메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
고진덕 (한국생산기술연구원) 김필성 (한국생산기술연구원) 이주연 (아주대학교) 김민선 (한국생산기술연구원)
저널정보
한국경영과학회 한국경영과학회 학술대회논문집 한국경영과학회 2022년 춘계 공동학술대회 논문집 [2개 학회 공동주최]
발행연도
2022.6
수록면
715 - 721 (7page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

오류제보하기
광전용적맥파(PPG)로 측정되는 혈액량맥박(BVP) 데이터를 활용, 심박변이도(HRV)를 추정하는 경우 맥박파형의 최댓값간 간격(IBI)으로 심박변이도를 측정하고 있으나, 스트레스 상황과 같이 심박이 빨라진 상황에서는 맥박파형의 복잡성이 증가하여 최댓값 판단이 용이하지 않다. 최댓값 대비 변화의 폭이 크지 않은 최솟값을 활용하여 심박변이도 추정이 가능할 경우 심박변이도 값의 정확도를 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라 추정 소요 시간도 단축시킬 수 있다. 본 연구에서는 4가지 실험상황에서 수집한 신체정보 데이터 셋인 WESAD를 활용하여 BVP 데이터의 최솟값간 간격 및 최댓값간 간격을 통한 심박변이도를 추정하고 비교·분석하여 최솟값간 간격을 활용한 심박변이도 추정의 가능성을 확인하였다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구방법
3. 결과
4. 결론
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0