웨어러블·디지털 헬스

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웨어러블 연구에서 결측과 신호 품질을 먼저 보는 이유

웨어러블 수치에 앞서 결측, 착용 조건, 신뢰성, 민감도, 타당도를 분리해 확인해야 하는 이유를 연구 자료와 함께 설명합니다.

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웨어러블 기록은 이름을 지우면 익명이 될까

웨어러블 시계열에서 직접 식별정보를 지운 뒤에도 재식별 위험이 남을 수 있는 이유와 최소 수집, 목적 제한, 기록 원칙을 설명합니다.

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EEG·심박·움직임·피부전도·온도와 생활 관찰이 결측 구간을 보존한 채 하나의 시간축에 놓인 개념도

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생활 기록과 여러 웨어러블 신호를 같은 시간축에서 보는 이유

생활 관찰과 서로 다른 웨어러블 신호를 함께 검토할 때 시간 정렬, 표본화 차이, 결측, 신호 품질과 개인정보를 먼저 확인해야 하는 이유를 설명합니다.

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스마트워치 자료와 우울 증상을 함께 살핀 자폐 성인 탐색 연구

자폐 성인 17명의 스마트워치 활동량·심박·수면 자료와 주간 BDI 자기보고를 함께 분석한 탐색적 연구를 소개합니다. XGBoost가 해당 연구 표본에서 보인 정확도 84%와 AUROC 0.91은 진단이나 일반적 선별 도구의 검증이 아닙니다. 웨어러블 자료를 연구에서 어떻게 읽어야 하는지 살펴봅니다.

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심박과 생리 신호를 기록하는 중립적 웨어러블 센서와 연구용 데이터 그래프

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자폐 관련 웨어러블 연구는 무엇을 기록하고, 무엇을 아직 알 수 없을까

자폐 관련 웨어러블 연구는 심박, 심박변이도(HRV), 피부전도, 피부 온도, 움직임 같은 생리 신호를 기록합니다. 그러나 이 신호만으로 개인의 감정이나 행동을 진단하거나 예측할 수는 없습니다. 서로 다른 연구를 나란히 읽으며 측정값, 착용 경험, 가정 환경, 데이터 해석의 한계를 살펴봅니다.

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