CRNN 구조를 활용한 뇌전도 신호 기반 수면 단계 분류

Abstract

본 연구는 CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network; 콘볼루션-순환 신경망)구조를 활용하여 신호처리 및 전처리를 거치지 않은 단일 채널의 뇌전도 신호를 수면단계에 따라 분류하는 방법을 제안한다. 이를 통해 단대단 방법으로 손쉽게 신경망을 학습시키고, 기존의 방법보다 정확도를 0.8% 상향시켰다. 제안한 모델은 다른 생체 신호를 분석하는데 쓰일 수 있을 뿐만 아니라, 로봇 센서 등에서 나오는 1차원 신호를 단계별로 분류하는데 사용될 수 있다.