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스마트 베개를 위한 효율적인 스펙트럼 특징과 SVM을 이용한 코골이 판별 방법Snoring Sound Classification using Efficient Spectral Features and SVM for Smart Pillow

Other Titles
Snoring Sound Classification using Efficient Spectral Features and SVM for Smart Pillow
Authors
김병만문창배
Issue Date
2018
Publisher
한국산업정보학회
Keywords
Smart Pillow; SVM; Snoring Sound Classification; Spectral Features; 스마트 베개; SVM; 코골이 판별; 스펙트럼 특징
Citation
한국산업정보학회논문지, v.23, no.2, pp.11 - 18
Journal Title
한국산업정보학회논문지
Volume
23
Number
2
Start Page
11
End Page
18
URI
https://scholarworks.bwise.kr/kumoh/handle/2020.sw.kumoh/354
ISSN
1229-3741
Abstract
코골이가 심한경우 무호흡증(OSA : Obstructive Sleep Apnea)으로 연결되어 생명을 위협하는 경우도 발생할 수 있고, 코골이로 인하여 주변인과의 관계가 심각해지는 경우도 발생할 수 있다. 이런 코골이 문제를 해결하기 위해 최근 여러 형태의 스마트 베개들을 출시하고 있는데, 핵심 기술은 코골이 판별 기술, 즉 입력 사운드에 코골이 소리가 포함되어 있는지를 판별하는 기술이다. 본 논문에서는 스마트 베개에 적용하기 위한 코골이 판별 방법을 제안하였는데, 입력 신호로부터 코골이 소리의 특징을 추출 후 SVM을 이용하여 코골이를 판별하는 방법을 사용하였다. 제안한 방법의 성능을 측정하기 위해 기존 방법과 비교 실험을 실시하였고, 실험결과 기존방법 코골이 판별성능보다 약 6% 좋은 판별성능을 보였다.
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KIM, BYEONG MAN
College of Engineering (Department of Computer Software Engineering)
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