모델링 방법 고안 #시작하며 지난 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),..
