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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박두서 (고려대학교) 이민영 (카카오브레인) 김기현 (고려대학교) 이홍철 (고려대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제47권 제6호
발행연도
2021.12
수록면
514 - 528 (15page)
DOI
10.7232/JKIIE.2021.47.6.514

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

Inverted Residuals 구조 기반의 경량화 분류 모델 연구 : 심장 소리를 대상으로
박두서 산업경영공학과 2022.01 학위논문

2021

심장 소리 분류를 위한 Inverted Residuals 기반 경량화 모델
박두서 ,  이민영 ,  김기현 외 1명 대한산업공학회지 2021.12 학술저널

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For the treatment and prevention of heart diseases, which is the leading cause of high mortality rate globally, the need for healthcare devices equipped with artificial intelligence(AI) model that can monitor in real-time and analyze heart conditions is increasing. Therefore, in this study, we propose a light CNN that can be applied to healthcare devices, using the PASCAL data. The proposed model used MFCC feature extraction method suitable for heart sound range, The light CNN was designed with the inverted residuals used in MobileNetV2. The experiments showed that the proposed model with fewer 82.5% of the learnable parameters, achieved similar performance in accuracy within the range of 1 to 2% compared to the previous studies. It was confirmed that the proposed light CNN can be feasibly incorporated on mobile devices by means of comparative experiments in a reasonable amount of computation.
#Heart Sound Classification #Inverted Residuals #Lightweight Model Architecture #PASCAL Classifying Heart Sounds Challenge

목차

1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법론
4. 실험 및 실험 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (27)

참고문헌 신청
Ba, J. L., Kiros, J. R., and Hinton, G. E. (2016), Layer normalization, arXiv preprint arXiv:1607.06450. Balili, C. C., Sobrepena, M. C. C., and Naval, P. C. (2015), Classification of Heart Sounds Using Discrete and Continuous Wavelet Transform and Random Forests, 2015 3rd IAPR Asian conference on pattern recognition (ACPR), IEEE, 655-659. google schola Bentley, P., Nordehn, G., Miguel, C., Mannor, S., and GetZ, R. (2011), http://www.peterjbentley.com/heartchallenge/. Bourouhou, A., Jilbab, A., Nacir, C., and Hammouch, A. (2020), Heart Sound Signals Segmentation and Multiclass Classification, International Association of Online Engineering. google schola Chakir, F., Jilbab, A., Nacir, C., and Hammouch, A. (2018), Phonocardiogram signals processing approach for PASCAL classifying heart sounds challenge, Signal, Image and Video Processing, 12(6), 1149-1155. google schola

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