본 연구에서는 준지도학습을 통해 이미지 생성을 목적으로 개발된 SGAN(Semi-Supervised GAN)을 응용해 호흡음 분류 및 예측하는 모델을 연구했다. MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient)를 거친 호흡음 데...
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2021
Korean
학술저널
487-488(2쪽)
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본 연구에서는 준지도학습을 통해 이미지 생성을 목적으로 개발된 SGAN(Semi-Supervised GAN)을 응용해 호흡음 분류 및 예측하는 모델을 연구했다. MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient)를 거친 호흡음 데...
본 연구에서는 준지도학습을 통해 이미지 생성을 목적으로 개발된 SGAN(Semi-Supervised GAN)을 응용해 호흡음 분류 및 예측하는 모델을 연구했다. MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient)를 거친 호흡음 데이터를 사용하여 딥러닝을 시킨다. 호흡음을 통해 호흡기 질환을 예측하는 기존 모델들은 지도 학습을 활용하였지만 본 연구 모델은 준지도학습을 사용하여 모델을 구축했다. 본 논문에서는 기존의 지도학습 모델들의 방식에서 벗어나, 준지도학습을 사용하여, 호흡기 질환을 예측했다.
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