인천대학교 과학영재교육원

Incheon Science Elite Program

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화학교실

인천과학영재교육센터

중등 사사과정 지도 개요
제 목	인공지능 기술을 이용한 침대에 누워 있는 사람의 몸무게 예측
지도교수	성 명	홍윤식	직 위	교수
	소 속	인천대학교	전 공	컴퓨터 공학
탐구분야	정보		학년도	2019학년도
탐구의 개요 1. 탐구 필요성 몸무게를 어떻게 잴까? 물론 체중계에 올라서면 몸무게를 쉽게 측정할 수 있다. 그러나 혼자서는 스스로 움직이지 못하는 할아버지, 할머니의 몸무게는 어떻게 잴 수 있을까? 침대에 누워 계신 상태에서 몸무게를 측정할 수는 없을까? 사람이 체중계에 올라서면 체중계 모서리 4곳에 배치된 하중(load cell) 센서를 사용해 몸무게를 정확히 측정할 수 있다. 그러나 누운 상태에서는 몸무게가 여기 저기 분산되어 정확히 측정할 수 없다. 어떻게 해결하면 좋을까? 먼저 하중 센서, 압력(FSR) 센서, 또는 Kinect 센서 등을 통해 누워있는 사람의 몸무게와 비례하는 값을 얻는 것이 필요하다. 그리고 비례 값을 통해 예측한 몸무게의 오차를 줄이는 것이 필요하다. 그렇다면 오차를 어떻게, 얼마나 줄일 수 있을까? 오차 범위 1Kg 이하에 도전해 보자! 2. 탐구 목적 인공지능 기법 중 기계 학습(machine learning) 방식을 이해하고 실제 이를 탐구 과제에 적용해 보고자 한다. 이 외에도 압력 센서, 하중 센서, Kinect 센서 등을 이해하고, 이들 센서가 계측한 값을 근거리 통신기술을 사용해 컴퓨터로 가져와 저장하고 분석하는 과정도 포함된다. 3. 탐구 내용 python과 기계학습 라이브러리인 scikit-learn 활용, 분류 방식인 SVM 등에 관해 탐구한다. 또 기계학습을 위한 train set, test set 생성 방식도 알아본다. 압력 센서, 하중 센서, Kinect 센서와 Arduino 보드와 Zigbee, Wi-Fi 통신 등에 대해서도 탐구한다. 4. 탐구 방법 scikit-learn 라이브러리를 활용한 기계 학습 방식을 이해하고, 압력센서, 하중센서, Kinect 센서 중 어떤 종류 센서를 사용할 것인지 결정한다. 적용할 센서가 결정되면 센서와 Arduino 보드를 이용하여 smart bed를 만든다. 측정된 센서 값을 기반으로 각 신체 부위에서 발생하는 압력 값들의 상관관계를 분석한다. 이를 통해 스마트 베드에 누워있는 사람의 몸무게를 예측한다. 5. 기대 효과 요양병원에서는 매일 매일 노인 환자들의 몸무게를 측정하도록 의무화되어 있다. 건강 상태가 좋고 나쁨을 판별하는 데 몸무게 변화만큼 직접적인 영향을 주는 것은 없기 때문이다. 고령 사회에 진입한 우리나라는 곧 초고령 사회에 진입한다. 여러분이 만든 탐구 결과는 노인 환자들의 건강 지킴이 역할을 할 수 있지 않을까? 몸무게에 관심 많은 여러분도 사용할 수 있지 않을까? 어제 밤늦게 배달시킨 치킨을 먹고 잤는데, 내 몸무게가 얼마나 늘었는지 아침에 일어났을 때 인공지능 침대가 알려주면 좋지 않을까?