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Kafe 바로가기주관연구기관 | 한국전자통신연구원 Electronics and Telecommunications Research Institute |
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연구책임자 | 김승환 |
참여연구자 | 전홍진 , 정석원 , 김종훈 , 김승호 , 방창현 , 남기창 , 장동표 , 변상원 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2018-04 |
과제시작연도 | 2017 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 정보통신기획평가원 Institute of Information&Communications Technology Planning&Evaluation |
등록번호 | TRKO202100007006 |
과제고유번호 | 1711055144 |
사업명 | 한국전자통신연구원연구개발지원 |
DB 구축일자 | 2021-07-24 |
키워드 | 우울장애.스트레스.생체 신호 센서 모듈.근거리 통신 모듈.징후 예측 알고리즘.Depressive disorder.Panic disorder.Biological signal sensor.Near field communication.Symptom prediction algorithm. |
• 정신 건강 모니터링을 위한 생체 신호 센서 모듈 개발
• 생체 신호 데이터 전송을 위한 데이터 통신 및 서버 모듈 개발
• 우울증, 공황장애, 정상군에 대한 IRB 승인 및 임상 데이터 수집
• 우울증, 공황장애, 정상군 분류 알고리즘 개발
- 피부 전도도를 이용한 질환과 우울 분류: 정확도 80% 이상
- 심전도를 이용한 공황과 정상 분류: 정확도 76.1%
- 뇌파를 이용한 공황·우울·정상의 분류: 정확도 76.7%
- 최적 특징 지표를 이용한 우울·정상의 분류: 정확도 최대 86.6%<
• 정신 건강 모니터링을 위한 생체 신호 센서 모듈 개발
• 생체 신호 데이터 전송을 위한 데이터 통신 및 서버 모듈 개발
• 우울증, 공황장애, 정상군에 대한 IRB 승인 및 임상 데이터 수집
• 우울증, 공황장애, 정상군 분류 알고리즘 개발
- 피부 전도도를 이용한 질환과 우울 분류: 정확도 80% 이상
- 심전도를 이용한 공황과 정상 분류: 정확도 76.1%
- 뇌파를 이용한 공황·우울·정상의 분류: 정확도 76.7%
- 최적 특징 지표를 이용한 우울·정상의 분류: 정확도 최대 86.6%
- 혈액을 이용한 질환과 정상의 분류: 정확도 78.1%
(출처 : 요약서 3p)
과제명(ProjectTitle) : | - |
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연구책임자(Manager) : | - |
과제기간(DetailSeriesProject) : | - |
총연구비 (DetailSeriesProject) : | - |
키워드(keyword) : | - |
과제수행기간(LeadAgency) : | - |
연구목표(Goal) : | - |
연구내용(Abstract) : | - |
기대효과(Effect) : | - |
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