kumoh national institute of technology
Networked Systems Lab.

정소향,이재민,김동성 "혈당 모니터링 시스템을 위한 사용자 요구 기반의 지능형 혈당 예측 기법 설계 (Design of a intelligent glucose monitoring scheme based on user needs for glucose monitoring system)" , 2019 KICS Winter Conference, January 23-25, 2019, YongPyeong, Korea, (N3 & N4 & N6 & N8)
By : 관리자
Date : 2018-12-28
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Abstract : 최근 사물인터넷(IoT, Internet of Things) 기술을 활용한 헬스케어(Healthcare) 서비스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 전 세계적으로 당뇨병 발생 빈도 및 발병률이 증가함에 따라 혈당 관리에 도움을 주는 헬스케어 서비스에 대한 수요가 증가하고 있다. 그러나 기존의 혈당 모니터링 시스템은 혈당을 측정하고 혈당 수치 변화를 나타내는 프로세스만을 제공하여 사용자의 행동에 따라 발생하는 혈당 변화를 예측하지 못한다. 본 논문에서는 혈당측정기와 스마트 블렌더를 결합하여 사용자의 혈당 변화를 모니터링하고 혈당 변화를 예측하는 혈당 관리시스템을 제시한다. 사용자가 음료를 섭취할 때 발생하는 혈당 수치 변화를 예측하고 실제 혈당 변화량과 비교를 통하여 예측 변화량의 정확도를 개선한다. 또한 GI(Glycemic Index)를 기반으로 하여 혈당 수치에 적합한 음료를 추천하여 사용자의 혈당이 적절하게 유지되도록 가이드를 제시한다.


Q1) What kind of machine learning techniques did you use and why?

A1) Because this process requires simple inference, simple machine learning technique, regression analysis techniques are used.


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