코딩게임

new data #시작하며 이전 시간까지 운동 성분으로 데이터를 표현하고 Error까지 적용시키는 과정을 진행하였다. 이번 포스팅에서는, 지난 글의 마지막에 언급했듯 Base Line부터 코드로서 직접 구현하여 온전하게 코드로서 만들어진 Raw data를 만들어 볼 것이다. 이는 이후 우리가 발명했던 Error Distance를 찾아내는 방법과 타 방법들을 비교 분석하기 위해, 독립된 비교군 Data sample을 구현하기 위해서이다. #Make Base Line 그렇다면 코드로서 어떻게 이상 운동증 환자가 그린 것과 같은 그림을 구현할 수 있을까? 이는 직선의 경우에는 하나의 축이 고정이 되어, 비교적 쉽게 접근할 수 있지만, 나선의 경우 계속해서 x, y값이 달라지고 중심점과의 각도까지 고려해야 되기..

Capstone 2021. 10. 27. 21:29

모델링 방법 고안#시작하며지난 시간까지는, 데이터에 Error를 증가시키는 방법들을 고안하여 Raw data에 적용시키는 과정을 수행하였다. 해당 과정에 이어서, 이번 포스팅에서는 데이터를 운동 성분과 떨림 성분으로 구분하여, Error Distance에 해당하는 운동 성분을 가지고 데이터 모델링을 진행해 볼 것이고, 해당 모델링의 방법들도 여러 가지 상황에서 고안해 볼 것이다. # How to make?그렇다면 떨림 성분과 운동 성분이란 무엇일까?위 그림은, 환자가 데이터를 측정하는 START지점에서 시작하여, 이상 운동증의 척도를 측정하는 과정에 대해서 설명한 알고리즘 흐름도다. 떨림의 주파수인 Tremor frequency power(Hz), Tremor Magnitude power(cm), Err..

Capstone 2021. 10. 17. 16:13

데이터 모델링 #시작하며 지난번 포스팅까지, 기존 나선 그리기 검사 Raw data를 가지고 ED, Error Distance 값을 증감시키는 데이터를 생성해보았다. 하지만 해당 데이터는, 앞서 말했듯이 실제 사람이 측정한 Raw data와는 많은 이질감이 있었고, Error를 더 높일수록 그 이질감은 비례해서 증가했기 때문에 실제 Raw data의 모습과 유사한 데이터 샘플 생성을 목표로 프로젝트를 이어 진행하였다. #데이터 생성 먼저 Raw data를 기준으로 데이터를 증감시킬수 있는 방법에 대해 생각해 보았다. 기존 데이터를 바탕으로 데이터의 Error 정도를 증감시킬 수 있는 방법은 2가지로 판단된다. 위 그림에 보이는 Case1, Case2를 생각할 수 있었다. 먼저 Case 1의 경우, 왼쪽에..

Capstone 2021. 10. 12. 21:44

포스트 캡스톤 #시작하며 21-1학기까지 1년 동안 진행했던 프로젝트 수업이 끝이 났다. 랩실에 소속되어 교수님과 함께 연구를 진행하고, 논문도 작성하며 다양한 경험을 한 정말 의미 있는 시간이었다. 하지만, 모든 연구가 그러하듯 아직까지 연구할 부분이 많아있었고, 교수님께서 한 학기 더 연구를 진행하는 포스트 캡스톤 수업을 수강하며, 연구했던 내용들을 디벨롭하고 데이터 샘플을 생성하여 저널 작성을 진행하자고 제안해주셔서, 이번 학기에는 팀원들과 함께하는 것이 아닌, 교수님과 단독으로 연구를 진행하게 되어 설렘 반 걱정 반의 마음을 가지고 학기를 진행하고 있다. #연구의 시작 가장 먼저 교수님과 함께 미팅을 진행하며 고민했던 주제는, 데이터 샘플 제작에 대한 내용이었다. 기존 연구는, 이상운동증 검사 그..

