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▲ (왼쪽부터) 박인영 (데이터사이언스 대학원 석사과정), 서영균(컴퓨터학부 교수), 김지영 (데이터사이언스 대학원 교수)

▲ (왼쪽부터) 수상 사진 및 상장 

 컴퓨터학부 서영균 교수 연구 팀이 박인영 데이터사이언스 대학원 석사과정 학생, 김지영 데이터사이언스 대학원 교수와 함께 작업한 “시계열 데이터 이미지 변환 알고리즘을 이용한 수면 무호흡 분류”라는 제목의 논문이 지난 12월 20일 ~ 22일 (3일간) 열린 2023 한국소프트웨어종합학술대회(KSC 2023)에서 우수 논문상을 수상했다. 본 논문에서는 단일 리드 심전도 신호를 MTF(Markov Transition Field)와 GADF(Gramian Angular Difference Field)를 이용하여 이미지 데이터로 변환한 후, ResNet50 과 DenseNet121 의 전이 학습을 통하여 수면 무호흡을 검출하는 방법을 제안하였다. MTF 로 변환한 이미지 데이터를 DenseNet121 기반으로 분류하였을 때, 정확도 91.04%, 특이도 92.42%, 재현율 88.78%, AUC 0.91 로 가장 좋은 결과를 보임을 해당 논문에서 제시하였다.

 KSC 2023은 한국정보과학회 주최로 매년 12월에 열리며 인공지능, 데이터베이스, 정보통신, 컴퓨터시스템 등 정보기술 전 분야의 최신 연구결과가 발표되는 국내 최대 정보과학기술 학술대회 중 하나이다.

▶학회 링크 : https://www.kiise.or.kr/conference/KSC/2023/