연구내용 및 범위 |
본 과제 1차년도 연구개발 범위는 생체 신호를 계측할 수 있는 플렉서블 센서 개발을 기반으로 재실자로부터 생체정보(온도, 습도, 심장박동수)를 수집하고, 생체변화를 감지하여 실시간 대응이 가능한 딥러닝(LSTM) 기반의 데이터 분석·처리 알고리즘을 구현함. 2차년도 연구개발 범위는 재실자 생체변화에 따른 가상 시뮬레이션에 의한 알고리즘 검토 및 피드백을 통한 개선, 실시간 재실자 생체정보 계측이 가능한 플렉서블 센서를 바탕으로 실험실 환경에서의 딥러닝(LSTM) 알고리즘 최적화를 함으로써, 최종적으로 “생체 반응형 자동공조 제어를 위한 딥러닝(LSTM) 기반의 IoT 원천 기술 개발”하는 것을 연구개발 범위로 함.1세부 한양대1차년도실내 환경정보 및 재실자 생체정보 데이터베이스 구축 및 생체 반응형 딥러닝 알고리즘 설계① 딥러닝 알고리즘 설계를 위한 입출력 정보 정의② 실내 환경정보 및 재실자 생체 정보 데이터베이스 구축③ 생체 반응형 자동 공조 제어를 위한 데이터간 상관관계 분석 ④ 생체 반응형 딥러닝(LSTM) 알고리즘 설계2차년도클라우드 기반의 생체 반응형 딥러닝(LSTM) 모델 개발① 가상 환경에서 시뮬레이션을 통한 딥러닝 알고리즘 검토 및 피드백을 통한 개선② 클라우드기반 데이터베이스 구축 및 알고리즘 연계③ 실험실 환경에서 딥러닝 알고리즘 최적화 및 모델 성능 평가 2세부 성균관대 1차년도재실자 생체 정보 계측이 가능한 센서 개발① 생체 정보 계측 센서 설계② 재실자 생체 정보(온도, 습도, 압력, 심장박동수)를 동시에 수집 가능한 모듈 개발2차년도실시간 무선통신이 가능한 플렉서블 센서 개발① 무선통신 기능을 탑재한 생체 정보 수집 센서 개발② 플렉서블 생체 정보 수집 센서 개발
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