Capstone 2021. 10. 11. 02:46

디지털 트윈과 BIM #시작하며 사람들은, 점점 가격이 저렴해지고 동시에 사용이 간편해지고 있는 AICBM(AI, IoT, Cloud, Big data and Mobile) 기술 속에 살아가고 있다. 이러한 기술의 발전으로 인해, 보다 손쉽게 디지털 기반으로 물리 세계 데이터를 통합, 엔지니어링, 시뮬레이션할 수 있게 되었다. 3D 프린팅과 같이 디지털 모델을 물리화하거나, MR 같이 오버레이하는 기술들은 다양한 비즈니스 기회를 만들고 있다. BIM은 건설 관점에서 디지털 트윈의 한 기술이라 여겨지고 있다. BIM은 여러가지 문제점에도 불구하고, 꾸준히 발전되고 있으며, 시장 확장이 이루어지고 있다. 또한 AICBM이 연계된다면, 건설 데이터를 저장, 연계, 분석, 관리하기 위한 데이터 허브로서의 역할을..

IT 2021. 8. 31. 11:15

Industry 4.0 #인더스트리 4.0 인더스트리 4.0(Industry 4.0)은, 독일 총리가 주도하여 제조업과 같은 전통 산업 분야에 IT 시스템을 결합하여 생산 시설들을 네트워크화하고, 지능형 생산 시스템을 갖춘 스마트 공장(Smart Factory)으로 진화하자는 취지로 진행한 산업 관련 정책이다. 2011년도에 공식적인 발의가 진행되었고, 독일 국가과학위원회는 이를 통해 산업 생산성의 향상을 전망하였다. 또한 인공지능연구소 (DFKI)에서는 이를 독일 국가의 미래 전략으로 제안했다. #인더스트리 4.0 기술 인더스트리 4.0은 아홉 가지 주요 기술을 기반으로 하는데, 이러한 혁신적인 기술은 실제 세계와 디지털 세계를 연결하며 자율적이고 지능적인 시스템을 실현한다. 이미 비즈니스와 공급망에서..

IT 2021. 8. 25. 17:26

ICT R&D 기술로드맵 2025 #시작하며 정보통신기획평가원에서는 총 15개의 분야를 대상으로 ICT R&D 기술로드맵 2025 보고서를 작성하였다. 각 보고서별로, 5년(21~25년) 간 정부가 중점적으로 확보할 필요가 있는 핵심기술과 이의 확보 전략에 관한 내용이 담겨있다. 이번 포스팅에서는, 해당 기술로드맵의 ICT 융합 분야, 방송/미디어 분야, 디지털 콘텐츠 분야 세 가지 중, ICT 융합 분야에 대해 알아볼 것이다. #ICT 융합 ICT 융합의 개념 ICT 융합 분야는, 지능정보 기술 등 다양한 ICT 기술을 융합하여 미래사회 문제에 대응하고, 산업의 '디지털 전환(Digital Transformation)' 을 통해 사람 중심의 혁신적인 융합기술 및 서비스 실현을 목표로 한다. 기존의 산업..

IT 2021. 8. 24. 17:10

디지털 트윈 #시작하며 지난 포스팅까지 국내에서 도입하여 실행 중에 있는 디지털 트윈 사례에 대해 살펴보았다. 하지만 디지털 트윈 기술은, 가트너(Gartner)가 2017년부터 3년 연속 10대 전략 기술 트렌드로 선정하면서 세계적인 주목이 시작되었고, 다양한 국외 기업들이 디지털 트윈 기술을 도입하고 있다. 오늘 포스팅에서는, 이러한 국외 주요국의 국토 및 도시 디지털 트윈 동향에 대해 공부해볼 것이다. #국외 디지털 트윈 디지털 트윈은 미래 기술 트렌드로 지속적인 관심을 받고 있다. 제조업을 시작으로 보건의료, 건설/환경, 국토/도시 등 다양한 분야로 적용 영역을 점차 확대해나가고 있다. 특히 세계 각지에서 국토 및 토지에 대한 노력이 증가하고 있으며, 2025년까지 전 세계 500개 이상의 도시에..

IT 2021. 8. 23. 17:53