웨어러블 ECG 기반 다중모달 공황 발작 예측 모델 연구

도훈민; 맹채현; 박진석; 윤태준; 오하영

doi:10.6109/jkiice.2025.29.3.297

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자료유형: 학술저널

저자정보: 도훈민 (성균관대학교) 맹채현 (성균관대학교) 박진석 (성균관대학교) 윤태준 (성균관대학교) 오하영 (Sungkyunkwan University)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제29권 제3호

발행연도: 2025.3

수록면: 297 - 302 (6page)

DOI: 10.6109/jkiice.2025.29.3.297

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웨어러블 디바이스는 ECG 및 HRV와 같은 생리적 신호를 지속적으로 모니터링하여 정신 건강 관리를 지원한다. 그러나 데이터 수집의 어려움, 생리적 신호의 변동성, 심리적 요인의 정량화 문제로 인해 공황 발작 예측은 여전히 초기 단계에 머물러 있다. 본 연구에서는 PTB ECG 데이터셋을 활용해 ConvNetQuake 모델을 훈련하고, 웨어러블 ECG 데이터를 DSM-IV 및 PDSS 설문 결과와 통합하여 예측 신뢰성을 높인다. 제안된 모델은 HRV 이상 감지에서 정확도 71.43%, 정밀도 83.72%, 재현율 70.59%, F1 점수 76.60%를 기록하였다. 생리적 신호와 심리적 데이터를 결합한 본 접근 방식은 공황 발작 예측을 정밀하게 하며, 조기 개입, 맞춤형 치료, 적시 치료를 지원한다. 이러한 다중 모드 데이터 통합은 공황 장애 환자의 삶의 질을 높이는 웨어러블 기술의 혁신적 가능성을 보여준다.

#웨어러블 기기 #심전도(ECG) #심박수 변이성(HRV) #공황 발작 예측 #정신 건강 #Wearable Devices #Electrocardiogram (ECG) #Heart Rate Variability (HRV) #Panic Attack Prediction #Mental Health

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