Multimodal Cough Detection Model Using Audio and Acceleration Data

소리와 가속도 데이터를 이용한 멀티모달 기침 감지 모델

전 세계적으로 인플루엔자에 의해 매년 29~64만의 사망자가 발생하며 사회, 경제적 피해를 일으키고 있다. 기침에 의해 생성된 비말은 인플루엔자의 주요 전파 방법으로, 기침 감지 기술을 통해 확산 방지가 가능하다. 이전의 기침 감지에 대한 연구는 기침 소리와 전통적인 기계학습기법을 사용하였다. 본 논문은 기침 소리와 더불어 기침 시 발생하는 신체의 움직임 정보를 동시에 학습하는 멀티모달 딥러닝 기반의 기침 감지 모델을 제안한다. 도출된 모델과 기존의 모델과의 성능 비교를 통해 제안한 모델이 이전의 기침 감지 모델보다 정확한 기침 인식이 가능함을 보였다. 본 논문이 제안하는 모델은 스마트 워치와 같은 웨어러블 기기에 적용되면 인플루엔자의 확산 방지에 크게 기여할 수 있을 것이다.