-프로젝트 목표
WELT사의 웨어러블 Belt를 이용하여 앉은 자세를 실시간으로 측정하고 시각화하는 어플리케이션 개발
-세부 프로젝트 내용
- WELT사의 Belt에 내장된 3축 가속도 센서를 이용하여 9방향(중앙, 8방위)중 어느 방향으로 앉아 있는지 구분한다.
- 3축 가속도 센서에서 전송된 x, y, z축 가속도 센서 데이터를 이용하여 딥러닝 모델을 학습하고, 학습된 모델을 이용하여 실시간으로 9방향을 예측한다.
- 실시간으로 측정된 9방향 데이터를 누적하여 8방위 그래프로 시각화한다. 사용자가 그래프를 보고 self feedback할 수 있도록 시각화 하는 것을 목표로 한다.
-프로그램 구조
- WELT Belt에서 3축 가속도를 측정하여 사용자의 모바일폰으로 전송한다.
- 모바일폰의 어플리케이션에서는 다시 x, y, z축 가속도값과 사용자의 허리둘레, 벨트를 조인 정도, 그리고 사용자의 계정 정보를 서버로 전송한다.
- 서버에서는 AI모델과 받은 가속도 값을 이용하여 앉은 자세를 분류하고 모바일폰 어플리케이션으로 앉은 자세 데이터를 전송한다. 또한 사용자 정보와 함께 앉은 자세 통계량을 저장한다.
- 분류된 앉은 자세를 시각화하여 실시간으로 어플리케이션을 통해 보여주고, 사용자 정보의 누적 정보를 이용하여 통계량 계산 및 시각화를 진행한다.
-부서
필자는 프로젝트에서 AI 파트 리더를 담당했다.
- 3축 가속도 데이터 수집
- 앉은 자세를 분류하기 위한 AI모델 설계
- 설계한 모델을 서버로 Porting(서버 파트 협업)
-일정
| 주차 | 목표 |
| 1~3주차 | 팀 구성 및 산업체 선정 |
| 4주차 | 주제 선정 및, NABC approach |
| 5주차 | SWOT 시장분석 |
| 6주차 | 카드소팅 차별화 |
| 7주차 | 기획서 작성 |
| 8주차~9주차 | 데이터 수집을 위한 실험 설계 및 수행 |
| 10주차 | 데이터 분석 및 데이터 전처리 |
| 11주차 | AI모델 설계 |
| 12주차 | 모델 porting |
| 13주차~15주차 | 추가 구현 사항 구현 |
| 16주차 | 보고서 작성 및 발표 |
1~3주차: 팀구성
4~7주차: 프로젝트 기획
8~12주차: 프로젝트 구현
13~15주차: 추가 요구사항 구현
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