JANDI Backup - 20260708_181951_sw_dev_topic

오늘부터 카톡방 대신 잔디를 사용합시다

<스티커 메시지>

네~!

잔디 입성 기념으로 음악 한곡~~ https://youtu.be/0VqTwnAuHws

[ "SF개발팀"에서 전달한 메시지입니다. ] 안용렬 | 2023/01/16 PM 05:43 KT WI-FI 공유기의 관리 페이지를 접속하려면,

'http://172.30.1.252'로 접속한 후, 사용자는 'safeadmin'을, 비밀번호은 'safeware2580!!SAFE'을 사용하세요.

혹시 PC에 고정 IP주소를 설정하려면, 172.30.1.101~127, 172.30.1.149~250 구간을 사용하세요. '172.30.1.101'은 제가 사용 중입니다.

<스티커 메시지>

오늘부터 hiworks의 인사에서 출근하기와 퇴근하기를 눌러 주세요

그리고 잔디에서 여러분들의 소속을 SW팀에서 'SW개발팀'으로 변경해 주세요

네

넵

넵~

넵!

다들 바쁘시겠지만 30분만 시간을 내서 개발경험(첨부파일 참고)을 1.19(목)까지 작성해 주세요.

넵

D:\_Work\SFW\Firmware\Nordic_nRF\nRF5_SDK_16.0.0_98a08e2\examples\ble_peripheral\ble_app_uart

검토하시고 의견 있으면 회신해 주세요.

개발경험 종합

@금진주 이 보드에 구워봐 주시기 바랍니다. 정상적으로 구워지는지 그리고 정상적으로 동작하는지도 확인하여 주세요. DeviceID는 'ABC1230001'입니다.

'Visual Studio'를 사용하는 분들은 앞으로 'Visual Studio 2022 Community' 버전을 사용하는 것으로 통일합시다.

'https://visualstudio.microsoft.com/ko/vs/'에서 무료로 다운로드할 수 있으니, 여유 시간 있을 때 설치하시지요.

@금진주 JLink 관련, 참고하세요. https://community.nxp.com/t5/i-MX-Processors/Help-loading-and-running-bin-file-via-JLink/m-p/1026255

앞으로 업무 관련 내용을 공유할 때, 잔디의 'SW개발팀' 토픽을 사용해 주시기 바랍니다.

13:30 회의 하겠습니다.

네 알겠습니다

네 알겠습니다.

네 알겠습니다~!

넵!

ID : administrator / PW : safe2580!20170901

김충식 팀장 입니다. 2023년 02월~03월 C3 센서보드 PCB 제작 일정입니다. 업무에 참조 하시기 바랍니다. 제작 수량 : 총 2000 EA l BT 적용 : 1000 EA l BT 미적용 : 1000 EA PCB SMT 완료 : 03월 3일~6일 SW Download : 03월 7일~8일 씨엔에스마케팅 전달 : 3월 9일~10일 금일부터 미발주 자재 발주 진행할 예정입니다. 자재 수급 상황에 따라서 일정 변경 발생 할 수 있습니다. 이상입니다. 김충식 올림

2.9(목)~10(금) 연세대를 방문하여 추락 및 노인낙상 알고리즘을 논의할 계획입니다. 다음 주에 특별히 바쁜 일이 생기지 않는 한 @금진주 @최해민 @임채진 등 4명이 방문하는 것으로 추진하겠습니다. 일정에 참고하시기 바랍니다.

Open source IMU and AHRS algorithms – x-io Technologies https://x-io.co.uk/open-source-imu-and-ahrs-algorithms/

@임채진 현재 개발중인 'One-Time Programmer'에서 DeviceID와 현장명을 받아서 첨부한 그림과 같이 바코드를 출력해주는 코드를 작성하여 주시기 바랍니다. 참고로, 스트링을 받아서 바코드 이미지를 생성해주는 C# 코드(NetBarcode)와 이미지+텍스트를 프린터로 출력해주는 예제 코드C#)를 첨부합니다.

'ShowDialog()' 호출하지 않고 출력하는 것은 첨부 링크를 참고하세요. https://stackoverflow.com/questions/12219599/printing-without-showdialog-gives-blank-pages

첨부파일 1개

첨부파일 1개

구글 플레이 개발자 계정 safeware77@gmail.com #sw7788!

참고하세요. https://developer.android.com/studio/publish/app-signing?hl=ko

mqtt PW : safeware2580!!SAFE

'One-Stop Programmer' 개발 결과입니다. 오늘 보고 예정입니다. 참고하세요.

내일 09:30 회의실에서 업무 관련 회의하겠습니다.

넵

참고하세요

경량화 머신러닝 TinyML PDF 파일입니다! 참조 부탁드려요~

실장님 요청하신 2022년부터 올해까지 AS 로그 내용 정리 파일 입니다.

격발모드별, 상황별 카운트 정리된 파일 입니다.

금일 테스트한 데이터 입니다.

@고안나 @최해민 수고하셨습니다

20230220 테스트 데이터를 bin으로 변환한 파일 전달드립니다!

현재 연세대 딥러닝기반 노인낙상검출 알고리즘 코드 반영중인 프로젝트 압축파일입니다~

세이프웨어 관리자 앱 구글에서 문제없이 출시 되었습니다~

해당 내용 반영해 코드 작성 중입니다. 참조 부탁드립니다.

세이프웨어 관리자앱에서 문제점이 발견되어서 잠시 내렸습니다

세이프웨어 관리자 앱 문제점 해결되어 명일 다시 업데이트 예정입니다.

작년 실험때 높은 곳에서 뛰어내렸으나 추락으로 감지 하지 못한 데이터 입니다.

struct HEADER_V1 { struct DATAVERSION signature; int16_t offset; float hertz; char model_name[10]; int16_t goal; int16_t detect; };

struct SENSORData* Read_Bin(FILE* ReadFile, int offset) { struct sensorData* Read_SD; fseek(ReadFile, 0L, SEEK_END); long int file_size = ftell(ReadFile); SENSORData* Ddata; Ddata = (SENSORData*)malloc(file_size); int data_length = 0; fseek(ReadFile, offset, SEEK_SET); for (data_length; ; data_length++) { if (!fread(&Ddata[data_length], sizeof(SENSORData), 1, ReadFile)) { break; } } fclose(ReadFile); return Ddata; } struct Final All(FILE* ReadFile) { struct DATAVERSION Signature; struct Result result; struct Final Final; fseek(ReadFile, 0, SEEK_SET); fread(&Signature, sizeof(struct DATAVERSION), 1, ReadFile); if (strcmp(Signature.signature, "SF DataSet V1.0.0") == 0) { static struct HEADER_V1 File_Header; fseek(ReadFile, 0, SEEK_SET); fread(&File_Header, sizeof(struct HEADER_V1), 1, ReadFile); result.goal = File_Header.goal; result.hertz = File_Header.hertz; strcpy(result.model_name, File_Header.model_name); strcpy(result.signature, Signature.signature); result.detect = File_Header.detect; result.offset = File_Header.offset; } /* 이후에 새로운 형식의 data가 추가되면 이부분에 else if 로 추가! */ //데이터 읽기 ----------------------------------------------------------- PSENSORData DataResult = Read_Bin(ReadFile, result.offset); //-------------------------------------------------------------------- fclose(ReadFile); Final.result = result; Final.DataResult = DataResult; return Final; }

첨부파일 1개

20230220 점프 데이터 시각화 pdf 및 동작별로 데이터를 자른 zip 파일입니다. 데이터의 경우 bin 파일로 변환하여 다시한번 공유하도록 하겠습니다. HJ (high jump) : 추락으로 인지하게끔 높게 뛴 형태 LJ (low jump) : 일상적인 점프 SLJ(Spin Low Jump) : 회전하며 점프 SHJ(Spin High Jump) : 회전하며 높이 점프

첨부파일 1개

화면, 앱 이름 수정해서 업데이트 완료 했습니다

확인시 문제 없이 관리자 모드로 진입 되니다.

첨부파일 2개

금일 실험에서 오검출 사례인 게걸음(sidewalk),스윙(Swing) 과 털썩 앉기(FastSeat)를 추가로 실험하였습니다. 스윙과 털썩앉기는 일부 동작에서 추락으로 검출되는 상황을 재현하였습니다. 게걸음의 경우 추락으로 검출하는 상황을 구현하지 못하였습니다. 테스트 결과와 데이터 전달드립니다.

다음 버전에선 MCU의 내부 FLASH에서 DeviceID 및 검출 알고리즘 Config Data를 첨부 포맷으로 기록할 계획입니다.

@최해민 어제 실험 내용을 'C3 추락 검출 알고리즘 최적화' 토픽에 올려 주시기 바랍니다.

@고성욱 @임채진 두 분도 노인낙상 관련 진행경과를 가끔 '노인낙상 검출 알고리즘 개발' 토픽에 올려 주시기 바랍니다.

네 확인했습니다

첨부파일 2개

추락보호복 IMU센서 ODR설정입니다

STM32L MCU 시리즈의 메모리 사이즈

현재 C30 등 'IAR Embedded Workbench' 프로젝트는 프로세서를 'ST STM32L431CB'로 설정하고 있어, 128KB의 플래시 메모리를 사용할 수 있습니다. 256KB의 플래시 메모리를 사용하기 위해서는 프로세서를 'ST STM32L431CC'로 설정해야 합니다. 이를 위해 프로젝트의 'Options' 메뉴를 실행한 후, 'Category'에서 'General Options'를 선택한 다음, 'Target' 탭에서 프로세서를 'ST STM32L431CC'로 설정하면 됩니다.

금일 실험한 데이터 csv 파일 전달드립니다.

첨부파일 1개

3월 추진업무와 관련해서 회의하겠습니다. 첨부 읽어보시고, 13:30 회의실에서 봅시다.

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연세대 알고리즘 성능평가 추진경과를 내일 오후에 설명들을 예정입니다. @금진주 @고성욱 @임채진 등 3명은 추진경과 발표 준비를 해주시기 바랍니다.

연세대 측으로부터 전달받은 포팅할 모델 C코드입니다.

연세대 측으로부터 전달반은 실제 포팅할 DNN 모델 참조 자료입니다.

@고성욱 Madgwick의 Roll,Pitch 계산 알고리즘입니다. 참고하세요.

넵 확인하겠습니다!

@금진주 @고성욱 연세대에 보낼 협조문을 작성해봤습니다. 사실에 부합하는 지 검토해 주세요.

[ "생산관리 (제품개발)"에서 전달한 메시지입니다. ] 김경민 | 2023/03/06 AM 11:25 C3 제작 공장 스케쥴표 입니다 ( 4얼15일부터 ~5월31일 출고예정입니다ㅓ)

첨부파일 1개

[ "생산관리 (제품개발)"에서 전달한 메시지입니다. ] 김경민 | 2023/03/06 AM 11:25 수량: 3000장입니다

@금진주 얘기한 대로 수정했습니다. 검토해 보세요.

@금진주 수정했습니다. 검토해 보세요.

네 확인했습니다.

영유아 뒤집기 검출 및 에어백 팽창+수축 알고리즘 종합입니다. 참고하세요.

@최해민추락 최적화 소스코드입니다.

옆으로 던지는 동작 데이터 전달드립니다. 추락으로 검출된 데이터는 O로 , 검출되지 않은 데이터는 x 로 타이틀에 표기하였습니다.

[HW팀 요청] C3 부저기능 추가 세부기능 : 전원 체결 시 알림(약 1~2초) low batt 시 경고음(약 5~10회) 위의 업무 진행 인원과 시기 검토 부탁드립니다.

@금진주 최적화 버전 적용시에 부저 기능 추가도 같이 적용하겠습니다.

금일 c3 변경 알고리즘 실험 결과 입니다. - 센서부에 충격, 게 걸음과 같은 동작은 격발되지 않았습니다.(정상) - 옆으로 던지기의 경우 회전이 있는 경우 격발되지만, 회전을 주지 못한경우 격발되지 않았습니다.(정상) - 추락 도중 충격이 있는 경우 이전 알고리즘 테스트와 동일한 자세로 테스트 진행하였고 모두 격발되었습니다.(정상) - 이광호 팀장님께 부탁드려 이전 알고리즘에서 추락으로 감지되었던 점프를 부탁드렸고 추락으로 감지되지 않았습니다.(정상) - 높은 위치에서 점프하여 추락으로 감지되지 않았던 사례를 재현하기 위해 라운지 테이블에서 뛰어내리는 동작을 시도하였고 추락으로 감지되었습니다(이전 알고리즘에서 동일한 동작을 추락으로 감지하지 못한사례가 있었습니다.).(정상)

@최해민 추락 알고리즘을 보완했습니다. 옆으로 던지는 동작 검출 알고리즘을 보완했고

@최해민 위에서 아래로 던지는 동작 검출 알고리즘을 추가했습니다. 테스트해 주시기 바랍니다.

넵 확인했습니다.

