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저자정보
맹보연 (이화여자대학교) 최옥주 (이화여자대학교) 이민수 (이화여자대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2009 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 제36권 제1호(C)
발행연도
2009.6
수록면
139 - 142 (4page)

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WBAN환경의 의료 응용 분야 서비스에서는 의료 센서로부터 데이터를 받아 모니터링 하거나 저장 후 의사의 진단을 제공 하고 있다. 따라서 생체신호의 특성을 반영하여 새로운 정보를 발견하는 분석 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 WBAN환경에서 혈압 데이터를 분류하는 방법을 설계한다. 실시 산으로 데이터 베이스에 저장되는 혈압 데이터를 분석하기 위해 존재하는 데이터에 대한 규칙을 만들고 그 규칙의 정확도를 평가하여 가장 좋은 규칙을 찾는다. 이렇게 찾은 규칙을 실제로 분류가 필요한 데이터에 적용하여 클래스를 정의한다. WBAN환경에서는 실시간으로 데이터가 들어오므로 데이터의 양이 크다. 따라서 대용량의 데이터를 분석할 때 시간적 공간적으로 한계가 있다. 본 연구에서는 방대한 양의 혈압 데이터를 시공간적으로 효율적이게 적용하기에 적합하도록 생태계 모방 진화적 알고리즘인 Particle Swarm Optimization 알고리즘과 데이터마이닝 기법인 분류화 방법을 적용하여 혈압 데이터를 분류하기 위한 규칙을 찾는데 적용하여 WBAN 환경에서 혈압 데이터의 PSO기반 분류화 시스템 설계 방법을 제안한다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련연구
3. 시스템 설계
4. 결론 및 향후 연구 과제
[참고문헌]

참고문헌 (0)

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