주성분 분석기반의 k-Nearest Neighbor을 이용한 부정맥 추출
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 손효용 | - |
dc.contributor.author | 박주영 | - |
dc.contributor.author | 강경태 | - |
dc.date.accessioned | 2021-06-22T22:03:55Z | - |
dc.date.available | 2021-06-22T22:03:55Z | - |
dc.date.created | 2021-02-18 | - |
dc.date.issued | 2014-12 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/erica/handle/2021.sw.erica/21082 | - |
dc.description.abstract | 인구의 고령화와 더불어 심장질환 환자의 증가와 그에 따른 의료 비용 및 방대한 양의 데이터 분석 시간은, 전문 인력의 부족과 더불어 사회적 이슈로 대두되고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 부정맥 추출 자동화 기술들에 대한 다양한 연구가 최근 들어 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 부정맥 분류를 위한 주성분 분석 기반의 k-Nearest Neighbor 분류기를 제안하며, 제안한 분류기의 유효성을 UCI Machine Learning Repository의 Arrhythmia Data Set을 사용하여 평가하였다. 주성분 분석을 통한 실험 결과, 제안한 k-Nearest Neighbor 기반 분류기를 사용할 경우 분류기 학습에 필요한 계산 복잡도를 줄이면서도 98%의 높은 정확도로 부정맥을 추출할 수 있음을 검증하였다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
dc.title | 주성분 분석기반의 k-Nearest Neighbor을 이용한 부정맥 추출 | - |
dc.title.alternative | An Arrhythmia Classification Using the k-Nearest Neighbor with Principal Component Analysis | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 강경태 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국정보과학회 2014년도 동계학술발표회 논문집, pp.622 - 624 | - |
dc.relation.isPartOf | 한국정보과학회 2014년도 동계학술발표회 논문집 | - |
dc.citation.title | 한국정보과학회 2014년도 동계학술발표회 논문집 | - |
dc.citation.startPage | 622 | - |
dc.citation.endPage | 624 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.description.journalClass | 3 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE06228734 | - |
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