• 산업문제명시계열 측정 데이터를 통한 건강상태 구분을 위한 지표 개발
• 기업제이어스㈜
• 키워드시계열데이터, 건강데이터, Entropy
• 산업문제 내용· 기업소개 : loT 데이터를 기반으로 동작균형 분석 솔루션을 제공하는 기업 · 산업문제 : IMU 장치로부터 시계열 측정 데이터를 통해 건강상태를 판단하기 위한 정량적 지표를 위한 수학적 모델 개발
• 문제해결 결과· 제시된 해결방안 : FFT를 활용한 Entropy 계산 후 건강 상태 구분, Sample Entropy를 계산함, ­ 건강, 보통/심각 분류 XGBoost 93%, Random Forest 97%의 정확도 도출, ­ Feature importance의 결과, sample entropy가 건강의 이진분류에서 중요하게 나타남. · 활용계획 및 기대성과 : 보행데이터를 바탕으로 근골격계 관련 질병/손상의 정도에 따른 건강상태 구분 가능, ­ 건강상태를 구분하는 새로운 지표를 제시하였고 건강 상태 조기 예측 및 알림 가능