메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
송단 (광주과학기술원) 최진영 (광주과학기술원) 전성찬 (광주과학기술원)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2019 학술대회 발표 논문집
발행연도
2019.2
수록면
951 - 956 (6page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
수면 방추파(Sleep spindle)는 사람의 수면 주기 가운데 수면 2 단계에 주로 나타나는 뇌 활동이다. 뇌 발달과 학습에서의 역할 때문에, 수면 방추파에 대한 생물학적, 임상적 관심이 급속히 증가하고 있다. 본 연구를 통해 공개되어 있는 자동화된 수면 방추파 검출기들(Automated sleep spindle detectors)을 중년층 수면 질환 환자 피험자들의 수면다원검사 데이터베이스로부터 획득한 수면뇌파 및 기존에 검출된 수면 방추파 정보에 적용하여, 자동화된 검출기의 성능을 객관적인 방법으로 평가했다. 기존의 Parameter 를 이용하여 자동화된 검출기의 성능을 평가한 후, 성능을 향상하기 위해 각 자동화된 검출기의 Parameter 변화를 시도해서 피험자 별로 자동화된 검출기를 최적화했다.
자동화된 검출기의 성능을 비교 분석한 결과, 대체적으로 Precision 이 높은 경우 Recall 이 낮고, 반대로 Recall 이 높은 경우 Precision 이 낮은 서로 상반된 특징을 나타냈다.
피험자 별로 차이가 심했던 점과 특정 자동화된 검출기가 최악의 성능을 나타냈던 점에 대해 재고의 여지가 있으며, 2 개 또는 그 이상의 자동화된 검출기들을 조합하거나 자동화된 수면 방추파 검출에 딥 러닝 방법을 적용해서 자동화된 수면 방추파 검출 성능을 개선할 수 있는지 검증할 필요가 있다.

목차

요약문
1. 서론
2. 자료와 분석방법
3. 결과
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0