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조형래 (경상국립대학교) 김진현 (경상국립대학교) 한용섭 (경상국립대학교) 강태신 (경상국립대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제28권 제7호
발행연도
2022.7
수록면
373 - 379 (7page)
DOI
10.5626/KTCP.2022.28.7.373

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

스마트워치 기반 COVID-19 전조 증상 탐지를 위한 이상탐지 기술의 성능 비교
조형래 ,  김진현 ,  한용섭 외 1명 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2022.07 학술저널

2021

스마트워치 기반 COVID-19 진단의 이상탐지 모델 성능 비교
조형래 ,  한용섭 ,  강태신 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2021.06 학술대회자료

초록· 키워드

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2022년 현재 다양한 COVID-19 변종은 강한 전파력을 그 특징으로 한다. 특히 증세가 뚜렷이 나타나지 않은 감염자는 COVID-19 극복에 새로운 도전이 되고 있다. 최근 점점 대중화 되고 있는 스마트워치는 최근 건강을 모니터링하는 다양한 기능을 제공하고 있으며, 질병의 상시 탐지나 모니터링을 위한 대안으로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 스마트워치에서 얻을 수 있는 기본 비이털 사인을 근거로 COVID-19을 진단 및 예측할 수 있는 세 가지 이상탐지(Anomaly detection)기법-마할라노비스 거리, 마할라노비스 거리 기반 MCD (최소 공분산 추정), OC-SVM (One Class Support Vector Machine)-을 비교 분석한다. 이 비교를 통해 미국 스탠포드 의과대학 유전학과에서 공개한 스마트워치를 통한 COVID-19 증상 전 감지 데이터 세트에 대해 OC-SVM을 기반으로 한 이상 감지가 다른 기술보다 조기 감지율이 18.5% 더 우수하다는 결론을 내릴 수 있다.
#자동화 진단 #이상탐지 #단일 클래스 지지벡터기계 #마할라노비스 거리 #COVID-19 #automated diagnosis #anomaly detection #OC-SVM (One Class Support Vector Machine) #mahalanobis distance

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 적용 이상탐지 모델(Anomaly Detection Models)
4. 각 모델 적용 및 비교
5. 결과 및 향후 연구
References

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
T. Mishra, M. Wang, A. A. Metwally, G. K. Bogu, W. Brooks, A. Bahmani, A. Alavi, A. Celli, E. Higgs, O. Dagan-Rosenfeld, et al., "Pre-symptomatic detection of covid-19 from smartwatch data," Nature Biomedical Engineering, Vol. 4, No. 12, pp. 1208-1220, 2020. google schola Natarajan, Aravind and Su, Hao-Wei, and Heneghan, Conor., "Assessment of physiological signs associated with COVID-19 measured using wearable devices," NPJ Digital Medicine, Vol. 3, No. 1, pp. 1-8, 2020. google schola Bogu, Gireesh K and Snyder, Michael P., "Deep learning-based detection of COVID-19 using wearables data," MedRxiv, 2021. google schola M. Hubert, M. Debruyne, and P. J. Rousseeuw, "Minimum co-variance determinant and extensions," WIREs Computational Statistics, Vol. 10, No. 3, pp. e1421, 2018. google schola B. Scholkopf, J. C. Platt, J. Shawe-Taylor, A. J. Smola, and R. C. Williamson, "Estimating the support of a high-dimensionaldistribution," Neural Computation, Vol. 13, No. 7, pp. 1443-1471, 2001. google schola

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