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저자정보
박범준 (한양대학교) 남보름 (한양대학교) 이종실 (인하대학교) 김인영 (한양대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제27권 제9호
발행연도
2023.9
수록면
1,060 - 1,069 (10page)
DOI
10.6109/jkiice.2023.27.9.1060

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수면은 인간에게 필수적인 요소로, 수면다원검사의 수면단계분류를 통해 평가된다. 그러나 이 수면다원검사는 First night effect와 같은 한계점을 가지고 있기 때문에, 웨어러블 디바이스를 기반으로 하는 수면단계분류 알고리즘이 연구되어왔다. 하지만, 이 알고리즘들은 고 연령층에서의 성능이 떨어진다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 평균 나이 72.6세의 고 연령층을 대상으로 한 웨어러블 디바이스의 가속도 센서를 활용하여 수면 중 각성 감지 알고리즘을 설계하였다. 결과적으로, 고 연령층의 수면 특성을 고려한 특징점을 딥러닝 네트워크에 적용 하였을 때 성능 향상을 얻었으며, 수면의 질을 판별 할 수 있는 4가지 파라미터의 추정 중 3가지 파라미터에서 유의한 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구는 고 연령층에 적합한 수면 중 각성 감지 네트워크를 처음으로 제시한 연구로, 간편한 수면 모니터링과 개인 맞춤형 수면 질 평가에 도움이 될 것으로 기대된다.
#수면 질 평가 #웨어러블 디바이스 #딥러닝 #시계열 데이터 분석 #가속도 센서 #Sleep quality assessment #Wearable device #Deep learning #Time series data analysis #Accelerometer sensor

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터 수집 및 딥러닝 모델 설계
Ⅲ. 평가 및 토의
Ⅳ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (29)

참고문헌 신청
M. R. Fox, “The importance of sleep,” Nursing Standard (through 2013), vol. 13, no. 24, pp. 44, Mar. 1999. DOI: 10.7748/ns1999.03.13.24.44.c7485. google schola C. Baglioni, G. Battagliese, B. Feige, K. Spiegelhalder, C. Nissen, U. Voderholzer, C. Lombardo, and D. Riemann, “Insomnia as a predictor of depression: a meta-analytic evaluation of longitudinal epidemiological studies,” Journal of affective disorders, v google schola A. Tuohuti, Z. Lin, J. Cai, and X. Chen, “Can portable sleep monitors replace polysomnography for diagnosis of pediatric OSA: a systematic review and meta-analysis,” European Archives of Oto-Rhino-Laryngology, vol. 280, no. 8, pp. 2181-2189, Jul. 2023. DO google schola JV. Rundo and R. Downey III, “Polysomnography,” Handbook of clinical neurology, vol. 160, pp. 381-392, Jul. 2019. DOI: 10.1016/B978-0-444-64032-1.00025-4. google schola D. Moser, P. Anderer, G. Gruber, S. Parapatics, E. Loretz, M. Boeck, G. Kloesch, E. Heller, and G. Dorffner, “Sleep classification according to AASM and Rechtschaffen & Kales: effects on sleep scoring parameters,” Sleep, vol. 32, no. 2, pp. 139-149, Feb. google schola

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