@고안나 @최해민 웹페이지, 웹사이트, 웹서버 등에 대해 Session.TimeOut 옵션을 조정할 수 있다네요. 참고하세요. https://www.happyjung.com/lecture/1213?sca=etc%EC%96%B8%EC%96%B4

첨부한 코드처럼 C3의 'main()' 함수에서 loop 테스트를 하였습니다. #ifdef __C31__ int __time_check = timer7_10ms_counter + 10 * 100; int __time_check_toggle = 0; #endif while (1) { #ifdef __C31__ __loop_counter++; if(timer7_10ms_counter >= __time_check) { UART5_Printf("check[%d] : interrupt %d, loop %d\r\n", __time_check_toggle & 0x01, __interrupt_counter, __loop_counter); __interrupt_counter = 0; __loop_counter = 0; __time_check_toggle++; __time_check = timer7_10ms_counter + 10 * 100; } if((__time_check_toggle & 0x01) == 0x01) __WFI(); #endif if( bTransferRFUartToDebugUart ) { int n = uartTransQ.size(); 테스트한 결과, __WFI()를 호출하지 않으면(MCU를 잠재우지 않으면),

테스트한 결과, __WFI()를 호출하지 않으면(MCU를 잠재우지 않으면 -> check[0]), 10초동안 약 1,294만여번 실행됩니다. __WFI()를 호출하면(MCU를 잠재우면 -> check[1]), 10초동안 약 8,400여번 실행됩니다. 다시 말해, __WFI()를 호출해서 MCU를 잠재우면 전력 소비를 줄이는 데 효과가 있을 것으로 생각됩니다.

테스트 결과

@고안나 @최해민 Javascript를 이용해서 웹페이지를 refresh해도 될듯~~ setTimeout(() => { document.location.reload(); }, 3000); https://www.freecodecamp.org/news/refresh-the-page-in-javascript-js-reload-window-tutorial/

변경된 C3 알고리즘으로 진행한 테스트 결과 입니다. 오동작으로 판단되는 데이터 추출하여 함께 전달드립니다.

사다리에서 점프한 데이터 전달드립니다. (1S : 1칸 , 2S : 2칸 , 3S: 3칸)

C3 보드 변경 건 *부저 추가 4월 20일 경 변경된 보드 나올 예정(코드 다운 필요) 5월 중 변경 된 보드로 제품 출고 예정이라고 합니다. 현재 새로운 보드 샘플 10개가량 보유하고 있어 테스트 필요 시 사용 가능 저희팀에서 알고있어야하는 정보인데 처음들어서 공유드립니다.

연세대 코드 테스트 정리본입니다 데이터 로그, 코드도 같이 첨부했습니다

@금진주 테스트할 소스코드입니다.

[전력소비 테스트] 테스트 기간 : 03.23 18:03~ 03.27 09:14 기존 : 2396 -> 2239 (변화량 103) 변경 : 2612 -> 2319 (변화량 293)

부저 관련 코드입니다.

첨부파일 1개

@고안나 첨부 문서를 참조해서 DeviceID를 기록해 주세요.

@금진주 @최해민 C320 업데이트 버전입니다. 테스트 해주시기 바랍니다.

첨부파일 1개

@금진주 그리고 영업팀 요청인데요, 제품 4개에 대해 블루투스 ID를 특정 스트링으로 설정해달라고 하네요. 내일 제품을 가져다주면 조치해 주시기 바랍니다.

네 알겠습니다

첨부파일 1개

@금진주 블루투스 ID를 설정하기 위해서는, 'main.c'의 'gap_params_init()' 함수에서 수정하면 될듯~~

ICM42670 ,ICM 42688, BMI323 센서 비교 결과 입니다. <센서부에 충격>,<던지기 > 와 같은 두가지 동작으로 실험을 진행하였습니다. (한번에 세 센서의 데이터를 수집하는 것이 불가하여 최대한 동일한 동작으로 실험하도록 하였고 각 동작별로 5번 반복하였습니다.) 테스트 결과 센서별로 결과 차이가 있으나 그 차이가 미미하고, 동작별로 스프링 효과가 적은 센서가 달라 센서의 차이보다는 동작의 차이에서 오는 영향이 더 크다고 판단하였습니다. 링크 : https://quiver-shear-914.notion.site/fcd7cb9452c846b59986592f5d063fa6

[전력소비 테스트 2차] 1차 테스트와 보드 동일, 배터리 서로 교체해 테스트 진행 테스트 기간 : 03.28 14:22~ 03.30 09:05 기존 : 2570 -> 2404 (변화량 166) 변경 : 2664 -> 2433 (변화량 231)

연대 측에 전달할 자료 만들었습니다. 검토 부탁드립니다. 추가로 테스트 별 수직속도의 양상이 맞는지 확인 요청하겠습니다.

@금진주 결론이 빈약해 보입니다. 보강해 주시지요.

최적화 알고리즘 설명자료입니다.

전동킥보드 주행 실험 데이터 기록시트 보내드립니다~!

@안용렬 결론 수정했습니다. 검토 부탁드립니다!

변경되었던 buzzer파일 보내드립니다.

@금진주 @고성욱 첨부 파일을 참고해서 개발계획을 수립하시기 바랍니다.

네 알겠습니다.

전사회의 자료를 작성했습니다. 읽어보시고 추가나 변경할 내용이 있으면 회신해 주세요.

그리고 우리팀 조직명을 'SW개발실'로 통일해 주세요.

C3 최적화 최종 버전입니다. 5초마다 배터리 체크

다음 사항이 변경되었으니, 참고하세요. 1. 5초마다 배터리 체크 2. 30초마다 DnT_Write() 호춯 3. 격발시 Flash_Save_SensorData() 호출한 후 60 샘플 이후 Flash_Save_SensorData()를 재호출 -> 완전한 격발 데이터(격발 이후 데이터 포함) 저장 유도 그리고, 기존 C3가 1시간 작동시 파워 레벨이 '7' 감소한 반면, 최적화 버전은 파워 컨트롤 적용으로 '4' 감소하네요. 동일 시험에 대해 '4:2' 결과를 보인 경우도 있고, 시험 결과가 일관성이 있지는 않네요. 배터리의 충전 상태에 따라 다른 감소 경향을 보이는 것 같네요. 즐거운 하루~~

<C3 최적화 알고리즘 테스트> - 기존 추락 알고리즘에 비해 약 30cm 이르게 격발되는 것을 확인 할 수 있었습니다.따라서 기존 알고리즘이 감지 하지 않는 낮은 높이(50cm)에서도 특정 자세에 따라 추락을 감지함을 확인 할 수 있었습니다. - 기존 추락 알고리즘에 비해 추락을 민감하게 감지함에 따라 일상동작에서의 오검출률 상승을 우려하여 일상동작 테스트를 진행하였고, 진행한 테스트 동작에서는 오검출되지 않았습니다. - 또한, 알고리즘 최적화 과정에서 오검출 되었던 게걸음과 같은 사례에서도 최종 알고리즘에서는 오검출 되지 않았습니다. - 사람이 제품을 착용한 채 사다리에서 추락 상황을 가정해본 테스트(사다리 추락)의 경우 세칸 이상의 추락에서는 충격이 발생하기 이전에 추락을 검출 하였으나, 두칸이 추락으로 검출된 한 사례는 추락 도중 추락으로 인지한 것이 아닌 충격이 발생하고 그 충격으로 추락으로 인지하였습니다. - 전반적으로 이전 이전 알고리즘에 비해 추락을 감지하는 정확도와 속도 는 높아졌으나, 움직임을 수반한 충격에 다소 민감하게 반응 하는 것을 확인(미착용시 제품을 내려놓거나 할때 충격이 발생하면 격발 )할 수 있었습니다. 추가로 테스트가 필요한 동작을 말씀해주시면 진행하도록 하겠습니다.

실장님이 보내주신 개발사항을 기반으로 작성한 개발 사양서입니다

영유아 앱 개발 사양서도 보내드립니다.

첨부파일 1개

MCU 성능을 테스트하기 위해 757개 샘플을 100회 반복 적용해본 결과, STM32 MCU는 128초 경과한 반면, BLE(nRF) MCU는 96초 경과하네요. 재미있게도 놀고 있는 BLE MCU가 오히려 성능이 우수하네요. 이는 STM32 MCU가 48M 클럭을,

BLE MCU가 64M 클럭을 사용하고 있기 때문인 것으로 보이네요.

[C3 최적화 알고리즘 기능 테스트] <실시간 저장 방식 변경에 따른 외부 플래시 저장 기능 확인> 6시간 동작 후 저장된 데이터 개수를 계산하여 시간 측정 ✔️ Dnt_write에 저장된 시간과 비교하여 약 +25초의 오차가 있었으나, 30초마다 저장하여 생긴 오차로 판단 ✔️바뀐 실시간 저장 방식이 정상적으로 기능한다고 판단 <내부 플래시 저장 기능 확인> 마네킹에 제품을 착용시키고 센서부를 눕혀 높이 별로 실험 진행 ✔️모든 높이에서 격발 이후 충격 발생 시점까지 데이터가 저장됨을 확인 ✔️추락 높이 계산 시, 마네킹 부피(15~20cm)를 감안하여 약 10cm 이내의 오차를 보였으며, 제품 착용 상황에서는 움직임으로 인해 오차 범위가 더 커질 수 있음을 확인함 추가로 기능 테스트 결과 파일 전달 드립니다. 확인 부탁드립니다.

영유아 개발 사양서 및 계획서 1차 수정안입니다. 부족한 부분 말씀해주시면 추가 수정 진행하겠습니다.

@금진주 수고했습니다. 계획대로 잘 진행해 주세요.

C3 데이터 추출시 사용하는 Find data 툴 사용 메뉴얼 작성하였습니다. 프로그램 사용시 참고 부탁드립니다.

수직속도 결과보고서에 대한 연세대학교 측 답변입니다.

첨부파일 1개

사용메뉴얼 입니다~! 확인부탁드립니다.

2시에 진행할 개발 계획 보고 PPT 간단하게 작성했습니다. 참고해주세요

@금진주 수고했습니다. 잘 진행해 주시지요.

금일 진행 된 영유아 제품 개발 1차 미팅 정리내용입니다. 명일까지 사용자 환경 시나리오 초안 작성 후 공유드리겠습니다.

영유아 사용자 시나리오 초안입니다.

금주 월요일 알고리즘 설명회 시간에 언급되었던 과거 연세대 알고리즘 비교 결과입니다. 최적화 코드 재연했을 시 목표값과 유사하게 나오는 것 확인했습니다.

인증용 데이터셋 수집합시다.

요청하신 자세별 강하게 던진 데이터 입니다.

CE 인증용 테스트 데이터 전달드립니다. - 실험중 특이사항입니다. - 고성욱 매니저님이 (5걸음)달리는 동작에서 자연스레 달리는 자세가 아닌 부자연스럽게(겅중겅중 달림) 달리게 되었는데 이때 격발 하였습니다.

측면 내던지기도 검출하도록 보완하였습니다. 그리고, LED 점등 전에 Buzzer 신호를 출력하느라 시간을 소비하니, Buzzer가 부착되지 않은 보드에는 'main.cpp'에서 '#define BUZZER_SIGNAL_ENABLE 0'으로 변경한 후 사용해 주세요. 그리고, Buzzer_ON 시그널도 2회 울리도록 수정했습니다.

영업팀에 전달할 현대 산업개발 AS로그 분석 파일 입니다. 검토 부탁드립니다.

추락높이 및 추락시간 등이 궁금하다면, 첨부파일을 참고하세요.

영유아 사용자 시나리오 수정안입니다. 아직 부족한 부분이 많아 검토해주시면 재수정 하겠습니다.

영업팀에 전달할 현대 산업개발 As 로그 분석 파일(최종)입니다

이 버전으로 테스트 합시다. LPF의 샘플링 주파수를 500Hz에서 50Hz로 수정하였고, 추락 카운터 계산시 60 초과 가속도가 3회 이상 출현시 카운터를 '0'으로 초기화합니다. 즉, 60 초과 가속도가 1회나 2회 출현해도 카운터를 계속 증가시킵니다. 단, 60 초과 가속도가 출현한 샘플에서는 추락으로 검출하진 않습니다.

error01 동작은 동영상을 참고하시면 됩니다. error 02~04 동작은 앉았다 일어났다를 반복한 동작입니다.(추락으로 감지됨)

ReadSensorData2(&sData); #define MICOM_DIV 100 if (seqNum>1000){ seqNum =0 ; } if (low_batt_status){ seqNum = 7777; } if (stanby_batt_status){ seqNum = 5555; } txPacket.seqNum = seqNum ; txPacket.n1 = (int)( ((float)sData.accX/(float)MICOM_DIV)+0.0 ); txPacket.n2 = (int)( ((float)sData.accY/(float)MICOM_DIV)+0.0 ); txPacket.n3 = (int)( ((float)sData.accZ/(float)MICOM_DIV)+0.0 ); txPacket.n4 = (int)( ((float)sData.gyroX/(float)MICOM_DIV)+0.0 ); txPacket.n5 = (int)( ((float)sData.gyroY/(float)MICOM_DIV)+0.0 ); txPacket.n6 = (int)( ((float)sData.gyroZ/(float)MICOM_DIV)+0.0 ); // UART5_Printf("%02d,%02d,%02d,%02d,%02d,%02d,%02d>\r\n", seqNum, txPacket.n1, txPacket.n2, txPacket.n3, txPacket.n4,txPacket.n5,txPacket.n6); unsigned int flashTemp_A1 = 0 ; unsigned int flashTemp_A2 = 0 ; unsigned int flashTemp_G1 = 0 ; unsigned int flashTemp_G2 = 0 ; // SensorData sData_.num = seqNum; if(trigger_type !=0) { sData_.num = 1234; trigger_type = 0; } sData_.accX = sData.accX; sData_.accY = sData.accY; sData_.accZ = sData.accZ; sData_.gyroX = sData.gyroX; sData_.gyroY = sData.gyroY; sData_.gyroZ = sData.gyroZ; sData_Write();

수정본입니다.

금일 진행한 일상 동작및 추락 테스트 데이터 및 결과입니다.(새로운 외피에 적용) 일상 동작 및 제품 던지는 자세 테스트 완료 하였습니다. 전면추락/전방추락/후방추락 의 경우 현재 환경에서 동일한 위치(높이)에서 테스트 하는 것이 불가하다고 판단해, 익일 기구 보완(S고리) 후 진행 혹은 추락테스트 기구 활용 하여 진행하도록 하겠습니다. - 오동작 사례는 두 동작 다 허리를 굽힌 상태에서 높이의 변화를 주었고, 이때 격발되었습니다.

