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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이민혜 (숙명여자대학교) 노호석 (숙명여자대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제32권 제5호
발행연도
2019.10
수록면
671 - 681 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

다변량 시계열 자료를 이용한 부정맥 예측
이민혜 ,  노호석 응용통계연구 2019.10 학술저널
다변량 시계열 자료를 이용한 부정맥 예측
이민혜 통계학과 2019.01 학위논문

초록· 키워드

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최근에 부정맥 환자가 증가하면서 머신러닝을 이용한 부정맥을 예측하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기존의 많은 연구들은 특정한 시점의 RR 간격 데이터에서 추출한 특징변수 다변량 데이터에 기반하여 부정맥을 예측하였다. 본 연구에서는 심장 상태가 시간에 따라 변해가는 패턴도 부정맥 예측에 중요한 정보가 될 수 있다고 생각하여 일정한 시간 간격을 두고 특징변수의 다변량 벡터를 추출하여 쌓음으써 얻어지는 다변량 시계열 데이터로 부정맥을 예측하는 것의 유용성에 대해 살펴보았다. 1-Nearest Neighbor 방법과 그것을 앙상블(ensemble)한 learner를 중심으로 비교했을 경우 시계열의 특징을 고려한 적절한 시계열 거리함수를 선택하여 시계열 정보를 활용한 다변량 시계열 데이터 기반 방법의 분류 성능이 더 좋게 나오는 것을 확인하였다.
#arrhythmia prediction #multivariate time series #1-nearest neighbor #time series distance function #ventricular tachycardia #부정맥예측 #다변량 시계열 #최근접이웃방법 #시계열 간 거리함수 #심실빈맥

목차

Abstract
1. 서론
2. 심박동 데이터 및 특징변수 설명
3. 심실빈맥 예측을 위한 데이터 생성
4. 분류 성능 비교
5. 결론 및 추후 연구방향
References
요약

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