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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
신승수 (광운대학교 전자융합공학과) 김형국 (광운대학교 전자융합공학과)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제38권 제5호
발행연도
2019.1
수록면
574 - 579 (6page)

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코골이는 전형적인 수면장애 증상이며 수면 무호흡증을 유발하기 때문에 코골이의 발생을 확인하는 것이 중요하다. 이에 본 논문에서는 효율적인 코골이 식별 알고리즘으로 잔류 합성 곱 신경망을 제안한다. 잔류 학습과 합성곱 신경망을 결합한 구조인 잔류 합성 곱 신경망은 기존의 신경망보다 데이터에 존재하는 특징을 효과적으로 추출하여 코골이 식별 정확도를 향상한다. 실험 결과는 제안한 코골이 식별 알고리즘의 성능이 기존 방식보다 더 우수하다는 것을 보여준다.
#코골이 #코골이 식별 알고리즘 #잔류 학습 #잔류 합성 곱 신경망

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S. Sharma / 2016 / Sleep apnea and stroke / Stroke Vasc Neurol 1:185~191 google schola 장원규 / 2002 / 신경망 기반의 코골이 검출 알고리즘 개발에 관한 연구 / 전기학회논문지 D권 51(7):327~333 google schola 김병만 / 2018 / 스마트 베개를 위한 효율적인 스펙트럼 특징과 SVM을 이용한 코골이 판별 방법 / 한국산업정보학회논문지 23(2):11~18 dbpia E. Dafna / 2011 / Automatic detection of snoring events using Gaussian mixture models / MAVEBA :17~22 google schola S. Amiriparian / 2017 / Snore sound classification using image-based deep spectrum features / Proc. Interspeech 2017 :3512~3516 google schola

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