부저 데이트시트 권장 주파수 사양이 2700~3400이어서 F7(2793.826)과 G7(3135.963) 추가했습니다.

방금 시연한 영상 공유받았습니다. 시연에서 에어백이 너무 늦게 격발되는 이슈가 있었고, 현장에 오후에 다시 가서 시연 및 원인 설명 하실예정이라고 하십니다.

오후 시연은 제대로 동작했다고 받았습니다~

*오전 이슈 제품과는 다른 제품으로 시연진행

외로 현대산업개발에서 2023년 약 72개 구매했는데 현재까지 총 7개 사용중 격발되어 그 동안의 분석 결과를 전달받기 원하신다고 영업팀에서 요청왔습니다. 현재 파악한 결과 총 5건의 AS로그분석이 있었고 자료 취합 후 금일까지 정리해서 전달 예정입니다.

초안 작성했습니다.이상 없으면 영업팀으로 전달하겠습니다.

내일 펌웨어 프로그래밍을 위해 기존 C3(C15_L)를 보완했습니다. 보완 사항은 다음과 같습니다. o Buzzor 추가 o 테스트 결과에 따라 PITCH값에 +24 o PITCH_ANGLE_FRONT를 -45에서 -60으로 변경 o 인터럽트 유실 방지를 위해 sData_Write()와 DnT_Write() 방식 변경 o 배터리 백분율 계산 코드 보완 o VersionInfo를 '230531_C3_1.2.1'로 변경

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확인해주시고 이상 없으면 영업팀에 전달하겠습니다 2건의 as라고 하였으나 아직 사무실에 1건이 접수되지않았고, 영업팀도 현장 상황 전달 못받은 상황입니다.

검색해보니 말비계 높이가 다양한점을 고려해도 최소높이가 70cm이상일것으로 생각되어 아무런 문제 없는 이슈였던거로 판단됩니다.

데이터 저장 이상 문제 확인 결과 - 모든 데이터가 seq 80 부터 저장 시작 -> 데이터 저장 시점에 문제가 있는 것으로 파악 - 코드 확인 결과 부저가 울린 이후에 데이터 저장 시작 - Debugging 결과 센서 수집은 부저가 울리기 전 (0~79까지 약 80샘플) 수집이 진행되지만, Data 저장을 위한 SensorDataTransfer_Push 과정에서 16 샘플 저장 이후 다시 0으로 저장이 반복되어, 이후 SdataWrite에서 seq 80부터 저장이 진행되는 것으로 확인됩니다.

c3 main 파일입니다.

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현장그래프(왼쪽) LPF돌린 그래프로 변경했습니다.

추락데이터 급격한 하강 그래프를 완만한거로 수정되길 바라셔서 사다리에서 뛰어내린 데이터(LPF)로 변경해서 전달했습니다.

@금진주 수고했습니다.

C320 보완했습니다. 테스트해 봅시다.

0426 테스트에서 오검출 사례에 대해 다시 테스트한 데이터 입니다. D10 : 스트레칭 D13 : 안았다 일어나기(x5) D10 테스트에서는 허리를 숙였다 피는 것을 반복하는 동작에서 격발되었습니다. 해당 영상 함께 첨부합니다. D13 테스트는 0426에서 오검출되었지만 , 금일 테스트에서는 오검출하지 않았습니다.

추락 테스트는 함준태 선임님이 제작해주신 기구와 마네킹에 하네스를 연결하여 최대한 동일한 위치에서 추락을 할 수 있도록 진행하도록 하겠습니다. (05/02에 진행 예정) * 마네킹과 에어백이 무거워서, 시간되시는 분들은 같이 도와주시면 감사하겠습니다! 😁

C320 보완 버전입니다.

시연 중 늦게 터진 케이스 센서데이터입니다

금일 실험 데이터 입니다. 추락 자세 1.6 / 1.8 / 2 m d에서 각 자세 별로 테스트 진행하였습니다.

추가로 데이터를 추출하며 확인해보니, 격발시 seq가 1234로 되는 부분이 빠진 것 같아, 확인 부탁드립니다! // SensorData sData_.num = seqNum; if(trigger_type !=0) { sData_.num = 1234; trigger_type = 0; } sData_.accX = sData.accX; sData_.accY = sData.accY; sData_.accZ = sData.accZ; sData_.gyroX = sData.gyroX; sData_.gyroY = sData.gyroY; sData_.gyroZ = sData.gyroZ; sData_Write();

LG화학 마곡 두번째 as로그분석도 전달 요청왔습니다. 충격에 의한 격발이라 오해하고 계시다고 하셔서 그 부분에 대해서만 작성했습니다. 실장님 검토 후 영업팀에 전달하겠습니다.

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추가로 KFALL 데이터의 경우 낙상 시작 시점과 종료 시점을 영상 데이터와 IMU의 로컬 피크로 판단 하는데 , 종료 시점의 경우 비교적 정확할 것으로 예상하나 문제가 있다면 낙상 시작 시점에서 문제가 발생할 것 같다고 하십니다. 이 부분에 대해서 피시험자의 프라이버시 문제로 영상을 제공하지 않아 별도의 처리는 하지 않았다고 전달받았습니다.

AS로그 데이터 입니다. (사다리에서 내려오다 터짐 or 말비계에서 내려오다 터짐) 전원 킨 시점 : 2023-04-25 13:59:04 B:237 격발 시점 : 2023-04-25 14:59:46 T:4 전원 끈 시점 : 2023-04-25 15:07:47 B:31

@최해민 가속도의 RAW와 LPF 그래프를 그려보니 데이터가 매우 이상하네요. 데이터 센싱에 문제이 있었던듯~~ 그리고, LPF의 데이터는 신기하게도 마지막 부분에서 작은 값으로 떨어져 정상적으로 추락으로 검출한 것으로 보입니다.

5.2 추락 데이터 테스트 결과입니다. 'F14_01.csv'의 '1348' 위치(리드타임 120ms)에서 추락을 검출했습니다. 'F14_02.csv'의 '113' 위치(리드타임 140ms)에서 추락을 검출했습니다. 'F14_03.csv'의 '125' 위치(리드타임 140ms)에서 추락을 검출했습니다. 'F24_01.csv'의 '540' 위치(리드타임 160ms)에서 추락을 검출했습니다. 'F24_02.csv'의 '319' 위치(리드타임 180ms)에서 추락을 검출했습니다. 'F24_03.csv'의 '417' 위치(리드타임 160ms)에서 추락을 검출했습니다. 'F34_01.csv'의 '131' 위치(리드타임 180ms)에서 추락을 검출했습니다. 'F34_02.csv'의 '116' 위치(리드타임 160ms)에서 추락을 검출했습니다. 'F34_03.csv'의 '139' 위치(리드타임 160ms)에서 추락을 검출했습니다. 'F15_01.csv'의 '302' 위치(리드타임 180ms)에서 추락을 검출했습니다. 'F15_02.csv'의 '120' 위치(리드타임 160ms)에서 추락을 검출했습니다. 'F15_03.csv'의 '164' 위치(리드타임 180ms)에서 추락을 검출했습니다. 'F25_01.csv'의 '367' 위치(리드타임 220ms)에서 추락을 검출했습니다. 'F25_02.csv'의 '463' 위치(리드타임 200ms)에서 추락을 검출했습니다. 'F25_03.csv'의 '289' 위치(리드타임 220ms)에서 추락을 검출했습니다. 'F35_01.csv'의 '165' 위치(리드타임 180ms)에서 추락을 검출했습니다. 'F35_02.csv'의 '596' 위치(리드타임 200ms)에서 추락을 검출했습니다. 'F35_03.csv'의 '257' 위치(리드타임 200ms)에서 추락을 검출했습니다. 'F16_01.csv'의 '155' 위치(리드타임 220ms)에서 추락을 검출했습니다. 'F16_02.csv'의 '265' 위치(리드타임 180ms)에서 추락을 검출했습니다. 'F16_03.csv'의 '209' 위치(리드타임 200ms)에서 추락을 검출했습니다. 'F26_01.csv'의 '313' 위치(리드타임 240ms)에서 추락을 검출했습니다. 'F26_02.csv'의 '475' 위치(리드타임 240ms)에서 추락을 검출했습니다. 'F26_03.csv'의 '245' 위치(리드타임 220ms)에서 추락을 검출했습니다. 'F36_01.csv'의 '346' 위치(리드타임 240ms)에서 추락을 검출했습니다. 'F36_02.csv'의 '120' 위치(리드타임 240ms)에서 추락을 검출했습니다. 'F36_03.csv'의 '88' 위치(리드타임 240ms)에서 추락을 검출했습니다.

추가 테스트 파일 전달합니다. Datagrabber를 이용하여 동작별로 실시간 영상과 데이터 수집하였습니다.(고성욱 매니저(04) , 계단 및 엘레베이터 관련 동작은 실시간 수집 진행X) grabber로 실시간 수집 데이터는 uart통신을 이용하기 때문에 누락이 발생할 수 있어, 내부 플래시에서 추출한 데이터를 영상데이터 폴더 내부 Full 폴더에 저장하였습니다. 테스트 결과 요약 - 스트레칭에서 1회 오검출 되었습니다.(D10_01.csv) - 점프 후 착지의 경우 일반적인 점프와 같았지만 4회 오검출 되었습니다. (고성욱 매니저의 경우, grabber로 수집하였을때 검출(D11__04.csv)이 되어 실시간 데이터 출력을 하지 않는 상태에서 재시도 하였고 이때에는 검출되지 않았습니다.(D11_04(2).csv)) - 앉았다 일어나기 5회 반복 에서 1회 오검출 되었습니다.(D13_02.csv) - 사다리 내려가기 동작에서 마지막 칸(1칸)에서 뒤로 뛰어내렸고 오검출되었습니다.(D16_01.csv) - 계단 뛰기 3칸의 경우 1회 검출 되었습니다.(D20_04.csv) 모든 동작은 부저음이 들린 이후 진행

서있는 자세 데이터 전달 드립니다.

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IMU 센서 이상 사례(TDK 협의용)

현재 릴리즈 중인 C3 코드입니다.

기존 C3(C15_L) 보완 버전입니다. 1. Buzzor 추가 2. 인터럽트 누락 방지를 위해 sData_Write()와 DnT_Write()를 main()함수로 이동 3. 센서 데이터 저장시 100으로 나누기 제거

추락 검출 알고리즘 오검출 조치 진행경과입니다.

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기존 C3 알고리즘으로 재실험한 테스트 결과 및 데이터 입니다. 앉았다 일어나기 , 점프 에서 오검출이 각 1회 발생하였습니다. 앉았다 일어나기의 경우 허리를 굽힌채 빠르게 앉았다 일어나며 임계값인 13에 걸려 추락으로 검출되었습니다. 점프의 경우 점프하고 착지하며 허리를 굽혀 추락의 높이를 더욱 길게 인지해 추락으로 검출된 것 같습니다.

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0522 테스트 결과 파일입니다.

@최해민 첨부 형태로 정리해주세요.

금일 노인 낙상 시제품 이용하여 추가 실험 한후 정리해서 업로드 합니다. V5의 경우 띠 형태로 되어 있고, 사이즈가 많이 커서 딱 맞게 착용하는 경우는 손으로 잡은 상황에서 진행하였습니다.

MCU에서 다음 루틴에 의해서 배터리 정보를 1분에 한번씩 전송하고 있는데, uint32_t g_battAdcVal = 0 ; RF_Printf("Q=0;1;%d,%02d,%03d,\n", g_bTriggerON, (g_battAdcVal/2300)*100, BT_seqNum++ ); 배터리 정보 '(g_battAdcVal/2300)*100'는 어떤 값을 출력하게 될까요?

금일 추가 실험 결과 반영한 보고서 전달 드립니다. - V5 : 하네스(허리끈) 에 부착 -> 테스트 인원 : 2명 - 실험 결과 최대최소 편차가 가장 작은 값은 V5입니다. 추가로, V5 그래프 이미지 첨부하였습니다.

SKO&S에서 에어백 터짐 사례가 발생했다네요. 관심사가 될듯하니 로그 분석 요청 들어오면, 이를 최우선 처리해주세요.

sk ons 데이터 전달드립니다.

(150개 샘플 이전 210개 데이터 ~ 격발 이후 전원 끔) 데이터 전달 드립니다.

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추가로 이상 데이터 전달드립니다.

IMU 센서 SelfTest 코드입니다. 저번에 이상현상을 보였던 센서 보드에 적용해 봅시다.

알겠습니다 낼 확인해보겠습니다

수정했습니다.

@고안나 REST API 호출 샘플입니다. 참고하세요.

@고안나 JSON 컨버팅 샘플 코드입니다. 도움이 되기를~~

넵 감사합니다!

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사용자 앱 소스코드입니다.

오늘 이 코드로 펌웨어 라이팅 하시지요.

- 앉았다 일어났는데, 터짐 (K2)

영업팀에서 요청한 현대 제철 As 로그 분석 자료 입니다. 검토 부탁드립니다.

@고안나 검토해 보세요.

@고안나 안나 직원 의견대로 MCU+BLE 버전정보는 삭제했습니다. 더이상 이견 없으면, SK쉴더스에 문서를 발송하겠습니다. 그리고, 문서대로 개발 진행해주기 바랍니다.

넵

@최해민 첨부 파일로 인증 테스트 코드를 만들어주세요.

