ESWEEK_Design_Competition

ESWEEK Design 공모전

주제

파키슨병 행동 분류를 위해 9가지 Human Activity Recognition 데이터를 활용하여 인공지능 모델을 구현한다. 목표는 정확도가 높으면서도 파라미터수가 적은 인공지능 모델을 개발하고 라즈베리파이 환경에서 모델을 적용하는 것이다.

주어진 데이터 종류 - Classes

0- Jump [458개] 1- Lie down [474개] 2- Sit [696개] 3- Stand [620개] 4- Walk [2007개] 5- Stairs up [109개] 6- Stairs down [99개] 7- Transition [277개]

역할분담

1. MLP 모델 구현 및 하이퍼라미터 탐색 : 이희래
2. CNN 모델 구현 및 하이퍼파라미터 탐색 : 이수진
3. 데이터 분석 및 처리 : 김선경, 이소영
4. 라즈베리파이 프로그래밍 : 양예지, 문지영

개발환경

• 언어 : Python
• 환경 : Pycharm, RaspBerryPi, Colab

정리 포스터