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신경망 알고리즘을 활용한 고혈압 수치 예측 모델 연구
A Study on Hypertension Numerical Prediction Model Using Neural Network Algorithms

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  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    2021 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2021.05)바로가기
  • 페이지
    pp.356-358
  • 저자
    이종원, 정인철, 김갑열, 조진수
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A409373

원문정보

초록

한국어
본 논문은 고혈압 관리에 참고 지표로 활용가능하도록 혈압의 수치를 예측하여 제공하는 인공지능 알 고리즘에 대한 연구를 논한다. 고혈압 환자의 신체정보 데이터를 학습한 Multi-Layer Perceptron 알 고리즘과 Linear Regression 알고리즘의 성능 테스트를 진행하여 혈압 예측 결과를 비교분석하였다. 분석 결과, 다층 퍼셉트론 모델이 다중 선형 회귀 모델에 비해 높은 예측 정확도를 보였다

목차

Abstract
1. Introduction
2. 학습 데이터 셋
3. 인공지능 모델
3.1. 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron)
3.2. 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression)
4. Experiments
4.1. Experimental setup
4.2. Experimental result
4.3. MAPE(Mean Absolute Percentage Error)
5. Conclusions
Acknowledgement
References

키워드

Artificial Intelligence Multi-Layer Perceptron Multiple Linear Regression hypertension

저자

  • 이종원 [ 가천대학교 ]
  • 정인철 [ 가천대학교 ]
  • 김갑열 [ 가천대학교 ]
  • 조진수 [ 가천대학교 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2021~2025
  • 십진분류
    KDC 566 DDC 004

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