넵

삼성엔지니어링에서 AS 사례에 대해 분석 자료를 요청했다고 하셔서 작성했습니다. 검토 부탁드립니다.

6.12 오후 3시 휴랜과 시스템 연동 관련 회의를 진행할 예정입니다. 첨부 파일은 설명 자료로 작성한 것이니, 읽어보시고 사실과 다르거나 잘못된 것이 있으면 회신해 주세요.

@최해민 첨부 파일처럼 인증 데이터 그래프를 그려주세요(6.12까지).

@최해민 C15와 C3의 센서 위치 차이가 얼마나 나는지 확인해 주세요

사진의 노란색 위치에서 센서까지의 거리를 측정하였을때, C15 : 약 14cm , C3 : 약 7cm 아래에 센서가 위치합니다.

각 외피에서 노란색 부분에 센서가 위치합니다.

@최해민 수고했습니다.

1902행 이후의 데이터를 어찌 해석해야 할까요?

@최해민 절차서 초안입니다(함준태 작성). Test 2,3,4 절차 내용 추가 확인 부탁드립니다.

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기구 이용, 추락 테스트 데이터 입니다.

센서 케이블 접속이 불량하면, 특이 데이터가 생성될 수 있겠네요. 참고하세요.

지그 이용하여 수집한데이터 재전달드립니다.

대표님께 오동작 의심 센서보드의 로그만 분석하겠다고 보고드렸으니, 6.19부터 그렇게 합시다. 단, C3 일상 데이터는 100건 확보할 때까지 계속해 주시고요.

시험 절차서 TC2, TC3, TC4 에 대해 초안 작성하였습니다. 확인부탁드립니다.

@최해민 수정했습니다. 함선임한테 전달해 주세요.

넵! 감사합니다!

@최해민 안녕하세요 실장님 금요일 시험평가는 14시부터 진행 될 예정입니다. AZ company 황문성 과장은 13:30까지 올 예정이니 시간 참고 바랍니다.

@최해민 검증용 데이터 및 프로그램 등 내일 인증 준비해 주세요.

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@최해민 이 파일에 업데이트하세요.

기존 펌웨어에도 TestFallAlg와 동일한 버전정보 출력되는 것을 확인했습니다.

내일 오전엔 기존 C3 보완 버전을 테스트해 주시기 바랍니다. 검출 알고리즘은 Pitch값을 보정한 것 이외에 기존과 동일합니다. 단, ReadSensorData2()를 에러 점검하고, sData_Write()도 ReadSensorData2_ErrorCounter를 저장하도록 변경했습니다. 데이터 추출해서 문제 없는지 확인해 주기 바랍니다.

@고안나 내일 10시에 Google과 gmail 관련 협의를 한다고 합니다. 옵저버로 참석하세요. 염연주 매니저가 얘기할 거에요.

7.17~18(2일) 연세대, 안동병원 등과 노인낙상 관련 워크샾을 할 계획이니, 일정 비워두세요. SW개발실 전원을 비롯, 디자인, 기구팀에서 2~3명 참석할듯~~

@최해민 일단 이번 버전에서는 ReadSensorData2_ErrorCounter 저장 기능은 삭제했습니다. 데이터 추출 잘 되는지 다시 한번 확인해 봅시다.

지난 금요일 진행한 테스트 파일입니다. 각 실험별로 결과 보고서 작성하였습니다. 검토부탁드립니다.

@최해민 첨부 파일로 테스트 해주세요.

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블럭 모두 4608 개로 개수 동일합니다.

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@최해민 테스트 해보세요.

금일 실험 결과 입니다. 기존 센서 위치와 비교해 비슷한 시간에 추락을 감지하는 것을 확인하였습니다.

AS 30건에 대하여 현장상황과 그래프를 그린 파일입니다.

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@최해민 보고서 마무리해 주세요.

대표님께 보고드렸습니다. 다들 수고해줘서 감사합니다.

@고안나 첨부 파일처럼 7.1일부터 C3 가격이 변경됩니다. 견적 요청 홈페이지에 관련 내용을 수정해 주시기 바랍니다.

C3 UART Command입니다.

SET_RTC.exe , Find_data.exe , C3 수정사항 - Find_data.exe 1. command_mode 체크 박스 생성 2. command 명령어 이용 추출 -> sdata , show log - SET_RTC.exe 1. 시간 재설정을 위한 체크 박스 생성 2. 시간 재설정 시 , command 명령어 이용하여 시간 설정 -> SET RTC xxxx * 초기 설정시 평소와 같이 사용 , command 사용 가능한 버전에서 시간 재설정이 가능하도록 수정(AS 들어왔을때, 시간이 깨져있거나 시간이 안 맞을 경우를 위함) - C3 수정사항 1. DnT_Load_All()을 위한 command 명령어가 존재하지 않아 'show log'로 추가 2. 시간 재설정을 위한 command 명령어 추가 및 SET_RTC 부분을 분리하여 함수로 만듦.

SK 쉴더스 플랫폼 연동 보고서 입니다.

금일 추가 실험 결과 반영한 보고서 전달 드립니다. - V6 : 외피 하단 중앙(시제품) -> 테스트 인원 : 3명 - 실험 결과 최대최소 편차가 가장 작은 값은 V6입니다. 추가로, V6 그래프 이미지 첨부하였습니다. https://www.notion.so/0703-1-e7dffc46b5d44b9d98ab265eba95d796?pvs=4

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첨부 펌웨어로 추락 판단시간 및 검출여부 테스트해 봅시다.

@최해민 머신 러닝 기반 노인낙상 검출 코드를 작성해 주세요. down_detector 라이브러리의 'ml_down_detector.c'를 구현하면 됩니다.

2023_0707 지그 이용 추락 테스트 데이터 입니다. New_Stand : 새 알고리즘 + 선 상태에서 추락(0.35 , 0.39 , 0.34) New_StandX : 새 알고리즘 + 하늘보고 누운 상태로 추락 (0.36 , 0.36 , 0.37 , 0.37) New_StandXR : 새 알고리즘 + 땅을 보고 누운 상태로 추락 (0.33)

Pitch값이 90도에 근접하면, 갑자기 -270 근처의 음수값으로 바뀐 후 한동안 유지된 다음 양수값으로 돌아왔다가 다시 음수값으로 ... 반복하는 현상을 보이네요. 음수값 구간을 넘어진 자세로 판단하지 않아 15 임계값으로 추락을 검출했네요. Pitch 계산 알고리즘을 개선해야 겠네요.

@최해민 다음 주 월요일 출근하자 마자 첨부 파일로 '하늘보고 누운 자세'로 추락 판단시간 테스트 해주세요.

ml 모델 추가한 노인 낙상 코드입니다.

금일 오전 실험한 지그이용 추락 테스트 데이터 입니다.

@최해민 kTensorArenaSize를 기존에 30K로 설정했는데, MCU의 RAM 사이즈에 비해 좀 큰 듯 합니다. 16K로 설정하면, 잘 로드되어 실행됩니다. ml_down_detector_work()도 약간 수정했습니다.

금일 추가 실험 결과 반영한 보고서 전달 드립니다. - V6 : 외피 하단 중앙+ 썸머패키지 -> 테스트 인원 : 2명 - 실험 결과 , 썸머 패키지 착용 시 최대최소 편차가 11.3에서 26.01로 커졌습니다. - 기존 편차와 평균도 다른 위치에 비해 작았지만, 썸머 패키지 착용시 편차가 2배 이상 커져 썸머 패키지의 영향을 많이 받는 것을 확인하였습니다. https://www.notion.so/0703-1-e7dffc46b5d44b9d98ab265eba95d796?pvs=4

7000 샘플(140초)을 down_detector_work()로 처리해본 결과, 42,022 ms가 경과되어, MCU의 성능은 약 70% 정도 여유가 있는 것으로 보입니다.

230710 추락 테스트 - C3 (센서부 허리 하단에 위치) 를 착용한 채 실험 진행 - 사다리에서 해당 동작으로 추락 * 실험은 썸머패키지를 착용한 채로 진행 아래 실험 결과 및 추출 데이터 전달드립니다.

@최해민 Tensor Flow의 적절한 Arena Size는 얼마일까요? Interpreter의 AllocateTensors()를 호출한 다음 arena_used_bytes()를 호출하면 사용된 바이트수를 리턴해 줍니다. 이 리턴값보다 약간 큰 값을 설정하면 될 듯 합니다. 현재 우리 모델의 경우, 이를 호출하면 '3156'을 리턴합니다. 하여, kTensorArenaSize를 4K로 설정하면, 잘 동작합니다. 참고 : https://github.com/edgeimpulse/tflite-find-arena-size/blob/master/source/find_arena_size.h

변경된 C3 펌웨어에 대해 추락 검출성능 및 일상도작 오검출 여부를 테스트해주세요. 변경사항은 다음과 같습니다. 1. 뒤로 또는 좌우로 넘어진 자세가 2회 이상인 경우 검출 임계값을 '5'로 조정 2. 앞으로 넘어진 자세의 경우 검출 임계값을 '15'로 유지 3. 부팅 과정에서 10 ms 간격으로 5회 IMU 센서값을 측정해서 평균값을 구하고, 이후 IMU 센서값을 이 평균값으로 보정 'sys_conf.h'에서 'ENABLE_IMU_SENSOR_OFFSET'를 '1'로 설정하면, IMU 센서값 보정기능이 작동함 #define ENABLE_IMU_SENSOR_OFFSET 1 IMU 센서 보정값은 SeqNum을 '-1'로 설정해서 외부 플래쉬(sdata)에 저장됨 4. RTC가 설정되지 않은 경우, 2초 이상 RTC 설정 정보를 UART로 받지 못하면, RTC를 default 시간으로 설정 Default 시간은 'sys_rtc.h'에 다음과 같이 정의 #define DEFAULT_SYS_RTC_YEAR 23 #define DEFAULT_SYS_RTC_MONTH 7 #define DEFAULT_SYS_RTC_DATE 4 #define DEFAULT_SYS_RTC_HOURS 12 #define DEFAULT_SYS_RTC_MINUTES 0 #define DEFAULT_SYS_RTC_SECONDS 0 5. IMU 센서값 저장공간을 block 1 ~ 510(33,423,360 bytes, 약 13시간)로 확대 센서보드엔 W25Q256JV(256M bits, 32M bytes)가 탑재된 듯~~ Block 512부터 읽기 및 쓰기 불가 그리고, block 511도 후반부 쓰기 실패로 저장 공간에서 제외

ml 모델 동작별 검출결과(Fall Count = 2 기준) - 일상동작에서 추락으로 검출(9건) 1. D05 : 일어어서 바닥에 앉고 잠시 기다렸다가 정상 속도로 일어남 (2) 2. D10 : 걷다 넘어지기 (2) 3. D15 : 앉아 있다가 일어나다 의자에 주저 앉기 (4) 4. D18 : 잠시 앉아 정상적으로 침대에 눕고, 정상적으로 일어나기 (1) - 추락인데 추락 구간이 아닌 곳에서 검출(5건) 1. F24 : 일어나려하다 옆으로 넘어짐 (5)

실험 도중 제품을 착용 후 전원을 키면 바로 격발되는 상황이 있었습니다. 아래는 데이터 입니다!

첨부 파일로 테스트해 주세요.

230712 테스트 데이터 전달드립니다. - 일상동작에서 D09(점프) 동작, D15 (의자 위 빠르게 오르내리기 ) 동작 오검출 하였습니다. - 추락 동작에서 뒤로 넘어지기 동작에 대해서만 검출되었습니다. (고성욱 매니저가 테스트 하였을때는 검출되지 않음) 아래 이미지 참고 부탁드립니다.

수정본입니다.

230712 추락 테스트 결과입니다. - 추락 상황에 대해 확인하기 위해 추락 사고 사례를 찾아 비슷한 동작을 재현하고자 하였습니다. - 대표적인 사례로는 발판 부서짐(자유낙하) , 발판 미설치(자유낙하) , 잡업 발판 부분 미설치로 헛발 내딛고 추락(FW , FBW ) , 사다리에 매달린 채로 추락 등이 있었습니다. - 자유낙하와 매달린 채로 추락하는 경우를 재현하고자 시도해보았지만 , 재현의 어려움과 위험할 수 있을 것 같아 시도 도중 일단 제외하고 실험 하기로 하였습니다. 따라서 아래와 같은 네 동작에 대해 추락 테스트를 진행하였습니다. (이미지 참고) 다음 실험에는 사고사례를 추가로 리서치하여 다른 동작도 추가할 수 있도록 하겠습니다. 추가로, 회의때 언급되었던 높이별 점프 양상을 확인하기 위해 사다리 3칸 및 2칸에서 살짝 점프하여 뛰어내리는 동작을 테스트 하였습니다. (3칸은 천장에 머리가 닿을 위험이 있어 첫번째 테스트 이후에서는 제외하였습니다. ) 이 동작에 대해서는 여러 도구를 발판으로 사용+ 영상과 함께 추가 테스트를 통해 데이터 수집이 필요할 것 같습니다.

@최해민 C15 센서(ICM-20602)가 장착된 센서보드가 오후에 입고된다고 합니다. 입고되는 대로 테스트해 봅시다.

@최해민 TFLM를 윈도우에 포팅한 후 KFall 데이터 전체를 대상으로 검출 테스트를 해보았습니다. 테스트 결과를 다음과 같습니다. ADL STAT: not 2486, wrong 243 DOWN STAT: not 0, wrong 66, good 2060, soso 220 ALL STAT: detect 4766(93%), ok 4546(89%), soso 220(4%), troublemaker 309(6%) 포팅에 문제가 있는 것인지 생각보다 일상 데이터에 오검출이 많네요. 앞으로 검증 및 개선해 나가야 할 요소네요. 오검출 및 미검출 데이터를 첨부합니다.

