'K-MOOC/빅데이터와 인공지능의 응용'에 해당되는 글 6건

으아아

스킵

### 합성곱 신경망

fulling conected raler?? 맞나?? 그거임 

필터 즉 픽셀 x 픽셀의 마스트를 만들어 

하나씩 대입하여 새로운 이미지 보드를 만들어 준다

이것은 이미지 분석을 예로 들어서 전에 한 예제를 참고하면된다

최종적 인식해야될 모양을 추출하여 비슷한 것들과 메칭하면 되는것

### 전자극 생체 신호 센서

###PPG 

심장이 뛸때 혈류량을 알기위한

빛을 쏴서 빛의 양을 확인함

###ECG 

전극이있을때 이용한  감지센서

###EDA

전기신호의 흐르는 강도를 알아냄

뇌의 인지활동에 따라 땀이 나서 땀으로인한 전도성이 증가한다

###EEG

뇌에서 나오는 뇌파를 센싱

###EMG 

근전도 센서 근육의 음직임을 인지함

### 생체 신호 기반 수면 탐지

음 수면활동에 대하여 고민하고 어떻게 탐지할까 준비중인듯함

###위치 GPS Satellite Constellation

위성 24 개(백업3개 총 27개)

위치탐색 방법

@@위성 1

신호 받은 시간과 보낸시간 으로 시간차

Range(R) = (t_r - t^s)*C

1차원상의 거리를 알아냇다

@@위성 3

수식 3개 

문제 에러 길이 즉

기기의 본자체 시간이 다름

예로 한국과 미국의 시간이 다름

Range(R) = (t_r - t^s)*C + 시간차*C

(x_1 +X)^2 +(y_1 +Y)^2 +(z_1 +Z)^2 = c(t_s1 - t_r1 -e)^2

(x_2 +X)^2 +(y_2 +Y)^2 +(z_2 +Z)^2 = c(t_s2 - t_r2 -e)^2

(x_3 +X)^2 +(y_3 +Y)^2 +(z_3 +Z)^2 = c(t_s3 - t_r3 -e)^2

(x_4 +X)^2 +(y_4 +Y)^2 +(z_4 +Z)^2 = c(t_s4 - t_r4 -e)^2

이렇게 해서 구한다

3개이상이면 위치를 알아넬 수 있음

###문제점

전파 관통이 불가능한 것 

및 반사된 값이 오는것

### 위치 거리 계산법

1.Triangulation 각도로 계산

2.Trilateration 거리로 계산

3.RSSI-based 도착하는 신호의 색?????

신호의 세기를 감소한 양으로 거리 계산???

### 보안은 어떻게 될까???
Frequency of access 자주 노출 할 것인가

Delay sensitivity 정확한 위치를 주는데 좀 있다줌

Position accuracy 범위를 어떻게 잡을까?

K-Anonymity

위치정보 요약하여보넴

###Preducted path 

예측과 과거 위치를 다 보낸다

그럼으로 어디있는지 모른다

이 모든 위치를 서비스를 준다

### 사람의 예

사람의 행동 패턴을 센서를 통하여 수집

ex) 만보기 엡 , 게임, 엔터테이먼트 

앱의 만보기 움직임의 정의를 어떻게 할 것인가

### 가속도계 만보기

핸트폰의 위치 탐색 기를 이용하여

x축,y축, z축으로 분간한다(관성의 법칙)

@@ 문제 노이즈 발생

S_1 ={x_1 +x_2 +x_3}/3 으로 평균 만들기

###프리퀀시 도메인 필터

노이치 필터 같은경우 특정 필터만 뺄 수 도 있다

###액티비티 레코그니션

사용자의 행동을 인식하는것

### 탐지 ---> 분류

데이터의 타입에 따라 분류를 해보자