악취 탐지 모델 시작하며 길을 가다가 이상한 냄새를 맡아보신 적이 있나요? 도시에서는 주로 하수구냄새, 음식물쓰레기냄새가 우리를 괴롭히고, 시골에서는 사육장에서 나는 동물냄새, 오물냄새가 우리를 괴롭히죠. 이런 냄새들은 단순한 불편함을 넘어서 우리의 삶의 질을 크게 해칠 수 있습니다. 실제로 날이 습한 여름에는 악취를 신고하는 민원이 증가한다고 하는데요, 본 프로젝트는 이러한 악취 문제를 효과적으로 해결하고자 시작했습니다. 민원이 발생할만한 악취를 예측하고 사전에 악취를 예방하는것이 목표였습니다. 문제상황 악취는 주로 감각적인 공해로 간주되며, 많은 사람들에 불쾌감과 혐오감을 유발합니다. 아주 약간의 악취만 있다고 하더라도 쉽게 감지되어 민원의 주요 원인이 되며, 이 악취를 해결하기 위한 방법은 악취신호 발생 이후 악취 발생 원인을 제거하거나 악취억제 스프레이를 뿌리는 것입니다. 하지만 악취는 공기중으로 확산되어 작은 지역 뿐만 아니라 매우 넓은지역까지도 범위가 확장될 수 있습니다. 이렇든 악취의 원인과 정도를 정확하게 파악하는것은 한계가 있습니다. 해결방법 이 프로젝트에서는 악취감지를 위해 공기중 화학성분 농도 감지 센서를 이용하여 데이터를 수집했습니다. 수집한 데이터를 통해 악취를 유발하는 화학물질을 특정하고 PyOD Auto Encoder와 LSTM Auto Encoder를 활용하여 악취 데이터의 이상치를 탐지했습니다. 화학물질의 농도가 어느 수준 이상 올라가면 악취로 감지되는지 특정 임계치를 구하고, 해당 임계치를 넘어가는 경우 악취로 분류하는 로지스틱 회귀 모델을 통해 악취에 따른 민원 발생 가능성을 예측합니다. 이러한 방법을 통해 악취의 원인과 민원 발생 가능성을 보다 정확하게 예측할 수 있게 되었습니다. 결과 및 고도화 방안 다양한 모델을 비교 분석한 결과, 악취 발생 기준을 국가기준에 맞춘 경우, 95% 정도의 정확도를 보이고, 각 화학물별로 맞춤형 기준을 정한 경우 93% 정도의 정확도를 달성했습니다. 추후 악취가 발생했는지 하지 않았는지 사람이 직접 냄새를 맡고 판단한 데이터를 확보한다면 이론적인 데이터로 기준을 삼은 이번 모델보다 더 높은 정확도를 보이는 모델을 만들 수 있을것입니다. 이를 통해 악취를 사전에 예측하고 빠르게 예방하여 다른 지역으로 악취가 퍼지는 일을 예방할 수 있습니다.

수면데이터 분석을 통한 최적의 수면패턴 검출 시작하며 요즘은 밤에 스마트폰을 하거나 과도한 스트레스로 불면증에 시달리는 사람들이 많아졌습니다. 집에서 잠을 잘 때만이라도 편안하게 수면할 수 있으면 얼마나 좋을까요? 이러한 현대인의 수면 문제를 해결하기 위해, 우리는 인공지능 기술을 활용하여 최적의 수면 패턴을 찾아주는 프로젝트를 시작했습니다. 목표는 각 개인의 수면 패턴을 분석하고, 이를 통해 맞춤형 수면 개선 솔루션을 제공하는 것입니다. 문제상황 수면 부족 및 불규칙한 수면 패턴은 건강에 심각한 영향을 미칩니다. 이로 인해 집중력 저하, 기억력 감소, 심지어 만성적인 건강 문제로 이어질 수 있습니다. 특히 현대 사회의 다양한 스트레스 요인과 디지털 기기의 사용 증가는 수면의 질을 더욱 악화시키고 있습니다. 내가 왜 잠을 잘 못자는지, 숙면을 취한게 맞는지, 아침에 일어나는게 왜 힘든지, 더 잘 숙면할수 없는지 방법을 찾고싶은 사람들은 늘어나고 있지만 수면검사는 꽤나 비용이 많이 들어가고 잠자는 패턴을 분석해야하기 때문에 시간도 많이 필요합니다. 해결방법 이 프로젝트에서는 사용자의 수면 패턴을 확인할 수 있는 센서 데이터를 활용했습니다. 먼저, 수면 중 다양한 생체 신호를 측정할 수 있는 센서를 통해 데이터를 수집합니다. 이 데이터에는 수면 중 이동량, 호흡 패턴, 심박수 등이 포함되어 있습니다. 수집된 데이터는 머신러닝 알고리즘에 입력되어, 사용자가 잘 잤을 때와 못 잤을 때의 데이터 패턴을 비교 분석합니다. 이를 통해 개인별 수면의 질을 평가하고, 잠을 못 이루는 원인을 파악합니다. 또한, 이 AI 시스템은 수면의 질을 향상시키기 위한 맞춤형 조언을 제공합니다. 예를 들어, 수면 패턴에 근거하여 최적의 수면 환경, 적절한 수면 시간, 수면 전 행동 권장 사항 등을 사용자에게 안내합니다. 이러한 조언은 사용자의 수면 데이터를 지속적으로 분석하면서 점차 최적화됩니다. 결과 및 고도화 방안 이 AI 기반 수면 개선 솔루션은 초기 테스트에서 사용자의 수면 질 개선에 크게 기여했습니다. 모델의 정확도는 지속적인 데이터 수집과 학습을 통해 점진적으로 향상되고 있습니다. 간단한 센서데이터 이외에 소음, 밝기, 습도, 이불의 무게 등 수면에 영향을 끼치는 데이터를 수집하면 실시간 수면 모니터링 기능을 강화하고, 다양한 수면 관련 질환을 예방하거나 관리할 수 있는 기능을 추가할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 보다 건강한 수면 패턴을 유지하고, 전반적인 삶의 질을 향상시킬 수 있을 것입니다.