AS 로그 분석 요청 데이터 입니다. 해당 데이터 이전에 5시간 이상 비스듬히 눕힌채(이부분의 데이터는 추출하지 않음)로 제품을 올려놓았다가 아래와 같은 움직임과 함께 격발되었습니다. - 격발 당시 상황은 제품을 들고 전달하는데 격발되었다고 합니다.

오전에 실험한 추락 테스트 입니다. 테스트 동작 및 결과는 첨부한 이미지 참고 부탁드립니다. 추가로 필요한 자세 말씀해주시면 실험하도록 하겠습니다.

SW개발실 업무추진 경과 및 계획

이번 워크숍에서 발표되는 내용 중 업무와 관련있는 내용을 각각 하나씩 전담해서 상세하게 파악하여 주시기 바랍니다. o 고안나 : 오토인코더를 활용한 전동킥보드 전도 검출 o 최해민 : 인공지능을 활용한 낙상 감지 및 위험도 예측 어플리케이션 개발 o 고성욱 : 시뮬레이션 프로그램 학습 및 시뮬레이션을 이용한 헬멧 에어백 구현 o 안용렬 : 이상치 검출 기반 낙상 검출

50hz model -> 모델이 바뀜에 따라 resolver 1 개(Logistic) 추가되었습니다

ble 스캔하면서 필터링 하여 리스트에 더하는 함수는 ScannerFragment.java 192:208 부분 설정 모드에서 ScanSettings.SCAN_MODE_LOW_LATENCY를 사용하여 기준이 되는 노르딕 ble uuid를 보이도록 설정하면, 그 다음 ScanFilter를 이용하여 리스트를 형성해 노르틱 ble만 보일수 있도록 합니다. 결론적으로 회사 제품의 ble만 노출 시키도록 만듭니다.

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'50Hz, Window Size 25' 테스트 결과입니다. ADL STAT: not 2667, wrong 62 DOWN STAT: not 4, wrong 212, good 2049, soso 81 ALL STAT: detect 4797(94%), ok 4716(92%), soso 81(1%), troublemaker 278(5%)

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로비 테이블에서 실행한 추락데이터 전달 드립니다. fall_01 : 제품만 테이블 높이에서 추락 (추락 감지 O) fall_02~03 : 고성욱 매니저 추락 (추락 감지 X) fall_04~06 : 최해민 매니저 추락 (추락 감지 X) 해당 데이터는 새로운 알고리즘이 다운된 펌웨어에 기록된 데이터입니다. 기존 알고리즘의 데이터는 외부 플래시 이상으로 저장 되지 않아 추출하지 못 하였습니다. (필요하시면 추가 실험을 통해 데이터 확보하겠습니다.)

'ST-Link_CLI.exe'를 사용하도록 'One-Stop Programmer'를 수정했습니다. 테스트해 보기 바랍니다. 그리고, 아래 첨부 그림처럼 윈도우 우측 하단에 'USB 장치 인식 실패'라는 알림창이 표시되면, USB 커넥터를 뺏다가 다시 꽂아주기 바랍니다. 현재, 디바이스 정보는 제 PC에 기록하고 있으니, 향후, 실전 적용시에는 DB 접속 정보를 수정해 주세요.

'One-Stop Programmer'를 약간 수정했습니다. 그리고, "관리자로 권한으로 실행" 모드로 실행해 주세요.

영유아 최신 보드의 코드입니다. 업로드 날짜는 23.05.24일자 입니다.

이 버전이 직접 받은 코드입니다/

기존 모델 구조에서 STEP=1로 재학습 시킨 모델 입니다

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'Plain Model' 테스트 결과입니다. 일상동작 오검출이 현격하게 감소(62 -> 14)했고, 낙상 전후 검출도 많이 감소(212 -> 143)했네요. 단, 낙상 미검출이 4 -> 35로 증가했고 리드타임 부족이 81 -> 125로 증가했습니다. ADL STAT: not 2715, wrong 14 DOWN STAT: not 35, wrong 143, good 2043, soso 125 ALL STAT: detect 4883(96%), ok 4758(93%), soso 125(2%), troublemaker 192(3%)

그래프 수정하였습니다. 확인 부탁드립니다.

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분석하느라 수고했습니다. 즐거운 주말들 보내세요.

금요일 켜 놓고 간 제품 gyro 값 입니다. - 전원 끄기까지 후반 6시간 데이터입니다. - 정상 범위가 아닌 2000대 중반에서 gyro_avg 값을 가지는 것을 확인하였습니다.(sk 테스트때와 동일하게 시간이 지나면서 gyro값이 변화한 것인지에 대해서는 초기 데이터가 저장공간의 한계로 삭제되어 확인 불가.) 데이터 및 그래프 첨부드립니다.

@최해민 베타 테스트용 제품 2개(차폐 적용 및 미적용 각각 1개)에 펌웨어를 설치해서 간이 테스트를 한 후 이광호 팀장한테 전달해 주세요.

어제 전달 받은 임계값 기반 알고리즘 파이썬 실행 결과 전달드립니다. 총 3개의 데이터셋에 대해 실행하였습니다. 데이터는 따로 샘플링하지 않고 원본 값 그대로 사용하였습니다. - KFALL : 이 경우 test set/ 모든 데이터셋 으로 총 두번 시행하였습니다. - KFALL(노인) - FARSEEING

영업팀에 문의 결과, 전달 받은 2개의 보드 모두 LGU+에서 사용한 것으로 확인 하였습니다. 또한, 테스트 샘플은 08.09일에 전달하여, 08.10일에 수거한 것으로 08.09 ~ 08.10 일에 저장된 데이터만이 실제 현장 데이터인 것으로 확인하였습니다. 데이터 추출 결과 1. LGU+Test(01) 의 경우 해당 기간 내에 5회 사용 기록이 존재하였고, 그중 격발 건수는 2건(LGU+TEST(01)_230809_01 ,LGU+TEST(01)_230809_03 ) 입니다. 2. LGU+Test(02) 의 경우 해당 기간 내에 사용 기록이 존재하지 않아 데이터 추출을 불가하였습니다. 추출 데이터 함께 전달 드립니다.

2시에 영유아앱 코드리뷰 진행하겠습니다. 장소는 중회의실 입니다.

매우 이상한 현상이 발생했네요.

학습 데이터 추락 구간 라벨링 조정한 모델 결과입니다.

8.31일 진행한 전자파 영향 테스트 결과 보고서입니다. 확인 부탁드립니다.

8.25 실험 결과 추가하였습니다. 확인 부탁드립니다.

전자파 영향 테스트 결과(수정)입니다.

묘하게도 수직속도용 HPF의 Sampling Rate를 60Hz로 하고 있는데, 검출 통계는 Accuracy Sensitivity Specificity LeadTime 96.85 93.92 99.41 307.72 ± 154.54 TP: 417, TN: 504, FP: 3, FN: 27 Sampling Rate를 100Hz로 변경하면, Accuracy Sensitivity Specificity LeadTime 97.48 95.27 99.41 319.03 ± 159.66 TP: 423, TN: 504, FP: 3, FN: 21 HPF를 적용하지 않으면, Accuracy Sensitivity Specificity LeadTime 97.06 95.95 98.03 352.0 ± 175.56 TP: 426, TN: 497, FP: 10, FN: 18 근소한 차이지만, 민감도는 HPF를 적용하지 않는 경우가 가장 좋네요.

SK쉴더스 센서차폐 리콜관련 일정입니다.(이광호 팀장 작성 메세지) 김충식 팀장에게 확인해본 결과 9월 20일이면 부품은 준비가 가능하다고 하고, 고안나 연구원이 추석 연휴 전부터 연차인 것을 고려하여 제품 입고는 주당 100개씩 보내는걸로 요청하고 부품 교체 후 출고는 10월 4일부터 진행하여 10월 말까지는 마무리하는 것으로 이야기하려고 합니다.

SK쉴더스 통해 판매한 제품 500개 목록 확인 결과 SKT의 현장명 'SK_둔산' 과 'SK_한일'에서 기기번호 SKT_068, SKT_069, SKT_070 가 엑셀 리스트 상에서 겹치는 것으로 확인되었습니다. DB의 skdevice 테이블 상의 데이터 수는 쉴더스 통해 나간 497개 (SK_한일 14개 중에 SK_둔산과 겹치는 번호 3개 마이너스), SK O&S가 직접 구매한 1개로 총 498개 등록되어 있습니다. SK_한일 기기번호인 SK_068 ~ SK_081 이후에 다른 현장의 연속된 번호가 있기 때문에, 이번에 작업해서 나갈 때는, 1. 우선 입고된 SK_둔산과 SK_한일의 기기번호를 확인해봤으면 좋겠고, 2. 엑셀에 입력된 대로 정말 기기번호가 겹친다면 SK_둔산의 기기번호를 SKT_120, SKT_121, SKT_122, SKT_123 로 (4개) 등록해서 나갔으면 합니다.

@고안나 알겠습니다. 그렇게 하시지요. 그리고, 입고된 제품의 수량이 엑셀과 동일하다면 기기번호 확인은 불필요합니다.

지난 주 및 금주 노인낙상 모델 개발 보고드립니다. 확인 부탁드립니다.

@고안나 다음부터 첨부 양식으로 A/S 요청 로그 분석 결과를 작성하여 주시기 바랍니다.

@고안나 그리고, 청색 부분은 김영환 본부장님이 작성해 주기로 협의하였습니다. 참고하세요.

@최해민 김충식 팀장이 새로운 펌웨어에 대해 '출고 테스트'를 해주로 했으니, 센서보드를 우측 측면에 배치하는 버전으로 펌웨어를 만들어서 김충식 팀장에게 전달해 주세요.

기존 알고리즘에서 우측 측면에 센서보드 위치한 버전은 이전에 전달 드렸는데, 알고리즘 변경한 버전 말씀하시는 걸까요?

제가 새로 만든 알고리즘으로 해주세요. 최종적으로 전달한 버전(C3-2.1.0)으로 축설정을 맞추어서 만들면 됩니다.

네. 알겠습니다.

지금까지 AS 일상 데이터 20건 있습니다.

D:\_work\SFW\Firmware\추락감지\C15_L 에 위치한 기존 C3(2022 기준) 파일입니다.

지난 주 및 금주 노인낙상 모델 개발 보고드립니다. 확인 부탁드립니다.

휴가 가기전 tflite 모델 전달 드립니다. 실장님께서 말씀해주신 fall data 만을 가지고, fall 로 라벨링 하였습니다. 해당 데이터만 가지고 학습을 하였을 때, 불균형 정도가 심하여 매우 poor 한 성능(모두 none fall 로 예측)보였고, 따라서 데이터 증강기법(smote)를 이용해 모델을 학습하는데 이용하였습니다. 해당 모델도 간단히 테스트 해보았을때 기존대비 성능이 좋지 않은 것 같지만 우선 전달드립니다.

테스트해 보겠습니다 수고했어요

여행 잘 다녀오세요 추석 연후 보내시고~~

<스티커 메시지>

Scale_200_model.tflite(측면 검출 한정)를 KFall 데이터셋에 적용해본 결과, # ADL STAT: tn 4374(98.42%), fp 70(1.58%) # DOWN STAT: tp 631(100.00%){good 562, soso 55 (4, 14, 14, 23), early 1, late 13}, fn 0(0.00%) # ALL STAT: ok 4936(97.26%), soso 55(1.08%), troublemakers 84(1.66%) 이 결과는 머신러닝만을 사용해서 'COUNTER(TF > 0.8) >= 2 ' 조건으로 검출한 것입니다. 검출 성능 훌륭하네요.

@고성욱 지난주에 얘기한 일정표를 내일까지 작성해서 보내주고, 지금까지 작성한 영유아 앱 코드를 압축해서 내일 퇴근 전에 잔디로 보내주세요.

@전상훈 오늘부터 업무일지를 작성해주세요.

네

넵 확인했습니다~!

@최해민 @전상훈 노인낙상 펌웨어입니다. 다음 주부터 테스트 해봅시다.

네 알겠습니다.

@최해민 @전상훈 참고로, 노인낙상 검출 알고리즘 개발 프로젝트(Visual Studio)입니다. 'down_detector' 프로젝트가 노인낙상 검출 알고리즘이고, 'down_test' 프로젝트가 검출 테스트 프로그램입니다. KFall 데이터셋의 'sensor_data' 폴더에서 'down_test -r > test1.txt' 실행하면 검출 테스트 결과가 'test1.txt' 파일에 저장됩니다. 검출 통계는 파일의 끝부분에~~

넵 감사합니다.

네 확인했습니다.

영유아 앱 코드와 일정표 보내드립니다.

@최해민 첨부 파일을 압축 해제한 후 'Include'와 'Lib'를 맞추어 주세요.

@최해민 'down_detector + blp' 통합 버전입니다. 'down_test.exe'도 포함되어 있습니다.

영유아 소스코드 다시보내드립니다~

지난 수요일, 목요일 진행한 노인낙상 테스트 결과 및 데이터 먼저 우선 전달 드립니다. - data의 title 은 KFALL 데이터의 title과 동일한 방식으로 변경 (S00T00R00.csv) - Subject ID [S00] : KFall 데이터와의 구분을 위해 51부터 부여 - Task ID [T00] : KFall과 동일하게 부여 (추가된 동작은 TestList.xlsx 내의 첫번째 시트 참고) - Trial ID [R00] : KFall과 동일하게 반복횟수에 따라 증가 * 테스트 결과는 노인낙상 Test.zip파일 내의 TestList.xlsx 의 시트 참고 하시면 됩니다!

