SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)는 머신러닝에서 클래스 불균형 문제를 해결하기 위해 널리 사용되는 방법 가운데 하나입니다. 클래스 불균형은 데이터셋에서 특정 클래스(주로 “소수 클래스”라고 부름)가 다른 클래스(주로 “다수 클래스”)에 비해 데이터 포인트 수가 매우 적을 때 나타나게 되는데요. 이 문제는 특히 분류(classification) 문제에서 심각하게 작용할 수 있으며, 모델이 다수 클래스에 편향되게 학습되어 소수 클래스의 예측 성능이 저하되는 … Read more
모델 학습 과정은 심층 신경망(Deep Neural Networks, DNN)의 가중치와 편향을 최적화하여 예측 정확도를 최대화하는 중요한 단계입니다. 이 과정에서는 데이터를 훈련 데이터셋과 테스트 데이터셋으로 나누고, 역전파(backpropagation)와 경사 하강법(gradient descent)을 사용하여 손실 함수를 최소화하는 방식으로 진행됩니다. 이 섹션에서는 실제 숫자 데이터를 예로 들어, DNN 모델 학습 과정을 자세하게 설명하겠습니다. 1. 데이터셋 분할 먼저, 모델을 학습시키기 위해 전체 … Read more
심층 신경망(Deep Neural Networks, DNN)을 설계하는 과정은 데이터의 입력에서부터 예측 결과를 출력하는 단계까지 여러 층을 거쳐 이루어집니다. 여기에서는 전처리된 실제 숫자 데이터를 바탕으로 DNN 모델을 설계하는 과정을 단계별로 알아보겠습니다. 가상의 환자 데이터를 갖고 하는 예시이니 감안하고 읽어주세요. 1. 입력층(Input Layer) 입력층은 모델에 데이터를 처음 입력하는 부분입니다. 각 환자에 대한 데이터를 모델이 처리할 수 있는 형식으로 … Read more
데이터 전처리는 모델의 성능을 극대화하기 위해 매우 중요한 단계입니다. 실제 숫자 데이터를 사용하여 인공지능 활용한 심방세동 환자 데이터 학습을 위한 전처리 과정을 단계별로 자세히 알아보겠습니다. 가상의 환자를 대상으로한 예시이므로 이점 감안하고 보시면 좋을 것 같습니다. 1. 예시 데이터셋 먼저, 가상의 환자 데이터를 사용하여 설명하겠습니다. 아래는 심방세동 예측을 위해 수집된 예시 데이터입니다. 환자 ID 심박수 (bpm) … Read more
심방세동을 조기에 예측하는 것은 환자의 예후를 개선하는 데 매우 중요하며, 이를 위해 인공지능(AI) 기술 중 하나인 심층 신경망(Deep Neural Networks, DNN)이 활용될 수 있습니다. 이 글에서는 환자의 데이터를 활용하여 심방세동을 예측하는 DNN 기반의 툴을 만드는 내용에 대해 알아보겠습니다. 1. 데이터 수집 및 전처리 DNN 모델을 구축하기 위해서는 먼저 환자 데이터가 있어야 합니다. 심전도(ECG) 기록, 심박수, … Read more
인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 심방세동(atrial fibrillation, AF)의 조기 진단과 위험 예측에 있어서 좋은 도구입니다. 이러한 기술은 방대한 데이터를 분석하여 심방세동의 발생 가능성을 조기에 탐지하고, 환자 개개인의 위험을 예측하는 데 사용됩니다. 이 과정은 여러 단계로 나뉘며, 다양한 툴과 기법을 통해 진행됩니다. 이 글에서는 AI와 ML을 활용한 심방세동 조기 진단과 위험 예측의 전체 과정을 살펴보겠습니다. 1. 데이터 수집 및 … Read more
신호의 시간-주파수 분석(Time-Frequency Analysis)은 신호를 분석하는 주요 방법 입니다. 신호가 시간과 주파수 모두에서 어떻게 변하는지를 동시에 관찰할 수 있게 해주기 때문인데요. 푸리에 변환(Fourier Transform)은 신호의 주파수 성분을 분석하는 강력한 도구이지만, 시간 정보는 제공하지 않는다는 한계가 있습니다. 즉, 푸리에 변환은 신호의 전체적인 주파수 성분을 파악하는 데는 유용하지만, 신호가 시간에 따라 어떻게 변화하는지에 대한 정보는 얻을 수가 … Read more
심방세동은 심박이 불규칙해지고, 혈액 순환에 장애가 발생하여 뇌졸중, 심부전 등의 합병증을 유발할 수 있습니다. 심방세동의 치료에는 약물적 치료와 비약물적 치료가 있으며, 그 중 비약물적 치료법으로는 카테터 절제술(catheter ablation)과 전기적 심율동 전환(electrical cardioversion)이 있습니다. 이러한 비약물적 치료법의 효과를 최적화하고 예측하기 위해 최근에는 시뮬레이션 기법이 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 이 글에서는 심방세동의 비약물적 치료법 시뮬레이션에 대해 … Read more
심방세동(atrial fibrillation, AF)은 전 세계적으로 가장 흔한 부정맥 중 하나로, 심장 박동이 불규칙하게 나타나는 상태를 의미합니다. 심방세동은 질환은 고령, 고혈압, 당뇨병, 비만 등 다양한 환경적 요인에 의해 유발될 수 있으나, 유전적 요인 역시 중요한 역할을 합니다. 최근의 연구들은 심방세동과 관련된 유전적 소인을 밝혀내기 위해 많은 노력을 기울이고 있는데요. 유전적 검사의 발전은 심방세동의 조기 진단과 개인 … Read more
디지털 필터 설계는 신호처리에서 매우 중요합니다. 디지털 필터의 역할은 특정 주파수 대역의 신호를 통과시키거나 차단함으로써 원하지 않는 신호를 제거하거나 필요한 신호만을 강조하는 데 활용이 되고 있습니다. 디지털 필터의 종류로는 저역통과 필터(Low-Pass Filter), 고역통과 필터(High-Pass Filter), 대역통과 필터(Band-Pass Filter), 대역저지 필터(Band-Stop Filter)와 같은 다양한 종류가 있으며, 각기 다른 목적을 위해 설계되고 있습니다. 아래에서 모두 살펴보겠습니다. 1. … Read more