CICS’25 정보 및 제어 학술대회
CNN 기반 HRV 분석을 통한 인지 과제 수행 능력 예측에 관한 연구
제1저자Conference ProceedingsPoster Presentation
- 학회·일정
- CICS’25 정보 및 제어 학술대회 · 2025년 10월 22일–25일
- 장소
- 델피노리조트, 강원도 고성
- 논문 유형
- Conference Proceedings Paper
- 페이지
- 291–292
- 본인 역할
- 제1저자 · 포스터 제작 · 발표 참여
초록 요약
PPG에서 추출한 HRV 특징을 사용해 인지 과제 수행 능력을 분류하고 CNN 접근법을 평가한 연구입니다.
연구 문제
생리신호 기반 HRV 특징이 인지 과제 수행 상태를 구분하는 데 유효한지 분석했습니다.
시스템 구조
PPG 취득 → IBI 산출 → HRV 특징 구성 → CNN 분류 → 평가 지표 산출의 흐름입니다.
연구 방법
PPG 기반 timing과 IBI·HRV 전처리를 거친 특징을 CNN 입력으로 구성했습니다.
결과
논문 Abstract에 보고된 평균 AUC는 0.85, F1-Score는 0.82입니다.
- 평균 AUC
- 0.85
- F1-Score
- 0.82
다음에 확인할 부분
논문 Abstract·Conclusion의 평균 AUC 0.85·F1-Score 0.82, DBpia abstract의 AUC 0.99·F1 0.992와 본문 Fold 5 수치는 평가 범위가 다릅니다. 다음에는 동일한 dataset split과 metric 정의로 다시 계산해 차이를 비교할 계획입니다.
01연구 질문
생리신호 기반 HRV 특징이 인지 과제 수행 상태를 구분하는 데 유효한지 분석했습니다.
02시스템
PPG 취득 → IBI 산출 → HRV 특징 구성 → CNN 분류 → 평가 지표 산출의 흐름입니다.
03방법
PPG 기반 timing과 IBI·HRV 전처리를 거친 특징을 CNN 입력으로 구성했습니다.
04결과
논문 Abstract에 보고된 평균 AUC는 0.85, F1-Score는 0.82입니다.
논문과 관련 프로젝트
BibTeX
@inproceedings{ryu2025cics25cnnhrv,
title={ Classification of Cognitive Task Performance using HRV Features: A Convolutional Neural Network Approach },
author={ Hyeong-Rok Ryu and Woo-Seok Kang and Kyung-Ho Kim },
booktitle={ Conference on Information and Control Systems 2025 },
year={ 2025 },
pages={ 291–292 }
}공개 PDF와 DBpia 레코드에서 제목·저자·pp. 291–292가 일치하는 것을 확인했고, 해당 레코드 URL을 함께 연결했습니다.