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저자정보
Unang Sunarya (Kwangwoon University) Hyunsoo Yu (Kwangwoon University) Sayup Kim (Korea Institute of Industrial Technology) Cheolsoo Park (Kwangwoon University)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2021년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
1,074 - 1,077 (4page)

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Sleep has an important role in human daily activities. Lack of sleep might cause fatigue, loss of focus, and furthermore lead to various sleep-related diseases. Research on human sleep has been conducted in many ways starting from high-cost and complex process (polysomnography) to low-cost and simpler process such as actigraphy. Several different methods were used during the experiment such as (EEG), electrocardiography (ECG), and ballistocardiography (BCG) to automate the process for sleep analysis. A machine learning algorithm called random forest has been used to classify awake and sleep states. Additionally, the random forest algorithm was optimized with random search to improve the classification performances. The result showed the accuracy of the optimized random forest was higher (81.35 %) than the result without using the optimization method (79.82 %).

목차

Abstract
I. Introduction
II. Method
Ⅲ. Results
Ⅳ. Conclusion
References

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