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초록

영어

ECG(electrocardiogram) is a test used to measure the rate and regularity of heartbeats, as well as the size and position of the chambers, the presence of any damage to the heart, and the cause of all heart diseases can be found. Because the ECG signal obtained using the ECG-KIT includes noise in the ECG signal, noise must be removed from the ECG signal to apply to the deep learning. In this paper, the noise of the ECG signal was removed using the digital IIR Butterworth low-pass filter. When the performance evaluation of the three activation functions, sigmoid(), ReLU(), and tanh() functions, was compared using the deep learning model of LSTM, it was confirmed that the activation function with the smallest error was the tanh() function. Also, When the performance evaluation and elapsed time were compared for LSTM and GRU models, it was confirmed that the GRU model was superior to the LSTM model.

한국어

심전도(electrocardiogram, ECG)는 심박동의 속도와 규칙성, 심실의 크기와 위치, 심장 손상 여부를 측정하는 데 사용되며, 모든 심장질환의 원인을 찾아낼 수 있다. ECG-KIT를 이용하여 획득한 ECG 신호는 ECG 신호에 잡음 을 포함하기 때문에 딥러닝에 적용하기 위해서는 ECG 신호에서 잡음을 제거해야만 한다. 본 논문에서는, ECG 신호 에서 잡음은 Digital IIR Butterworth의 저역 통과 필터를 이용하여 제거하였다. LSTM의 딥러닝 모델을 사용하여 3 가지 활성화 함수인 sigmoid(), ReLU(), tanh() 함수에 대한 성능 평가를 비교했을 때, 오차가 가장 작은 활성화 함 수는 tanh() 함수 임을 확인하였으며, 또한 LSTM과 GRU 모델에 대한 성능 평가와 경과 시간을 비교한 결과 GRU 모델이 LSTM 모델보다 우수한 것을 확인하였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. ECG 신호 획득 및 잡음 제거
1. 사지유도법과 ECG 신호 측정
2. 디지털 IIR(Infinite impulse response) 필터 [4]
Ⅲ. 딥러닝 알고리즘
1. LSTM(Long short term memory) 모델 [5, 6]
2. GRU(Gated Recurrent Unit) 모델 [5, 7]
Ⅳ. 활성화 및 성능평가 함수
1. 활성화 함수 (Activation function)
2. 성능 평가 함수 및 최적화 함수
Ⅴ. 필터 설계 및 딥러닝 성능평가
1. 디지털 IIR 버터워즈 저역통과 필터 설계 [4]
2. LSTM 모델 설정 및 성능 평가 [5, 9]
3. LSTM과 GRU 모델의 성능 평가 비교
Ⅵ. 결론
References

키워드

저자

• 윤의중 [ Uei-Joong Yoon | 정회원, 가천대학교 의공학과 교수 ] 단독저자

참고문헌

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• 간행물명

  The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT) [문화기술의 융합]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2384-0358

• eISSN

  2384-0366

• 수록기간

  2015~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 600 DDC 700