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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.1
- 수록면
- 1 - 8 (8page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2024.22.1.1
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본 연구에서는 174명의 인지기능 장애인과 비장애인을 대상으로 최소 35일부터 최대 120일 동안에 걸쳐 추적한 24시간 라이프로그 정보와 간이정신상태검사 데이터를 활용하여 인지기능 장애를 예측하는 머신러닝 모델을 구축하였다. 모델 구축에는 Random Forest 알고리즘을 활용하였고 79.3%의 정확도로 인지기능 장애 여부를 분류할 수 있었다. 또한 SHAP 분석을 통하여 수면 및 신체활동 관련 데이터가 인지기능 장애를 판단하는 중요 변수임을 확인하였다. 이러한 결과는 웨어러블 디바이스를 통해 수집된 데이터를 정량적으로 분석한 결과라는 점에서 응답자의 주관이 담긴 설문 기반의 기존 연구와 차별성을 갖는다. 본 연구의 결과는 인지기능 장애 조기 진단 및 추적관리에 활용될 수 있으며 장애 발생 가능자들의 수면 및 신체 활동 등 생활 습관 개선에도 도움을 줄 수 있을 것이다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 연구 결과
Ⅴ. 결론 및 시사점
References
참고문헌 (0)
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