머신 러닝 기반 웨어러블 기기를 활용 한 자세 분류 및 호흡량 모니터링 시스템 개발
Development of the Machine Learning Based-Wearable Device System for Posture Classification and Respiratory Volume Monitoring
- 주제(키워드) Wearable sensor , Machine learning , Real-time health monitoring , Flexible electronics , Biomedical Engineering
- 주제(DDC) 621.8
- 발행기관 아주대학교 일반대학원
- 지도교수 강대식
- 발행년도 2025
- 학위수여년월 2025. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 기계공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000034536
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
목차
1. 서론 1
2. 본론 5
2.1. 버클 균열 기반 센서를 기반으로 머신 러닝을 사용하여 호흡 속도와 체적을 계산하는 실시간 모니터링 시스템 개요 5
2.2. 다양한 몸의 위치와 움직임에서의 호흡 측정 8
2.2.1. 몸의 위치와 움직임에 대한 측정 과정 8
2.2.2. 다양한 신체 위치에서의 호흡 측정 11
2.2.3. 다양한 신체 움직임에서의 호흡 측정 15
2.3. 머신 러닝을 통한 데이터 처리 과정 19
2.3.1. 1D CNN을 사용한 신체 위치 및 움직임 분류 및 정확도 평가 19
2.3.2. 회귀 모델을 통해 산출된 호흡량 예측 결과 22
2.4. 버클 균열 기반 센서의 특성 및 제작 과정 25
2.4.1. 버클 균열 기반 센서 마라톤 테스트를 통한 성능 분석 25
2.4.2. 버클 균열 기반 센서 제작 과정 29
2.5. 실험 프로토콜 32
3. 결론 40
참고문헌 42
