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저자정보
추정연 (경상국립대학교) 백재현 (경상국립대학교) 정강수 (경상국립대학교) 정승원 (경상국립대학교) 박영진 (경상국립대학교) 이호수 (경상국립대학교)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇학회 논문지 제20권 제1호
발행연도
2025.3
수록면
138 - 143 (6page)
DOI
10.7746/jkros.2025.20.1.138

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Recently, ventilation (VE) has been studied as an alternative to estimating energy expenditure. Wearable sensors used for respiratory monitoring such as VE can be affected by motion artifacts, leading to signal distortion. Therefore, this study aims to monitor respiration using a microphone sensor to estimate the respiratory parameter, VE (ventilation). A CNN model was implemented to estimate ventilation using respiratory sounds processed into Mel-spectrograms. The experiment was conducted in a treadmill environment with a protocol involving progressively increasing speed over a total of 15 minutes, during which both respiratory sounds and VE (Truth Reference) were collected simultaneously. The results showed a Pearson correlation coefficient of 0.96 ± 0.01, R² of 0.84 ± 0.07, and MAE of 6.66 ± 2.09. These results demonstrate a high correlation between respiratory sounds and VE, suggesting the potential for estimating VE using respiratory sounds.
#Energy Expenditure #Ventilation #Respiratory Sound #Mel-Spectrogram #CNN #Energy Expenditure #Ventilation #Respiratory Sound #Mel-Spectrogram #CNN

목차

Abstract
1. 서론
2. 방법
3. 실험 및 결과
4. 결론
References

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