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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2007 가을 학술발표 논문집 제34권 제2호(C)
발행연도
2007.10
수록면
470 - 474 (5page)

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U-healthcare는 종래의 헬스케어 영역에 유비쿼터스 기술을 접목하여 개인의 건강상태 관리를 도와주는 서비스이다. 이의 기반이 되는 기술인 질환 유무를 판별하는 기법은 그 동안 헬스케어 영역에 적용시켜 왔다. 하지만, 적시에 언제 어디서나 지속적인 모니터링이 요구되는 U-health환경에서는 기존의 기계학습기법을 그대로 적용하는 데에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 통계기반의 질환 유무 판별 기법을 제안한다. 본 판별 기법은 질환 판별에 이용되는 생체신호와 신체증상의 종류로 배열 구조를 설정하고 축적된 데이터로부터 생체신호와 신체증상간의 쌍에 누적 빈도 수를 기록하여 학습한 뒤 고안한 판별식을 적용시켜 사용자의 질환을 판별하는 기법이다. 제한적인 검증이지만 약 360명의 실제 환자 데이터를 이용하여 기법을 검증하였고, 빠른 속도와 지속적인 개선이 가능한 기법임을 알 수 있었다. 추후 정확한 데이터를 기반으로 다른 기법과의 비교 검증으로 엄밀한 검증이 요구된다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련연구
3. U-Health환경에서 질환 유무 판별 기법의 조건
4. 통계학적 질환 판별 기법
5. 검증
6. 결론
7. 참고문헌

참고문헌 (0)

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