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측정 신호를 기록하는 측정 장치; 및상기 측정 신호에 대한 전처리를 수행하여 정규 신호를 생성하고, 상기 정규 신호를 압축하도록 설정되는 가중치를 이용하여 상기 정규 신호로부터 압축 신호를 생성하며, 상기 가중치를 이용하여 상기 압축 신호로부터 복원 신호를 생성하고, 상기 정규 신호와 상기 복원 신호의 차이가 사전에 마련되는 임계 범위를 만족하도록 상기 가중치를 학습하는 오토 인코더 장치를 포함하는, 신호 압축 시스템
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제1항에 있어서, 상기 오토 인코더 장치는,측정 신호를 수집하는 수집부;상기 측정 신호에 대한 전처리를 수행하여 정규 신호를 생성하는 전처리부;사전에 설정된 가중치가 적용되는 하나 이상의 인코딩 블록을 이용하여 상기 정규 신호로부터 압축 신호를 생성하는 인코더부;상기 가중치가 적용되는 하나 이상의 디코딩 블록을 이용하여 상기 압축 신호로부터 복원 신호를 생성하는 디코더부; 및상기 정규 신호와 상기 복원 신호를 비교하여 차이 정보를 생성하고, 상기 정규 신호와 상기 복원 신호의 차이에 대한 기준을 나타내도록 마련되는 임계 범위를 상기 차이 정보가 만족하도록 상기 가중치를 학습하는 학습부를 더 포함하는, 신호 압축 시스템
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제2항에 있어서, 상기 인코더부는,상기 정규 신호에 상기 가중치를 적용하여 상기 정규 신호의 특징이 추출된 제 1 추출 신호를 생성하고, 상기 제 1 추출 신호를 추출된 특징에 따라 축소시켜 제 1 축소 신호를 생성하고,상기 정규 신호에 상기 가중치를 적용하여 상기 정규 신호의 특징이 추출된 제 2 추출 신호를 생성하고, 상기 제 2 추출 신호를 사전에 설정되는 크기로 변환시켜 제 1 변환 신호를 생성하며,상기 제 1 축소 신호와 상기 제 1 변환 신호를 합산하여 제 1 인코딩 신호를 생성하는, 신호 압축 시스템
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제3항에 있어서, 상기 인코더부는,복수개의 인코딩 블록이 마련되는 경우,상기 제 1 인코딩 신호에 상기 가중치를 적용하여 상기 제 1 인코딩 신호의 특징이 추출된 제 3 추출 신호를 생성하고, 상기 제 3 추출 신호를 추출된 특징에 따라 축소시켜 제 2 축소 신호를 생성하고,상기 정규 신호에 상기 가중치를 적용하여 상기 정규 신호의 특징이 추출된 제 4 추출 신호를 생성하고, 상기 제 4 추출 신호를 사전에 설정되는 크기로 변환시켜 제 2 변환 신호를 생성하며,상기 제 2 축소 신호와 상기 제 2 변환 신호를 합산하여 제 2 인코딩 신호를 생성하는, 신호 압축 시스템
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제2항에 있어서, 상기 디코더부는,상기 압축 신호에 상기 가중치를 적용하여 상기 압축 신호의 특징이 추출된 제 5 추출 신호를 생성하고, 상기 제 5 추출 신호를 추출된 특징에 따라 확대시켜 제 1 확대 신호를 생성하고,상기 압축 신호에 상기 가중치를 적용하여 상기 압축 신호의 특징이 추출된 제 6 추출 신호를 생성하고, 상기 제 6 추출 신호를 사전에 설정되는 크기로 변환시켜 제 3 변환 신호를 생성하며,상기 제 1 확대 신호와 상기 제 3 변환 신호를 합산하여 제 1 디코딩 신호를 생성하는, 신호 압축 시스템
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제5항에 있어서, 상기 디코더부는,복수개의 디코딩 블록이 마련되는 경우,상기 제 1 디코딩 신호에 상기 가중치를 적용하여 상기 제 1 디코딩 신호의 특징이 추출된 제 7 추출 신호를 생성하고, 상기 제 7 추출 신호를 추출된 특징에 따라 축소시켜 제 2 확대 신호를 생성하고,상기 압축 신호에 상기 가중치를 적용하여 상기 압축 신호의 특징이 추출된 제 8 추출 신호를 생성하고, 상기 제 8 추출 신호를 사전에 설정되는 크기로 변환시켜 제 4 변환 신호를 생성하며,상기 제 2 확대 신호와 상기 제 4 변환 신호를 합산하여 제 2 디코딩 신호를 생성하는, 신호 압축 시스템
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제2항에 있어서, 상기 전처리부는,상기 측정 신호로부터 동일한 시간 간격으로 나타나는 하나 이상의 분할 신호를 추출하고,상기 하나 이상의 분할 신호가 동일한 크기 범위를 만족하도록 정규화를 수행하여 정규 신호를 생성하는, 신호 압축 시스템
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제1항에 있어서,상기 측정 신호가 생체로부터 부정맥을 판단할 수 있도록 측정되어 기록되는 생체 신호인 경우,부정맥 종류에 따라 생성된 압축 신호의 분포를 학습하여 분류 모델을 생성하고, 상기 분류 모델에 기초하여, 상기 압축 신호의 분포에 따라 부정맥을 판단하여 부정맥 정보를 생성하는 부정맥 분류 장치를 더 포함하는, 신호 압축 시스템
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제8항에 있어서, 상기 부정맥 분류 장치는,상기 측정 신호에 기초하여 생성된 하나 이상의 압축 신호에 대한 부정맥 정보를 각각 판단하고, 상기 하나 이상의 압축 신호에 대한 부정맥 정보에 따라 가장 높은 빈도를 나타내는 부정맥 정보를 상기 측정 신호에 대한 부정맥 판단 결과로 결정하는, 신호 압축 시스템
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제1항에 있어서,상기 정규 신호를 압축하도록 설정되는 가중치를 저장하고, 상기 압축 신호를 전달받으며, 상기 가중치가 적용되는 하나 이상의 디코딩 블록을 마련하여, 상기 압축 신호로부터 복원 신호를 생성하는 스마트 장치를 더 포함하는, 신호 압축 시스템
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제10항에 있어서, 상기 스마트 장치는,상기 오토 인코더 장치에 의해 상기 가중치가 변경되는 경우, 변경된 가중치를 전달받는, 신호 압축 시스템
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심층학습에 기반하여 압축된 신호를 이용한 부정맥 분류 시스템에 의한 부정맥 분류 방법에 있어서,측정 신호를 기록하는 단계;상기 측정 신호에 대한 전처리를 수행하여 정규 신호를 생성하는 단계;상기 정규 신호를 압축하도록 설정되는 가중치를 이용하여 상기 정규 신호로부터 압축 신호를 생성하는 단계;상기 가중치를 이용하여 상기 압축 신호로부터 복원 신호를 생성하는 단계; 및상기 정규 신호와 상기 복원 신호의 차이가 사전에 마련되는 임계 범위를 만족하도록 상기 가중치를 학습하는 단계를 포함하는, 신호 압축 방법
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