설치류 후각구의 혈역학적 반응을 이용한 머신러닝 기반 냄새 분류기의 설명 가능성에 대한 연구

김준민

doi:10.14801/jkiit.2022.20.4.141

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김준민 (한성대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제4호(JKIIT, Vol.20, No.4)

발행연도: 2022.4

수록면: 141 - 148 (8page)

DOI: 10.14801/jkiit.2022.20.4.141

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최근 냄새 물질에 따라 설치류 후각구의 혈역학적 반응이 다르게 나타나는 점에 착안한 뇌-컴퓨터 인터페이스 기반 냄새 탐지 기술이 선보인 바있다. 하지만, 해당 기술을 냄새 탐지에 활용하기 위해서는 머신러닝 알고리즘의 판단 근거를 확인하고 검증할 필요가 있다. 본 연구에서는 부분 의존성 분석과 섀플리 값(Shapley value)을 이용하여 머신러닝 분류기의 설명 가능성을 검증하였다. 이를 위해 설치류 후각구에서 기록된 혈역학적 반응 신호로부터 평균, 분산, 피크, 첨도, 왜도, 기울기의 6가지 피처를 추출하고, 부분 의존성 분석 기법과 섀플리 값을 통해 분류기의 동작을 분석하였다. 분석 결과, 선정된 모델은 기울기와 피크는 중요한 인자로 사용하며 첨도와 왜도는 상대적으로 낮은 중요도를 갖는 것을 확인하였다.

#near-infrared spectroscopy #explainable machine learning #olfactory bulb #hemodynamic responses

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논문수 6 이용수 596

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