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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.12
- 수록면
- 1,491 - 1,499 (9page)
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Insufficient sleep time and bad sleep quality causes many illnesses and it’s research became more and more important. The most common method for measuring sleep quality is the polysomnography(PSG). The PSG is a test used to diagnose sleep disorders. The most common PSG data is obtained from the examiner, which attaches several sensors on a body and takes sleep overnight. However, most of the sleep stage classification in PSG are low accuracy of the classification. In this paper, we have studied algorithm for sleep level classification based on machine learning which can replace PSG. EEG, EOG, and EMG channel signals are studied and tested by using CNN algorithm. In order to compensate the performance, a mixed model using both CNN and DNN models is designed and tested for performance.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련연구
3. 데이터셋
4. 신경망 알고리즘
5. 실험 결과
6. 결론 및 향후 연구과제
REFERENCE
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
S. Khalighi / 2013 / Automatic Sleep Staging: A Computer Assisted Approach for Optimal Combination of Features and Polysomnographic Channels / Expert Systems with Applications 40(17):7046~7059
김숙영 / 2018 / 우리나라 성인의 수면시간 관련 요인 / 한국데이터정보과학회지 29(1):153~165
이지은 / 2018 / 수면 단계에 따른 심전도 신호의 상관관계 분석 / 멀티미디어학회논문지 21(12):1370~1378
K. H. Lee / 1999 / Sleep, Dreams and Sleep Disorders / Journal of the Korean Society of Automotive Engineers 21(4):66~67
양은주 / 2002 / EEG 잡파 특성 분석 / 한국지능시스템학회 논문지 12(4):366~372
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