윤지

Sleep Quality Definitions수면 효율성(sleep efficiency)수면의 질을 측정하기 위해 수면 효율성(sleep efficiency)을 결정했습니다(그림 2 참조). 이는 **총 수면 시간(분)과 침대에 있는 총 시간(분)**의 비율입니다. 수면 효율성 점수가 85% 이상인 사람들은 양질의 수면을 취한 것으로 간주되며, 점수가 85% 미만인 사람들은 수면의 질이 낮은 것으로 간주됩니다. **침대에 있는 총 시간(가속도계 센서(macc))**은 개인이 잠을 자는 시간과 잠들기까지 걸리는 시간(즉, 잠복기)을 포함한 시간입니다. 총 수면 시간은 개인이 잠을 자는 시간에서 깨어난 시간을 뺀 시간을 나타냅니다.이는 수면 시작 후 깨어난 시간(WASO)을 수면 기간의 길이에서 빼서 계산합..

Abstract일상적인 수면 질을 평가하기 위해 EMAs 데이터를 포함하는 지표를 제안복잡한 생활 방식 맥락을 정량적으로 포함우리는 스마트폰을 사용하여 4주간의 데이터 수집 실험을 통해 실제 생활 데이터를 수집.우리는 자가 보고 데이터를 사용하여 지리적, 사회적 습관, 사회적 조건, 활동 수준 및 감정 상태를 반영하는 일일 지표를 생성하는 방법을 개발우리는 기존의 수면 설문지에서 EMAs를 사용하여 특징을 구성하는 지표를 보완할 수 있는지 여부를 평가분석 목표인식된 수면의 질을 설명하는 다섯 가지 수면 질 지표로 구성분석 결과일일 지표와 수면 설문지를 모두 사용한 특징이 수면 질 예측에 더 나은 결과를 초래모바일 기기와 EMAs를 통해 복잡한 인간 행동을 식별하는 지표를 생성할 가능성사용자 친화적인 데이..

1. Introduction데이터셋 목적: 감정상태와 생리학적 반응(PPG, EDA, 피부온도)간의 상관관계: 기분 및 신체활동(=비수면 일상현상)포함   2. Related work2.1. Activity datasetsOpportunity생활 실험실에서 4명의 피험자로부터 여러 온바디 IMU 및 환경 센서 데이터를 수집했으며, 이동 방식, 행동 및 객체를 나타내는 라벨을 포함하고 있습니다. PAMAP2 [4] 데이터셋은 손목, 가슴, 발목에 세 개의 IMU를 사용하고, 9명의 피험자가 착용한 심박수 모니터를 추가하여 걷기와 축구와 같은 다양한 활동에 대한 18개의 라벨을 포함하고 있습니다. UCI-HAR [1] 데이터셋에 포함된 IMU 데이터는 허리 왼쪽에 장착된 스마트폰으로부터 얻어진 것으로, 30..

- 2024.05.20 기준 311회 인용 - Transformer구조와 Adversarial training을 다변량 시계열 데이터에 접목시킨 연구  ∎ Contribution - Transformer 구조를 통해 기존 다변량 시계열 데이터에서의 anomaly detection 개선 - 전체적인 시점정보와 지역적 시점정보 모두 반영하여 시계열 데이터가 지닌 장단기 특징을 반영 - 두 개의 decoder를 지닌 구조로 Adversarial training을 통해 안정적인 학습 및 불량 탐지 효과 개선하여, 정상에 대해 좀 더 강건하고 일반화된 특징을 적절히 학습  1) Architecture - 1개의 Encoder와 2개의 Decoder로 구성 : Encoder는 기존의 Transformer구조와 동일..

1. INTRODUCTION 이상치란 ?단변량 시계열1형 이상치: 단일 관측치에 영향2형 이상치: 특정 관측치와 그 이후 관측치에 영향↓ 4종류 이상치로 확장 ↓다변량 시계열이상치의 관점 변화고전적 관점의 이상치다른 관측값과 너무 다르게 벗어나 의심을 불러일으키는 관측값시계열에서 이상치의 2가지 의미Unwanted data → Data cleaning잡음, 오류, 원하지 않는 데이터삭제, 수정ex. 센서 전송 오류; 정확한 예측 얻기 위해 제거Event of interest → outlier자체 분석이상하지만 흥미로운 현상 탐지 위함ex. 사기 탐지  2. A TAXONOMY OF OUTLIER DETECTION TECHNIQUES IN THE TIME SERIES CONTEXT 2.1 Input da..

PreliminariesScenario: unsupervised learningTechnique 방법: IOP, ICL, CoT, IT, AT 등 LLM-Based Data AnnotationManually Engineered Prompts(수동으로 설계된 프롬프트)  제로샷 (Zero-Shot)개념: 제로샷 학습은 LLM에게 예시 없이 작업을 수행하도록 요청하는 방법입니다. 즉, LLM이 이전에 본 적이 없는 새로운 작업에 대해 바로 응답을 생성해야 합니다.사용법:프롬프트 생성: 특정 작업에 대한 명령어를 포함한 프롬프트를 작성합니다.출력 획득: LLM에게 프롬프트를 제공하고 응답을 받습니다예시: Prompt: "Translate the following English sentence to French..