뉴럴네트워크를 이용하여 EEG Data의 기저질환 유무 분류

윤희진

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자료유형: 학술저널

저자정보: 윤희진 (장안대학교)

저널정보: 한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제18권 제12호

발행연도: 2020.1

수록면: 279 - 284 (6page)

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2020년 1월, COVID19는 온 지구를 팬데믹에 빠트렸다. 이로 인해 경제적으로 큰 손실을 가져왔으며, 사회적으로 혼란을 일으키고 있다. 이러한 코로나19는 심장병, 고혈압, 당뇨, 뇌졸중, 우울증, 암 등과 같은 기저질환자들에게 감염률이 월등히 높다. 또한, 기저질환자가 기저질환이 없는 사람들보다 치명률이 훨씬 높다고 연구되었다. 본 연구에서는 뇌파데이터를 이용하여 기저질환의 유·무를 분류하였다. 기저질환자 유·무에 대한 분류를 위해 사용된 데이터는 데이터사이언스랩에서 제공하는 뇌파데이터로 33개의 특징과 69개의 샘플로 이루어졌다. 데이터의 전처리는 Z-score를 사용하였다. 분류는 뉴럴네트워크 인 NEWFM와 ZNN엔진을 사용하였다. 실험 결과 기저질환자의 유·무에 대한 분류결과 NEWFM은 77.94%, ZNN은 76.47%의 실험 결과를 얻었다. 이 연구를 통해 뇌파데이터를 측정하고 기저질환의 유무를 분류하고 높은 감염률을 보이는 기저질환자들이 COVID19로부터 예방 할 수 있으리라 기대한다. 이를 기반으로 향후 기저질환에 대한 세분류를 할 수 있는 연구가 필요하고, 각 기저질환이 전염병에 미치는 영향에 대해서도 연구가 필요하다.

#뇌파데이터 #기저질환 #COVID19 #뉴럴네트워크 #NEWFM #ZNN

참고문헌 (15)

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Soo Lim / 2020 / Collateral Damage of the COVID‐19 Pandemic on Nutritional Quality and Physical Activity: Perspective from South Korea / Obesity 28(10):1788~1790

최미영 / 2020 / 국내 코로나19 감염병의 초기 현황에 대한 신속 고찰 / 대한의사협회지 63(8):504~511

Sohaib. A. T / 2013 / Evaluating classifiers for emotion recognition using EEG / Foundations of Augmented Cognition Lecture Notes in Computer Science 8027:492~501

Duda. T. O / 2000 / Pattern classification / Wiley-INterscience

Landfield PW / 1972 / Theta Rhythm: A Temporal Correlate of Memory Storage Processes in the Rat / Science 175:87~89

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