스마트워치 기반 COVID-19 전조 증상 탐지를 위한 이상탐지 기술의 성능 비교

Abstract

2022년 현재 다양한 COVID-19 변종은 강한 전파력을 그 특징으로 한다. 특히 증세가 뚜렷이 나타나지 않은 감염자는 COVID-19 극복에 새로운 도전이 되고 있다. 최근 점점 대중화 되고 있는 스마트워치는 최근 건강을 모니터링하는 다양한 기능을 제공하고 있으며, 질병의 상시 탐지나 모니터링을 위한 대안으로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 스마트워치에서 얻을 수 있는 기본 비이털 사인을 근거로 COVID-19을 진단 및 예측할 수 있는 세 가지 이상탐지(Anomaly detection)기법-마할라노비스 거리, 마할라노비스 거리 기반 MCD (최소 공분산 추정), OC-SVM (One Class Support Vector Machine)-을 비교 분석한다. 이 비교를 통해 미국 스탠포드 의과대학 유전학과에서 공개한 스마트워치를 통한 COVID-19 증상 전 감지 데이터 세트에 대해 OC-SVM을 기반으로 한 이상 감지가 다른 기술보다 조기 감지율이 18.5% 더 우수하다는 결론을 내릴 수 있다.