스마트 베개를 위한 효율적인 스펙트럼 특징과 SVM을 이용한 코골이 판별 방법

Snoring Sound Classification using Efficient Spectral Features and SVM for Smart Pillow

초록

코골이가 심한경우 무호흡증(OSA : Obstructive Sleep Apnea)으로 연결되어 생명을 위협하는 경우도 발생할 수 있고, 코골이로 인하여 주변인과의 관계가 심각해지는 경우도 발생할 수 있다. 이런 코골이 문제를 해결하기 위해 최근 여러 형태의 스마트 베개들을 출시하고 있는데, 핵심 기술은 코골이 판별 기술, 즉 입력 사운드에 코골이 소리가 포함되어 있는지를 판별하는 기술이다. 본 논문에서는 스마트 베개에 적용하기 위한 코골이 판별 방법을 제안하였는데, 입력 신호로부터 코골이 소리의 특징을 추출 후 SVM을 이용하여 코골이를 판별하는 방법을 사용하였다. 제안한 방법의 성능을 측정하기 위해 기존 방법과 비교 실험을 실시하였고, 실험결과 기존방법 코골이 판별성능보다 약 6% 좋은 판별성능을 보였다.

키워드

Smart Pillow; SVM; Snoring Sound Classification; Spectral Features; 스마트 베개; SVM; 코골이 판별; 스펙트럼 특징
제목
스마트 베개를 위한 효율적인 스펙트럼 특징과 SVM을 이용한 코골이 판별 방법
제목 (타언어)
Snoring Sound Classification using Efficient Spectral Features and SVM for Smart Pillow
저자
김병만; 문창배
발행일
2018
저널명
한국산업정보학회논문지
권
23
호
2
페이지
11 ~ 18