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수면 중 소리 신호를 이용한 수면 분석 방법 조사

원문정보

A Survey on Sleep Analysis Methods with Audio Signals during Nocturnal Sleeping

권용진, 강규창, 배창석

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초록

영어

Although sleep is essential for human beings, a number of people in the modern society suffer from sleep disorders due to an inadequate amount of sleep or irregular sleep patterns. Currently, polysomnography is considered to be a gold standard test for diagnosing sleep disorders. However, it has some disadvantages: spending a lot of time and money, sleeping in a strange environment, and attaching a number of invasive sensors to the subject. In this paper, we review previous studies that used audio signals during nocturnal sleeping for sleep analysis in order to detect abnormal events during sleeping or to monitor sleep patterns. Audio signals are preferred because they are inexpensive, obtainable, and unobtrusive, allowing subjects to sleep naturally. Hence, a number of sleep studies exploiting audio signals have been progressed. In this paper, we introduce a general structure of previous sleep analysis methods with audio signals, investigate previous approaches including analytical methods and feature extractions, and we provide some points to consider to researchers who plan to conduct sleep studies in the near future.

한국어

인간에게 있어 충분한 수면은 필수적인 것이지만, 현대 사회의 사람들은 부족한 수면, 불규칙한 수면 습관 등으로 인해 수면 장애를 겪고 있다. 하지만 수면 장애 여부를 판단하기 위해 실시하는 수면다원검사는 비용과 시간 문제, 낯선 환경에서 수면을 취해야 한다는 점, 몸에 센서들을 부착하여 수면을 방해하는 점 등의 문제들이 있어 선뜻 검사 받기 쉽지 않다. 본 논문에서는 수면 중 발생하는 소리 신호를 녹음하고, 소리 신호를 분석함으로써 수면 중 특이 사항을 찾아내거나 수면 습관을 분석하는 과거 연구들을 조사한다. 수면 중 소리 신호를 이용하는 분석 방법은 비용이 저렴하고, 일반 가정에서도 분석이 가능하며, 몸에 센서를 부착하지 않아 피실험자의 수면을 방해하지 않기 때문에 자연스러운 수면 상태에서 분석이 가능하다. 그래서 소리 신호를 이용하여 수면 습관을 분석하는 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 수면 중 소리 신호를 이용한 기존의 수면 분석 방법의 일반적인 구조를 소개하고, 각 연구에서 사용하는 분석 기법들과 특징값 선택 방법 등에 대해 조사하고, 추후 수면 분석을 하는 연구자들에게 고려해야 할 점들이 무엇인지 알아본다.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 수면 분석 관련 연구
  2.1 수면 중 소리 신호 녹음
  2.2 프레임 생성
  2.3 이벤트 검출
  2.4 특징 추출
  2.5 이벤트 분류
 3. 결론
 참고문헌

저자정보

  • 권용진 Yongjin Kwon. 한국전자통신연구원 SW·콘텐츠연구소
  • 강규창 Kyuchang Kang. 한국전자통신연구원 SW·콘텐츠연구소
  • 배창석 Changseok Bae. 한국전자통신연구원 SW·콘텐츠연구소

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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