Earticle

초록

영어

The purpose of this study is to collect biosignal data in a non-invasive and non-restrictive manner using a BCG (Ballistocardiogram) sensor, and utilize artificial intelligence machine learning algorithms in ICT and high-performance computing environments. And it is to present and study a method for developing and validating a data-based blood glucose prediction model. In the blood glucose level prediction model, the input nodes in the MLP architecture are data of heart rate, respiration rate, stroke volume, heart rate variability, SDNN, RMSSD, PNN50, age, and gender, and the hidden layer 7 were used. As a result of the experiment, the average MSE, MAE, and RMSE values of the learning data tested 5 times were 0.5226, 0.6328, and 0.7692, respectively, and the average values of the validation data were 0.5408, 0.6776, and 0.7968, respectively, and the coefficient of determination (R²) was 0.9997. If research to standardize a model for predicting blood sugar levels based on data and to verify data set collection and prediction accuracy continues, it is expected that it can be used for non-invasive blood sugar level management.

한국어

논문은 심탄도(BCG, Ballistocardiogram) 센서를 이용하여 생체신호 데이터를 비침습, 무구속적인 방식으로 수집하고, ICT 기술과 고성능 컴퓨팅 환경에서 인공지능 기계학습 알고리즘을 활용하여 데이터 기반 혈당 예측 알고리 즘 모델 개발 및 검증하는 방법을 제시하고 연구하는 것이다. 혈당수치 예측모델은 MLP 아키텍처에 입력노드는 심박 수, 호흡수, 심박출량, 심박변이도, SDNN, RMSSD, PNN50, 나이, 성별이며, 은닉층 7개를 사용하였다. 실험 결과는 5회 실험한 학습데이터의 평균 MSE, MAE 및 RMSE 값은 각각 0.5226, 0.6328 및 0.7692이며 검증데이터 평균 값은 각각 0.5408, 0.6776, 0.7968이었으며, 결정계수(R2) 수치는 0.9997의 결과를 보였다. 데이터를 기반으로 한 혈당수 치를 예측하는 모델을 표준화하고 데이터셋 수집과 예측 정확성을 검증하는 연구가 계속적으로 진행된다면 비침습 방식 의 혈당 수준 관리에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
1.1 연구필요성
1.2 연구목적
2. 이론
2.1 생체정보 모니터링 기술
2.2 당뇨병과 혈당 모니터링 기술
3. 연구방법
3.1 연구대상
3.2 데이터 수집기간
3.3 연구도구
3.4 데이터 수집
3.5 분석방법
3.6 예측모델 개발
4. 연구결과 및 고찰
4.1 연구대상자 일반적 특성 및 분석
4.2 혈당수치 예측모델 설계
4.3 구현 및 결과
5. 결론
REFERENCES

키워드

혈당수치 예측 MLP 딥러닝 심박변이도 IoT 디지털기기 ICT 융복합 Blood glucose level prediction MLP Deep Learning Heart Rate Variability IoT Digital device ICT Convergence

저자

• 최상기 [ Sang-Ki Choi | 소프트웨어융합연구소 연구소장 ]
• 박철구 [ Cheol-Gu Park | 소프트웨어융합연구소 대표 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물