수면 중 각성 탐지는 수면 장애 진단에 필수적이지만, 임상 프로토콜과 기계학습 방법 간의 불일치로 인해 실제 임상 현장에서의 활용이 어려웠다. 이 연구는 근사적 위치 파악과 정확한 이벤트 카운트(ALPEC) 프레임워크를 제안하여 이러한 문제를 해결하고, 다양한 생체 신호를 활용한 각성 탐지 모델의 성능을 향상시켰다.
