과의 활용계획 ... 28
  • 제1절 기술개발 등 계획 ... 28
  • 제2절 기술마케팅 및 기술이전 등 계획 ... 29
  • 제6장 참고 문헌 ... 30
  • 끝페이지 ... 31

연구자의 다른 보고서 :

참고문헌 (25)

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