복소수 신경회로망 기반의 PPG 신호 복원 모델

초록

PPG 신호는 다양한 생체 정보를 추출할 수 있다는 장점이 있지만, 신호 측정 시 접촉 압력의 영향을 크게 받는다는 단점이 존재한다. 특히 적정 접촉 압력보다 강한 접촉 압력에서 PPG 데이터를 추출할 때 PPG 신호의 세기가 약해지며, 외부 노이즈에 취약해진다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 이상 접촉 압력에서 측정된 PPG 신호를 복원하여 생체 정보를 추출하는 복소수 신경망 기반의 지도학습 인공지능 모델을 제시하고자 한다. 모델 성능 평가 결과 평균 0.55% 오차의 성능을 보여주었다.