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본 논문에서는 시간 흐름을 고려한 특징추출과 군집분석을 이용한 헬스 리스크 관리를 제안한다. 제안하는 방법은 세단계로 진행한다. 첫 번째는 전처리 및 특징추출 단계이다. 이는 웨어러블 디바이스를 이용하여 라이프로그를 수집하여 불완전데이터, 에러, 잡음, 모순된 데이터를 제거하며 결측 값을 처리한다. 그 다음 특징추출을 위해 주성분 분석을 통해 중요 변수를 선택하고, 상관계수와 공분산을 통해 데이터 간의 관계와 유사한 데이터들의 분류를 진행한다. 또한 라이프로그에서 추출한 특징을 분석하기 위해 시간의 흐름을 고려하여 K-means 알고리즘을 통해 동적 군집을 진행한다. 새로운 데이터는 오차 제곱합의 증가분을 기반으로 유사성 거리 측정 방법을 통해 군집을 진행하고, 시간의 흐름을 고려하여 군집에 대한 정보를 추출한다. 따라서 특징 군집을 통해 헬스 의사결정 시스템을 이용하여 신체적 특성, 생활습관, 질병여부, 헬스케어 이벤트 발생위험, 예상 정도 등의 요소를 통해 리스크를 관리할 수 있다. 성능평가는 Precision, Recall, F-measure을 사용하여 제안하는 방법과 퍼지방법, 커널기반 방법을 비교한다. 평가결과 제안하는 방법이 우수하게 평가된다. 따라서 제안하는 방법을 통해 유병자와의 유사도를 이용하여 정확한 사용자의 잠재적 건강 위험을 예측 및 적절한 관리가 가능하다.
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참고문헌 (17)
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Joo-Chang Kim / 2017 / Depression Index Service Using Knowledge Based Crowdsourcing in Smart Health / Wireless Personal Communications 93(1):255~268
Kyungyong Chung / 2020 / Edge computing health model using P2P-based deep neural networks / Peer-to-Peer Networking and Applications 13(2):694~703
Hoill Jung / 2016 / Associative context mining for ontology-driven hidden knowledge discovery / Cluster Computing 19(4):2261~2271
Ji-Won Baek / 2020 / Context Deep Neural Network Model for Predicting Depression Risk Using Multiple Regression / IEEE Access 8:18171~18181
Chang-Min Kim / 2020 / Driver Facial Expression Analysis Using LFA-CRNN-Based Feature Extraction for Health-Risk Decisions / Applied Sciences 10(8):2956
Kyungyong Chung / 2020 / Edge computing health model using P2P-based deep neural networks / Peer-to-Peer Networking and Applications 13(2):694~703
Hoill Jung / 2016 / Associative context mining for ontology-driven hidden knowledge discovery / Cluster Computing 19(4):2261~2271
Ji-Won Baek / 2020 / Context Deep Neural Network Model for Predicting Depression Risk Using Multiple Regression / IEEE Access 8:18171~18181
Chang-Min Kim / 2020 / Driver Facial Expression Analysis Using LFA-CRNN-Based Feature Extraction for Health-Risk Decisions / Applied Sciences 10(8):2956
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