금주 노인낙상 (V1) 테스트 결과 입니다. 오검출 데이터 - acc 피크값에 의한 검출이 아닌 피크값의 2~5 샘플 이전에 낙상으로 검출( tf model의 output은 대부분 80을 넘지 않았으나 임계값과 tf ouput 과의 조합으로 검출) 낙상 데이터 - Acc의 Max값을 낙상 끝 지점이라고 하였을때, Lead Time을 계산한 결과 충분한 Lead Time을 확보하지 못한 샘플 有 TF 모델 - 축이 흔들리며 acc가 감소하는 자세에서 낙상 확률이 올라가는 듯한 경향을 확인-> 따라서, 축이 흔들리지 않고 수직으로 넘어지는 엉덩방아찧기 와 같은 동작에서 낮은 정확도를 보임 첨부한 TestList의 각 실험 시트에서 TF ouput의 값을 조정(70,80,90)하여, TF로만 낙상을 검출한 결과를 확인하실 수 있습니다. 추후 테스트에서는 모델 변경은 물론, 임계값과 조합하는 TFLite의 ouput임계값을 50~ 이 아닌 60~70으로 상향 조정하여 테스트 해보면 좋을 것 같습니다!

@최해민 첨부 버전으로 테스트해봅시다. 침대에서 뒤로 넘어지는 경우에 대한 제한조건을 추가했습니다.

@최해민 @전상훈 14:00 노인낙상 일상동작 추가 실험을 하시지요.

네^^

영유아 앱 블루투스 데이터 수신중 에러발생시 처리 할수 있는 알고리즘을 구현 했습니다. 추가확인 부탁드립니다. 예외 처리한 상황 1. frameData가 없는경우 (수신되는 timestamp를 확인해서 데이터가 적재가 먼저되면 해당 데이터 값을 DB에서 삭제) 2. 연결이 갑자기 끊긴경우 3. 에러코드 4나오는 경우 4. 수신이 밀려서 오는 경우, 같은데이터가 두번 들어오는 경우 ( SqlLite를 통해 timestamp를 unique제약조건을 주어 데이터가 적재되었을때 중복이 되지 않도록 했습니다.)

금일 실험 결과 및 데이터 전달드립니다. (침대 뒤로 넘어지는 경우 제한조건 추가) - 데이터 추출 오류 발생 전원 on/off 시 block이 변경되어 저장이 되는데 15 block에서 전원 종료 시간이 기록되지 않은 채, 다음 전원on 에서 block 1로 reset되는 error가 발생하였습니다. 따라서 S51T53R01 ~ S53T55R01 까지 약 15개의 데이터 추출이 불가하였습니다. 추후 해당 오류 확인이 필요할 것 같습니다.(첨부된 두번째이미지 확인하시면 해당 데이터저장 로그 확인 가능합니다.) - 실험 결과 데이터 title의 경우, T50~T67로 부여하였습니다. (자세한 것은 첨부된 첫번째 이미지 확인 부탁드립니다.) 실험을 진행하면서, 알고리즘이 상체의 각도에 영향을 많이 받는 다는 것을 확인하였습니다. 따라서 동일한 동작이더라도, 상체의 움직임 정도에 따라 격발 여부에 차이가 있었습니다. 익일 ML output 확인 등 데이터 분석 진행하도록 하겠습니다.

이전에 전달드린 데이터에 뒤집에 착용한 데이터가 포함되어있어 재전송드립니다.

영유아 앱 기능정리 및 기능구현 예정기간 문서 파일 보내드립니다~!

C3 제품 - 상단(어깨)~ 센서 위치 : 약 26.5cm 상훈님 - 머리 상단 ~ 어깨(목 끝지점) : 약 25.5 cm - 머리 상단 ~ 어깨(어깨 끝지점 ) : 약 33.3cm

linux 환경 아래 tflite로 모델 빌드 및 실행 결과 전달 드립니다. <데이터 :231017_test > 1. tflite lib (libtensorflowlite.so) 생성 후 tflite_project에서 모델 빌드 시도 2. 모델 정보 : Scale_200_model.tflite 3. 기존 dsv 파일을 기반으로 추론 및 그 결과를 담은 파일 생성(_com. csv) 4. _py.csv 는 linux 의 결과가 옳은지 확인하기 위해 파이썬에서 확인 (-> 동일함) 5. tflite_micro와 tflite의 모델 추론 결과는 동일하지 않음 -> 엑셀 파일에 (70,80,90) 임계값을 기준으로 ml 추론값 count한 것을 기록(231017_오검출 사례 test 시트) 6. 모델 추론시간을 확인하기 위해 각 추론 이후 duration 열에 실행 시간 기록 -> 약 1마이크로 초 7. 점프에 관련한 값에서는 tflite가 더욱 예민하게 (추락으로 감지) 하는 경향을 보이고, 이외의 일상동작에서는 tflite_micro에 비해 정확한 성능을 보임 -> 낙상데이터에 대해서는 익일 확인 예정(이전 테스트 이용)

@전상훈 제품이 뒤집어졌는지 여부를 판단하는 루틴을 작성해 주세요.

네 확인했습니다

@전상훈 첨부 펌웨어를 사용해서 작성한 'usd_detector' 테스트 해보세요.

네 알겠습니다

@최해민 TFLM 라이브러리는 '/home/bach/tflite-micro/gen/linux_x86_default/lib'에 'libtensorflow-microlite.a'라는 이름으로 있어요. 참고하세요.

익일 사용자 메뉴얼 관련하여, SW 부분에 대해 정리 한 부분 공유드립니다. 저희 실에서 언급해야할 부분 중 제가 놓친 부분이나 수정해야 할 부분 말씀해주시면 반영하도록 하겠습니다! 기준 펌웨어 : C3 1.3.0 (현재 생산 제품 기준) <정상작동 상황> 1. 빨-파 2회 반복 : 전원 on 및 세팅 확인 중 2. 파란색 점멸 : 정상 작동 중 3. 빨간색 점멸 : 추락감지 시 빨간색 빠르게 점멸 <아래 상황에서는 작동하지 않음 -> 회사 입고 후 AS 필요> 1. 파란색 보라색 반복 점멸 -> 센서 미 연결 2. 보라색 -> RTC 미 설정 3. 빨 파 반복 점멸 -> 액츄에이터 미연결 4. 빨 보 반복 점면 -> 외장 메모리 미연결 <배터리 관련> 1. 파란색 (충전중) : 충전 완료 2. 빨간색 (충전중) : 충전 중 4. 반복되는 부저음 : 3.4V ~ 3.6V 로우 배터리 (즉시 충전요망) 5. 보라색 점멸: stanby mode (즉시 충전요망) <미 격발 가능 기기 상태> 1. 전원을 키고 빨, 파 반복 2회 이전 및 시작 부저음 이전에 추락이 발생할 경우 추락을 감지 하지 못 할 수 있음 2. 전원 부족 상태(stand by mode)에서 정상작동 하지 않을 수 있음 3. 전원이 방전 될 경우 시간 세팅을 위해 점검이 필요할 수 있음 <일상생활 중 주의해야 할 동작 -> 위 상황에서 추락으로 감지 될 수 있음> 1. 단차가 있는 곳(말비계)에서 뛰어내리기 2. 계단 2칸 이상에서 뛰어내리기 3. 사다리 2칸 이상에서 뛰어내리기 4. 센서부에 강한 충격 5. 전원이 켜진 상태에서 던지기 <미 격발 가능 추락 동작> 1. 경사면에서 미끄러지며 추락 2. 추락 도중 충격이 발생할 경우(굴러떨어지기) 3. 강한 힘에 의해 추락할 경우 4. 매달려 추락해 스윙 현상이 발생할 경우

@최해민 컴파일시에 아래처럼 '-DTF_LITE_STATIC_MEMORY=1'를 추가해서 해보기 바랍니다. TensorFlow 라이브러리와 이외 프로그램 코드에서 int 등 메모리를 다루는 방식을 일치시키는 옵션입니다. .c.o: gcc -c -DTF_LITE_STATIC_MEMORY=1 $< .cpp.o: g++ -c -g -DLINUX -DDEBUG_LEVEL=0 -DTF_LITE_STATIC_MEMORY=1 -I../down_detector -I/home/bach/program/include -I/home/bach/tflite-micro -I/home/bach/tflite-micro/tensorflow/lite/micro/tools/make/downloads/flatbuffers/include -I/home/bach/tflite-micro/tensorflow/lite/micro/tools/make/downloads/gemmlowp -I/home/bach/down_detector/bars/include $<

노인낙상 현 진행상황 및 향후 계획입니다.

금일 실험 결과 및 데이터 전달드립니다. - 실험 결과 데이터 title의 경우, T70~T75로 부여하였습니다. (자세한 내용은 첨부된 첫번째 이미지 확인 부탁드립니다.) 실험을 진행하면서, 알고리즘이 상체의 각도에 영향을 많이 받는 다는 것을 확인하였습니다. 따라서 상체의 각도에 영향을 많이 받는 것을 확인했습니다. - T75의 경우 넘어지는 과정에서 검출 된 것이 아닌 , 지면(매트리스)와 충돌하며 감지되었음을 확인했습니다. - S51T70R01 , S51T72R01 , S52T70R01 또한 지면 충돌이후 검출되었습니다. - S51T72R01는 추락이 검출되었으나, 실험 동작 중에 격발 된 것이 아닌 실험 동작 이후의 동작에서 격발되었습니다. 데이터와 함께 결과(Trigger 정보 포함) 보내드립니다.

포스코 ENC ver 은 C3 1.2.0 버전이고 초기버전으로 확인됩니다. (축변경 버전은 C3 1.3.0)

금일 테스트 데이터 전달드립니다. S51 : 최해민 S52 : 전상훈 V1 : 목 뒤에 센서 위치 + 센서 분리형 (C3 1.2.0) V2 : 우측 포켓에 센서 위치 + 센서 일체형 (C3 1.3.0) V3 : 허리에 센서 위치 + 센서 일체형 (C3 1.2.0) 스트레칭을 제외한 동작에서 V1,V2,V3 모두 격발되지 않았고, 스트레칭 동작의 경우 V1 은 2회 격발 , V2 는 1회 격발 , V3은 0회 격발 되었습니다. 자세한 내용은 첨부한 이미지 참고 부탁드립니다. 데이터도 함께 전달하겠습니다.( C3 1.2.0은 100으로 나눈 센서 값을 저장 / C3 1.3.0은 원본 값을 저장 )

@최해민 @전상훈 실험 및 자료 정리하느라 수고했습니다. 모두 땡큐!

'dsvgen'에 'seqno' 출력 기능을 추가했습니다. 'dsvgen.exe'가 있는 폴더나 현재 작업 폴더에 'dsvgen.cnf' 파일 존재하면, 이 파일을 읽어 프로그램을 설정합니다. 두 폴더에 모두 'dsvgen.cnf' 파일이 존재하면 현재 작업 폴더의 'dsvgen.cnf'가 우선적으로 적용됩니다. 설정 정보(Safeware 표준 파일)는 아래와 같습니다. # FileType 1 SeqnoIndex 1 SkipDataCount 1 AccScalingFactor 1 GyroScalingFactor 1 SamplingFrequency 500 CutOffFrequency 10 ScalingFactor는 Acc 및 Gyro 데이터에 값을 곱하고자 할 때 사용하고, SamplingFrequency 및 CutOffFrequency는 LPF 설정 정보입니다. KFALL 데이터셋용 설정 정보는 아래와 같습니다. # FileType 2 SeqnoIndex 2 SkipDataCount 2 AccScalingFactor 1.0 GyroScalingFactor 1.0 SamplingFrequency 500 CutOffFrequency 10

CNS에서 테스트 한 로그 파일입니다.

지난 주 금요일에 측정한 착용자별 센서 높이 공유 드립니다. * V1 : 목 아래쪽 * V2 : 우측 센서 포켓 * V3 : 허리

기존 C3 펌웨어는 'Roll & Pitch Compensation'을 하고 있지 않고 개선 C3 펌웨어는 'Roll & Pitch Compensation'을 하고 있어서, 'dsvgen'도 이를 선택적으로 적용할 수 있도록 변경했습니다. 'dsvgen.cnf'에 RollPitchCompensation을 '1'로 설정하면 'Roll & Pitch Compensation'을 하고, '0'으로 설정하면 'Roll & Pitch Compensation'을 하지 않습니다. # FileType 1 SeqnoIndex 1 SkipDataCount 1 AccScalingFactor 1 GyroScalingFactor 1 SamplingFrequency 500 CutOffFrequency 10 RollPitchCompensation 1

@최해민 @전상훈 @고성욱 포스코 E&C 미검출 사례와 관련, 알고리즘을 수정중입니다. 센서보드를 우측 포켓에 배치해서 점프(10회), 스트레칭(3회씩 10세트), 쪼그려 앉았다가 일어나기(3회씩 10세트) 등 3가지 동작에 대해 데이터를 수집하여 주시기 바랍니다.

실험 결과 및 데이터 전달드립니다. * 우측 센서 포켓 * 펌웨어 (C3_2.1.0-231122) * 반복 동작 중 격발이 되어도 이어서 동작하였습니다.

노인낙상 현 진행상황 및 향후 계획입니다.

데이터 수집 한 번 더 합시다.

실험 결과 및 데이터 전달드립니다. * 우측 센서 포켓 * 펌웨어 (C3_2.1.0-231122) * 금일 전달 받은 C3_2.1.0-231124의 경우 점프를 하였을때 LED가 나오지 않는 현상이 있어 이전 버전 펌웨어로 실험을 대신 진행하였습니다. 해당 데이터 error_data.zip으로 압축하여 전달드립니다. * 반복 동작 중 격발이 되어도 이어서 동작하였습니다.

