기계를 뜯어내기 전에 고장유형 알아낼 수 있다면?
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sona
진동데이터 푸리에변환과 하모닉을 이용한 AC모터 고장유형 분류모델
/kubwa
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숙면을 도와주는 인공지능 탄생! 💤
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.
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