디지털 IIR Filter와 Deep Learning을 이용한 ECG 신호 예측
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 윤의중 | - |
dc.date.accessioned | 2023-08-21T05:40:08Z | - |
dc.date.available | 2023-08-21T05:40:08Z | - |
dc.date.created | 2023-08-21 | - |
dc.date.issued | 2023-07 | - |
dc.identifier.issn | 2384-0358 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/88810 | - |
dc.description.abstract | 심전도(electrocardiogram, ECG)는 심박동의 속도와 규칙성, 심실의 크기와 위치, 심장 손상 여부를 측정하는 데 사용되며, 모든 심장질환의 원인을 찾아낼 수 있다. ECG-KIT를 이용하여 획득한 ECG 신호는 ECG 신호에 잡음을 포함하기 때문에 딥러닝에 적용하기 위해서는 ECG 신호에서 잡음을 제거해야만 한다. 본 논문에서는, ECG 신호에서 잡음은 Digital IIR Butterworth의 저역 통과 필터를 이용하여 제거하였다. LSTM의 딥러닝 모델을 사용하여 3가지 활성화 함수인 sigmoid(), ReLU(), tanh() 함수에 대한 성능 평가를 비교했을 때, 오차가 가장 작은 활성화 함수는 tanh() 함수 임을 확인하였으며, 또한 LSTM과 GRU 모델에 대한 성능 평가와 경과 시간을 비교한 결과 GRU 모델이 LSTM 모델보다 우수한 것을 확인하였다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 국제문화기술진흥원 | - |
dc.relation.isPartOf | 문화기술의 융합 | - |
dc.title | 디지털 IIR Filter와 Deep Learning을 이용한 ECG 신호 예측 | - |
dc.title.alternative | Performance Evaluation for ECG Signal Prediction Using Digital IIR Filter and Deep Learning | - |
dc.type | Article | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 문화기술의 융합, v.9, no.4, pp.611 - 616 | - |
dc.identifier.kciid | ART002982950 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.citation.endPage | 616 | - |
dc.citation.startPage | 611 | - |
dc.citation.title | 문화기술의 융합 | - |
dc.citation.volume | 9 | - |
dc.citation.number | 4 | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 윤의중 | - |
dc.subject.keywordAuthor | Electrocardiogram | - |
dc.subject.keywordAuthor | Digital IIR lowpass filter | - |
dc.subject.keywordAuthor | Deep learning | - |
dc.subject.keywordAuthor | LSTM | - |
dc.subject.keywordAuthor | GRU | - |
dc.subject.keywordAuthor | 심전도 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 디지털 IIR 저역통과 필터 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 딥러닝 | - |
dc.subject.keywordAuthor | LSTM | - |
dc.subject.keywordAuthor | GRU | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
1342, Seongnam-daero, Sujeong-gu, Seongnam-si, Gyeonggi-do, Republic of Korea(13120)031-750-5114
COPYRIGHT 2020 Gachon University All Rights Reserved.
Certain data included herein are derived from the © Web of Science of Clarivate Analytics. All rights reserved.
You may not copy or re-distribute this material in whole or in part without the prior written consent of Clarivate Analytics.