실험 결과 및 데이터 전달드립니다. * 지난 실험에서 사용한 두 보드의 펌웨어를 서로 바꿔 다운받아 진행했습니다. * 우측 센서 포켓 * 점프 도중 LED 가 나타나지 않는 보드의 데이터는 Error , 정상 작동하는 보드의 데이터는 jumpX10으로 명명하였습니다. * LED가 나타나지 않아도 이어서 동작하였습니다. * 반복 동작 중 격발이 되어도 이어서 동작하였습니다.

@최해민 점프시 정상 동작하는지 테스트해 주세요.

safewaredata.co.kr 서버 접근 및 SVN 에러 해결했습니다. 서버 원격 접속 및 SVN 업데이트 안되시면 말씀해주세요!

워크숍 발표자료입니다. 읽어보고 의견 주세요.

@최해민 데이터셋 저작도구(DSKnife) 테스트해 보시기 바랍니다.

ytrain을 재작성하는 '-y' 명령은 아직 작성되지 않았습니다.

C3 테스트 진행하시지요.

C3 테스트 데이터 첨부드립니다.

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영유아 앱 뒤집기 발생시 SMS 송신 하는방법 정리한 파일입니다.

Find_data.exe 메뉴얼 작성 완료했습니다. 읽어보시고 누락 및 추가해야할 사항 있는지 확인 부탁드립니다!

13:30 C3 테스트 다시 하겠습니다.

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금일 테스트 데이터, 결과 정리표 첨부드립니다^^

방금 전 테스트 데이터, 결과 정리표 첨부드립니다.

테스트 다시 해봅시다.

테스트 데이터, 결과 정리표 첨부드립니다.

오늘 오전 실험처럼 제품을 위로 던졌을 때 가속도는 어떻게 변화할까요?

@고성욱 C3 사용자앱 차단과 관련, 구글에서 통보받은 내용을 캡처해서 보내주세요.

구글 플레이 정책 관련문제(운영체제 미지원 이슈)로 업데이트 거부됨 내용 보내드립니다~!

오늘 13:30 기업지원허브에 가서 '대자'에 '센서보드'를 붙인 후 넘어트려서 각도 계산 알고리즘 테스트를 실시하겠습니다.

넵

0도와 30도에서 넘어트리는 실험을 실시할 예정이며, 이를 위해 '대자', 노끈, 테이프(센서보드 부착용), 줄자 등을 준비하시다.

노끈은 넘어트리는 시작 각도를 설정하기 위한 건데, 회사내에 2.5M 되는 노끈(다른 줄이라도)이 있을까요?

펌웨어는 이것으로

센서보드 위치 및 시작 각도는 이렇게~~

금일 테스트 데이터 전달드립니다.

노인낙상 진행상황입니다.

@최해민 어제 수집한 데이터 분석 결과에 대해 10:00 회의합시다.

12.12 실험 결과입니다.

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테스트 실험 데이터 첨부드립니다.

금일 실험 데이터 전달드립니다.

@최해민 C3 해외 인증과 관련, 첨부 PPT를 참고해서 오늘까지 첨부 XLS의 SW_FMEA를 작성해 주시고 다음주 화요일에 있는 인증회의에도 같이 참석합시다.

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14:00 중회의실에서 회의하겠습니다. 첨부파일 읽어보고 참석해주세요.

2024년 SW개발실 추진업무입니다.

2시에 다른 회의가 있네요. 우리 회의는 15:30에 합시다.

@최해민 테스트 잘 진행해 주세요.

SW FMEA 수정본입니다.

지난해 전동 킥보드 실험 결과 종합입니다.

@최해민 'fall_test *.csv'를 실행하면 검출 알고리즘의 처리 결과 파일(텍스트)을 작성해 줍니다. 이를 보면, 추락 카운터 및 Pitch 등이 어찌 되었을 때 어떤 모드로 검출되었는지를 알 수 있습니다. 참고하세요.

IMU Data 엑셀 파일에서 ACC⋅GYRO⋅Roll&Pitch 등의 그래프를 자동으로 그려주는 매크로입니다. 이 매크로는 파일내 RAW_ACC의 최댓값을 구한 다음, 이를 기준으로 앞쪽 100개 샘플과 뒤쪽 50개 샘플을 그래프로 그려줍니다.

@최해민 'fall_test' 처리 결과 설명입니다. 참고하세요.

첨부파일 1개

12.20 C3 2.1.1 테스트 데이터 및 결과 전달드립니다. 실험 데이터가 많아, 마네킹을 이용한 테스트 데이터 먼저 전달드립니다.

@최해민 점프 임계값 종료에 버그가 있었습니다. 디버그한 버전입니다.

12.20 C3 2.1.1 테스트 데이터 및 결과 전달드립니다. 사람이 착용 후 실험한 데이터 전달드립니다.

영유아, C3사용자 앱 코드 보내드립니다. 확인 부탁드립니다.

영유아 앱 코드는 용량이 커서 메일로 보내겠습니다.

nRF52832 채택 관련 착안사항 검토

첨부 파일 1개

nRF52832 센서보드 회로도

@고성욱 '가비아'가 220개국으로의 메시지 전송을 지원한다고 하는데, 220개국 목록을 파악해 주세요.

네 알겠습니다

가비아에서 전달 받은 국제 문자 서비스 국가 목록 정리 파일과 C3 BLE 국제문자 발송가능 여부를 문서화 해서 보내드립니다. 확인 부탁드립니다.

@전상훈 영유아 펌웨어입니다.

01. 05 / 01.09 테스트 데이터 및 결과 전달드립니다. (사람이 착용)

PC에 연결된 AC 전원이 OFF되었다가 ON되었을 때 PC를 자동으로 ON되게 하는 방법이 있었네요. BIOS에서 'AC 전력 손실 복원'을 '전원 켬'으로 설정하면, AC 전원이 복원되었을 때 PC가 자동으로 켜집니다. 그리고, 특정시간에 PC를 켜지게 하는 'Power On By RTC' 기능도 있었네요. 참고하세요.

BIOS의 '고급 -> APM(고급 전원 관리)' 메뉴에 관련 내용이 있습니다.

C3 2.1.1을 AS 데이터 및 일상데이터에 적용해본 결과 전달드립니다.

영유아 움직임 데이터 전송 관련~~

첨부파일 1개

추출한 센서데이터입니다.

https://fastcampus.co.kr/ ID : ksy@safeware.co.kr Password: safe2580!!

패스트캠퍼스 아이디비밀번호 공유 해드립니다.

일본 오검출 데이터 로그 분석 전달드립니다.

[f0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f1, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f2, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f3, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f4, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f5, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f6, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f7, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0] Receive data: Q=1;2;64D1A812,8,ðøT [e8, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, e9, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, ea, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, eb, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, ec, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, ed, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, ee, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, ef, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0] Receive data : Q=1;2;64D1A80A,8,èøT [e0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, e1, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, e2, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, e3, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, e4, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, e5, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, e6, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, e7, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0, f8, 54, 0] Receive data : Q=1;2;64D1A802,8,àøT 영유아 보드에 저장된 가장 최근의 데이터 3개 보냅니다.

1: 1691461634 2: 1691461642 3: 1691461650 UnixTime 입니다.

성욱 매니저님. 보내준 데이터에는 튀는 값이 없습니다. 앱에서 튀는 값확인하셔서 보내주시면 고마워요.

2023-08-08 00:01:30.000 유닉스타임 1691420490000 여기서 부터 2초 데이터 부탁드입니다.

유닉스 타임 1691346722(s)

------------------------------------------------------------------------------ Sector 4112 0000 : 00 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0010 : 01 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0020 : 02 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0030 : 03 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0040 : 04 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0050 : 05 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0060 : 06 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0070 : 07 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0080 : 08 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0090 : 09 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 00A0 : 0A F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 00B0 : 0B F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 00C0 : 0C F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 00D0 : 0D F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 00E0 : 0E F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 00F0 : 0F F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0100 : 10 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0110 : 11 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0120 : 12 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0130 : 13 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0140 : 14 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0150 : 15 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0160 : 16 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0170 : 17 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0180 : 18 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0190 : 19 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 01A0 : 1A F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 01B0 : 1B F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 01C0 : 1C F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 01D0 : 1D F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 01E0 : 1E F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 01F0 : 1F F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0200 : 20 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0210 : 21 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0220 : 22 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0230 : 23 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0240 : 24 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0250 : 25 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0260 : 26 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0270 : 27 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0280 : 28 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0290 : 29 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 02A0 : 2A F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 02B0 : 2B F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 02C0 : 2C F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 02D0 : 2D F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 02E0 : 2E F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 02F0 : 2F F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0300 : 30 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0310 : 31 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0320 : 32 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0330 : 33 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0340 : 34 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0350 : 35 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0360 : 36 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0370 : 37 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0380 : 38 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0390 : 39 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 03A0 : 3A F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 03B0 : 3B F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 03C0 : 3C F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 03D0 : 3D F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 03E0 : 3E F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 03F0 : 3F F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0400 : 40 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0410 : 41 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0420 : 42 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0430 : 43 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0440 : 44 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0450 : 45 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0460 : 46 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0470 : 47 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0480 : 48 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00 0490 : 49 F8 54 00 F8 54 00 F8 - 54 00 F8 54 00 F8 54 00

확인 부탁드립니다!

현재 진행중인 C3 2.1.1 알고리즘 개선 진행 과정 및 결과 전달드립니다.

영유아 프로젝트에서 '__B1__'을 선언하면 영유아 센서보드용으로 펌웨어를 빌드하고, '__B1__'을 선언하지 않으면 C3 센서보드용으로 펌웨어를 빌드합니다. 지금 하는 테스트는 C3 센서보드용으로 빌드해야 합니다.

확인했습니다. 감사합니다^^

영유아 움직임 데이터 관리 및 전송을 위해서 외부 플래쉬가 필요한데, 영유아 센서보드에는

외부 플래쉬가 달려있지 않아서 부득이하게 C3 센서보드를 사용해서 움직임 데이터 산출 및 전송 기능을 구현했습니다.

네 참고하겠습니다^^

@전상훈 'sys_imu.c'를 첨부 파일로 교체하고 영유아 프로젝트에서 '__C3__'를 선언하세요.

네 확인했습니다^^

성욱 매니저님. 기존 사용하던 보드 이상으로 다른 보드에서 데이터 추출해서 드립니다.

타임스탬프 1705687315

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Sector 4192 0000 : 00 34 0D D3 33 26 D3 33 - 16 D2 33 0B D1 34 22 CD 0010 : 01 33 0A 7F 33 1F 7B 33 - 11 7A 33 0E 79 33 10 79 0020 : 02 33 0E 79 33 09 79 33 - 07 79 33 0E 79 33 0B 79 0030 : 03 33 0A 79 33 07 79 33 - 0E 79 33 0D 79 33 0B 79 0040 : 04 33 0F 79 33 08 79 33 - 0F 79 33 0B 79 33 10 79 0050 : 05 33 0A 79 33 0B 79 33 - 0F 79 33 05 79 33 0C 79 0060 : 06 33 0E 79 33 13 79 33 - 13 79 33 0D 79 33 06 79 0070 : 07 33 0B 79 33 0E 79 33 - 0B 79 33 10 79 33 09 79 0080 : 08 33 13 79 33 0A 79 33 - 0D 79 33 0A 79 33 09 79 0090 : 09 33 0C 79 33 0A 79 33 - 0F 79 33 07 79 33 09 79 00A0 : 0A 33 0B 79 33 09 79 33 - 0C 79 33 0D 79 33 0D 79 00B0 : 0B 33 04 79 33 09 79 33 - 08 79 33 12 79 33 09 79 00C0 : 0C 33 0F 79 33 0A 79 34 - 0D 79 33 0C 79 33 0E 79 00D0 : 0D 34 0A 79 34 0C 79 33 - 0C 79 33 12 79 33 07 79 00E0 : 0E 33 09 79 33 11 79 33 - 0F 79 33 0B 79 33 0D 79 00F0 : 0F 33 08 79 33 11 79 33 - 12 79 33 0F 79 33 0A 79 0100 : 10 33 08 79 33 0C 79 34 - 0D 79 34 0E 79 33 0E 79 0110 : 11 33 0F 79 33 0E 79 33 - 0C 79 33 0D 79 33 05 79 0120 : 12 33 10 79 33 12 79 34 - 12 79 34 0E 79 33 07 79 0130 : 13 33 0C 79 33 12 79 33 - 0B 79 33 0C 79 33 10 79 0140 : 14 33 0D 79 33 0B 79 33 - 0D 79 34 09 79 33 0E 79 0150 : 15 33 0C 79 33 0A 79 33 - 0C 79 33 0F 79 33 0E 79 0160 : 16 33 0E 79 34 11 79 33 - 0D 79 34 0D 79 34 09 79 0170 : 17 33 08 79 34 0E 79 33 - 09 79 33 0F 79 33 0F 79 0180 : 18 33 0A 79 33 0B 79 33 - 1B 79 34 0E 79 34 10 79 0190 : 19 34 07 79 34 0E 79 34 - 10 79 34 0D 79 33 11 79 01A0 : 1A 34 09 79 33 11 79 33 - 12 79 34 07 79 34 11 79 01B0 : 1B 33 0E 79 34 08 79 33 - 0C 79 34 0E 79 34 08 79 01C0 : 1C 34 07 79 33 0B 79 33 - 0A 79 34 0C 79 34 0A 79 01D0 : 1D 34 08 79 34 0C 79 34 - 06 79 34 07 79 34 0A 79 01E0 : 1E 34 0C 79 34 07 79 33 - 0E 79 33 0F 79 34 0D 79 01F0 : 1F 33 0F 79 34 0F 79 33 - 0F 79 34 0B 79 34 09 79 0200 : 20 34 0A 79 34 0B 79 33 - 06 79 33 0F 79 34 0C 79 0210 : 21 34 10 79 34 0F 79 33 - 0C 79 33 0A 79 34 06 79 0220 : 22 34 09 79 34 0C 79 34 - 08 79 33 0E 79 34 0C 79 0230 : 23 34 0A 79 34 09 79 34 - 0D 79 34 05 79 34 0B 79 0240 : 24 34 0E 79 34 0F 79 34 - 0D 79 33 0E 79 34 0A 79 0250 : 25 34 0E 79 34 0B 79 34 - 0C 79 34 0B 79 34 14 79 0260 : 26 34 11 79 34 08 79 34 - 0C 79 34 0C 79 34 12 79 0270 : 27 35 08 79 34 13 79 33 - 11 79 33 0E 79 34 0C 79 0280 : 28 34 0C 79 33 15 79 34 - 09 79 34 0C 79 34 0E 79 0290 : 29 34 0C 79 34 0A 79 34 - 0E 79 33 09 79 34 0A 79 02A0 : 2A 34 13 79 34 10 79 34 - 0A 79 34 12 79 34 0A 79 02B0 : 2B 34 0C 79 34 0D 79 34 - 15 79 34 0C 79 33 0F 79 02C0 : 2C 34 10 79 34 0E 79 34 - 0B 79 33 0E 79 34 11 79 02D0 : FF FF FF FF FF FF FF FF - FF FF FF FF FF FF FF FF 02E0 : FF FF FF FF FF FF FF FF - FF FF FF FF FF FF FF FF 02F0 : FF FF FF FF FF FF FF FF - FF FF FF FF FF FF FF FF

@고성욱 월요일 업무시 참고하시면 됩니다.

