[OSA] 국내 학회 논문 투고

수면 무호흡증 검출을 위한 향상된 LeNet-5 모델

본 논문은 심전도 신호를 이용하여 수면 무호흡증을 검출하는 모델에 대해서 다룬다.
기존 LeNet-5 기반의 모델은 단순한 구조를 이루며 좋은 성능을 나타내지만, 학습 성능과 테스트 성능의 차이로 인한 성능 개선 여지가 남아있다.
따라서 기존 모델에 Time Distributed Dense 층을 추가하고 필터 수와 유닛 수를 조절한 LeNet-5-TDD라는 새로운 신경망 구조를 제안한다.
제안 모델은 학습 파라미터를 감소시키는 동시에 향상된 성능을 보임을 실험을 통해 확인하였다.