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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.7
- 수록면
- 1,102 - 1,110 (9page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2020.69.7.1102
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Previous studies have examined whether symptoms found in annual health examinations could be predictive to classify a person with depressive disorders. In this paper, Convolutional Neural Network(CNN) and Light Gradient Boosting Machine (LightGBM)-based depression classification models were proposed based on physical and environmental information of health examinations. For this, input data of CNN and LightGBM were pre-processed by adding and excluding several environmental information that could highly affect the prediction results. And the optimal model of CNN and LightGBM were obtained through hyperparameter analysis to maximize the depression classification performance. Performance results proved that the predictive accuracy of 2D-CNN was 78.71% and AUC values for 1D-CNN, 2D-CNN, LightGBM were 0.750, 0.716, 0.731, respectively. By comparing performance results, our proposed classification models outperformed the ANN and DNN-based conventional models in terms of accuracy and AUC.
목차
Abstract
1. Introduction
2. 본론
3. 결론
References
참고문헌 (27)
참고문헌 신청
전현규 / 2015 / 국내성인에 있어서 우울증이 자살생각에 미치는 영향에 관한 실증연구: 국민건강영양조사 2008~2012 자료를 중심으로 / 한국콘텐츠학회 논문지 15(7):264~281
K. Kroenke / 2001 / The PHQ-9 : validity of a brief depression severity measure / Journal of general internal medicine 16(9):606~613
박승진 / 2010 / 한글판 우울증 선별도구(Patient Health Questionnaire-9, PHQ-9)의 신뢰도와 타당도 / 대한불안의학회지 6(2):119~124
P. Y. Simard / 2003 / Best practices for convolutional neural networks applied to visual document analysis / Icdar 3(2003)
E. Medina / 2017 / Comparison of CNN and MLP classifiers for algae detection in underwater pipelines / 2017 Seventh International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications (IPTA) :1~6
K. Kroenke / 2001 / The PHQ-9 : validity of a brief depression severity measure / Journal of general internal medicine 16(9):606~613
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P. Y. Simard / 2003 / Best practices for convolutional neural networks applied to visual document analysis / Icdar 3(2003)
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