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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Bong-Kee Sin (부경대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.44 No.10
발행연도
2017.10
수록면
1,026 - 1,033 (8page)
DOI
10.5626/JOK.2017.44.10.1026

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

Health State Clustering and Prediction Based on Bayesian HMM
Bong-Kee Sin Journal of KIISE 2017.10 학술저널

2016

Health State Clustering and Prediction based on Bayesian HMM
Bong-Kee Sin 한국정보과학회 학술발표논문집 2016.12 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문은 계층적 디리슐레 과정(HDP)과 은닉 마르코프 모형(HMM)이 결합된 베이스 통계학적 방법과 HMM의 상태 지속 정보를 이용한 건강 상태 예측 방법을 제안한다. HDP-HMM은 베이스 방법의 HMM 확장 모형으로서 건강의 동적 특성을 고려하여 불확실하고 가늠하기조차도 어려운 건강 상태의 수를 추정할 수 있게 해준다. 모의 데이터와 실제 건건 검진 데이터를 이용한 시험을 통하여 흥미 있는 행동 특성을 볼 수 있었으며 최대 5년까지로 제한한 미래 예측도 충분한 가능함을 확인하였다. 미래는 불확실하며 예측 문제는 본질적으로 어렵다. 그러나 본 연구의 실험 결과로 동적인 문맥 하에서 다중 후보 가설을 제시함으로서 실용 가능한 건강상태의 장기 예측이 가능하다는 것을 읽을 수 있었다.
#건강검진 데이터 #건강상태 #계층적 디리슐레 과정 #은닉 마르코프 모델 #예측 #health clinic data #health state #hierarchical Dirichlet process #hidden Markov model #prediction

목차

요약
Abstract
1. Introduction
2. Hierarchical Dirichlet Process-HMM
3. Nonparametric Bayesian HMM
4. Health State Dynamics Analysis
5. Health State Prediction
6. Conclusion
References

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
Y.-W. Kim, B.-K. Sin, and H. Choi, HMM-based health state clustering and Prediction, Proc. 5th Int. Conf. on Ubiq. Computing App. and Wireless Sensor Netowrk (UCAWSN-16), 2016. R. Y. Coley, et al., A Bayesian hierarchical model for prediction of latent health states from multiple data sources with application to active surveillance of prostrate cancer, [Online]. Available: http://arXiveeprintarXiv:1508.07511 [stat.ME], Aug. 2015. L. R. Rabiner, A tutorial on hidden Markov models and selected applications in speech recognitions, Proc. IEEE, Vol. 77, pp. 257-286, 1989. M. Beal, Variational algorithms for approximate Bayesian inference, PhD thesis, Univ. London, 2003. P. I. Green, Reversible jump Markov chain Monte Carlo computation and Bayesian model determination, Biometrika, Vol. 82, pp. 711-732, 1995.

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