세번 연속 데이터 덤프시 동일한 데이터 출력되는것도 확인했습니다.

@전상훈 어떤 보드에 담겨있는지 모르겠어요 출근하시면 어떤 보드인지 알려주세요

데이터셋 다시 정리 했습니다. 확인 부탁드립니다.

추락 메시지 전달(안드로이드폰만)되도록 임시 조치하였습니다.

@최해민 오늘 실험 중 2건은 모두 지면에 발이 부딪혔는데도 LPF ACC RMS가 60 이하여서 검출되었습니다. 하여, RAW_ACC가 60이하인 경우에만 추락 카운터로 계산되도록 조건을 강화했습니다. 여타 데이터섹에 적용해 보세요.

@최해민 오검출과 관련 해서 다음과 같이 조치해 주세요. 1. 추락 카운터를 최종 결정 단계에서 (1Hz 카운터 + 6)으로 제한해 주세요. 2. COUNTER(RAW_ACC > 140)를 2로 나눈 값만큼 JumpOverCount를 적용해 주세요. 3. BendOverCount 리셋 시점을 추락 종료 시점으로 변경해 주세요. FallDetectorClearHighLowFallCounter() 함수로 리셋 코드를 이동 4. 수직속도에 의한 임계값 조정을 제거해 주세요.

C3 2.1.1 1차 수정 결과 전달드립니다. AS 데이터의 경우, 기존 5.49%(35)에서 2.66%(17)로 오검출률이 낮아졌습니다. ADL 테스트 데이터까지 포함하면, 일상동작에서의 정확도는 95.1%에서 97.62%로 약 2.52%p 상승하였습니다. 추락 동작의 경우, 기존 데이터셋(test_fall(1) sheet 참고)을 기준으로 정확도는 64.16% 에서 42.5% 로 21.66%p 감소하였습니다. 기존 데이터 셋은 50~60cm 추락을 포함하고있어, 이를 제외한 데이터 (test_fall(2) sheet 참고)를 기준으로 정확도를 계산할 경우 71.11% -> 55.55% 로 15.56%p 감소하였습니다. 이전 알고리즘에서 추락을 감지하다가 수정 버전(V1)에서 미검출(+LeadTime = 0)한 샘플은 대부분 Trigger 1로 '수직속도 OverCount 제거' ,'High_counter 상한 = 1HZ_counter+6' 이 영향을 미친것으로 추정됩니다. 2차 수정은 수직속도 Overcount를 추가및 재조정, HighCounter 상한 증가 등 시도해보려합니다! * 추락 동작의 경우, 미검출하거나 LeadTime<=0 일 경우 Error로 계산

AS 로그 분석 자료 전달드립니다. 확인 부탁드립니다.

데이터 전달드립니다.

1. 낙상 수직속도 관련해서 진행사항이랑 저희쪽 정보 공유 2. 어플리케이션 관련해서 정보 공유 요청 3. 낙상 인공지능 관련해서 논의 사항 금일 연세대와 진행할 회의중에서 연세대와 회의할 내용 세가지 전달 받았습니다~!

연세대 10시에 도착 예정이라고 합니다~

주간회의시 시연 동영상 제작을 위해 '현대산업개발 서산 센트럴아이파크 추락 상황'을 말로 정리해 달라는 요청이 있어 작성했습니다. 참고하세요.

결과 재정리하여 전달드립니다. 기존 추락데이터로 구분되었던 - 충돌 후 추락 -사다리에서 뛰어내리기 -75cm 단차에서 뛰어내리기 총 높이 1m 미만으로 추락 동작에서 제외하였습니다. 1m~ 1.7m 추락 추락 동작을 추가하였습니다. 정리된 데이터셋으로 기존 및 V1 알고리즘을 비교 확인해본 결과, AS 데이터의 경우, 기존 5.49%(35)에서 2.66%(17)로 오검출률 감소 (기존과 동일) ADL 테스트 데이터까지 포함하면, 일상동작에서의 정확도는 95.1%에서 97.62%로 약 2.52%p 상승 (기존과 동일) 추락 데이터 셋은 93.40%로 동일한 결과를 보였으나, LeadTime이 평균 0.89 count(최대 4 count ) 줄어든 것을 확인하였습니다. 이는, 수직 속도 효과 제거가 영향을 미쳤을 것으로 보입니다. 추락 동작에서의 미검출 건의 경우, 모두 사람이 제품을 착용한 상태에서 단차에서 내려온 것으로 해당 높이가 1m 가 넘음에도 검출하지 못 한것으로 확인됩니다. 이는 추가적인 수정이 필요할 것으로 보입니다.

충돌 추락 검출에 대하여~~

노인낙상 앱 기능정리 및 일정표 정리해서 보내드립니다.~!

첨부 펌웨어를 사용해서 70cm 높이에서 뛰어내리는 테스트를 해주시기 바랍니다. 추락 검출 임계값으로 20(78.4cm)을 사용하고 있어서 70cm 높이에서 뛰어내릴 때 검출 여부를 확인하고자 합니다.

노인낙상 앱 일정 변경하여 보내드립니다~!

금일 실험 데이터 및 결과 우선 전달 드립니다. *S51 : 최해민 S52 : 전상훈 S54 : 고성욱 S55 : 김태수 수석

금일 실험 결과(C3-2.1.1)를 검토해 보니, 점프 임계값을 작아 1회 오검출한 사례가 1건 있고, 나머지 오검출 사례 9건은 모두 추락 과정에 큰 +Pitch값을 보여 추락임계값이 4~5만큼 감소함에 따라 오검출되었습니다. 추락카운터가 20 이상인 사례는 전무합니다. 이는 센서보드의 앞뒤를 바꾸어 장착해서 발생한 것으로 판단됩니다. 2.5(월) 동일 실험을 한번 더 진행하겠습니다.

개발 일정의 'Tensorflow-lite 모델 적용'을 '위험도 예측 결과 표시'로 수정해서 보내주고, 개발 일정대로 진행해 주세요.

네! 해당내용 수정해서 보내드립니다~!

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@고성욱 제가 보낸 첨부파일에 수정해서 보내주세요.

네. 실장님이 보내주신 파일 수정해서 보내드렸습니다~!

금일 실험 데이터 및 결과 전달드립니다.

1월 실적 및 2월 계획입니다. 검토해 보세요. @최해민 연세대의 위험도 예측 및 동작 분류 모델 인수받아 성능평가 진행해 주세요.

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@최해민 후면 추락 임계값을 15 -> 17로 상향 조정하고 'VV_AVG > 63'인 경우에만 후면 추락 임계값을 적용하고 이외의 경우에는 20을 임계값으로 사용하는 것으로 제한 강화

구글 콘솔 , 앱스토어 개발자 아이디 정리 파일 보내드립니다!

금일 테스트 결과 및 데이터 공유 드립니다.

고성욱 매니저가 어플 업로드 당시 오류에 대해 store 담당자에게 받았던 답변(메일) 공유드립니다.

@최해민 연세대에 보낼 펌웨어입니다.

@최해민 첨부 파일에 있는 STM32 펌웨어를 연세대에 제공할 센서보드에 Programm한 후 테스트하여 주세요.

노인낙상 소스코드 설명자료입니다.

금일 연세대와의 미팅에서 전달 받은 모델 파일 공유드립니다.

@최해민 위험도 예측 모델은 StackOverflow의 언급처럼 'CONV_2D' 오퍼레이션을 사용하고 있네요. 연세대에 확인하지 않아도 되겠네요.

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실장님 이승희 연구님한테, 파일 전달 받았습니다. <파일 리스트> 1. Train/Test 파일 -> 전처리 완료된 8 feature * 25 frame data 2. model code.py model 코드 파악 및 학습 이후, KFALL 데이터도 동일한 input으로 변환 하여 성능 파악 하도록 하겠습니다.

APP에서 수신하는 이상값에 대한 확인 결과 보고드립니다.

TensorFlow Lite 모델 속성 표시하기

TFLM(TensorFlow Lite Micro) 최신 버전을 Visual Studio에서 포팅한 후 KFALL S06T20R01.CSV 파일을 1 샘플씩 shift하면서 위험도를 예측한 결과입니다. 평상시 2~3G 정도의 값을 가지다가 낙상 이후 출동 전후 6~11G 정도로 증가하는 경향을 보입니다. 참고로, 'OutputTensor->data.f[0]'를 출력했습니다.

2.28(수) 10:00에 얘기할 신규 펌웨어입니다. 미리 살펴보고 수욜 같이 얘기해 봅시다.

네 알겠습니다!

영유아 펌웨어 개발 일정표 첨부드립니다! 미흡하지만 피드백 주시면 반영하겠습니다. 3개월 기한안에 개발 완료하되, 계획 항목의 변동사항 있으면 변경하여 보고드리겠습니다.

'Serial Bluetooth Terminal'로 BLE 메시지를 캡처할 수 있네요. 참고하세요.

확인 부탁드립니다.

nRF52용 펌웨어 골격 프로젝트입니다.

@전상훈 nRF52용 영유아 펌웨어 개발 프로젝트입니다. 이 프로젝트에 기존 영유아 펌웨어 기능을 포팅해 주세요.

@전상훈 참고하세요.

아이폰에서 C3 메시지가 MQTT 서버에 전달되지 않는 것은 권한 설정을 하지 않아서 발생하는 것으로 보입니다. 'mqtt_client 10.2.0'을 사용하기 위해서는 아래 그림처럼 권한 설정을 해야 하는데, iOS Add the following keys to your Info.plist file, located in ios/Runner/Info.plist: <key>NSLocalNetworkUsageDescription</key> <string>Looking for local tcp Bonjour service</string> <key>NSBonjourServices</key> <array> <string>mqtt.tcp</string> </array> 'safeware_user' 프로젝트는 권한 설정을 하였는데, 'safeware_user_and' 프로젝트는 권한 설정을 하지 않았네요.

STM사의 온라인 세미나가 있어서 공유드립니다.

금일 오후 3시에 진행합니다.

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세미나 시작할때 링크 공유 드리겠습니다.

도움될만한 내용인것 같아서 공유드립니다.

저는 업무수행하며, 수강하기보다는 틀어놓고 스쳐 듣기만 할 예정입니다.

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위험도 검출 모델 평가 입니다. ~14P 까지 참고하시면 될 것 같습니다! 확인 부탁드립니다.

지난 수요일 연세대에서 전달하기로 한 킥보드 전도 검출 알고리즘 및 데이터 입니다. 영상은 용량이 커 파일 전달이 어려워 다음주 화요일 대표님이 연세대 방문하시면 전달해 주신다고 합니다.

영유아 움직임 데이터 전송 프로토콜

240322 실험에서 STM 보드에서만 실험 데이터입니다. 아래 두 동작(3개 데이터)를 제외하고 초반 충격값을 기준으로 동기화 하여, 시각화 해보았을때, 동일한 양상을 보이는 것을 확인하였습니다. < 달리기_T02> - trigger num 7 로 충격이 있는 추락으로 검출되었습니다. - 두 센서 보드에서 pitch 값의 차이가 보임 (이로인한 격발 차이로 추정) <뒤로 넘어지기_T11> - 테스트에서는 Nordic 보드는 격발하지 않았지만, Fall_test.exe 를 활용시, 격발함을 알 수 있음 (Fall_count 24까지 증가) -> 격발에 차이가 있는 샘플의 경우, nordic chip이 stm 칩에 비해 데이터가 늘어지는 (데이터가 긴) 현상을 발견. (아래 데이터 참고) 데이터 함께 전달드립니다.

연세대 KickBoard 전도 검출 알고리즘 테스트 결과입니다. 연세대의 KickBoard 데이터셋은 - 20명(O1 ~ O20)이 - 5가지 동작(M1 ~ M4 : 일상, M5 : 전도)을 - 5회(T1 ~ T5) 실시한 것으로, 총 500개의 데이터로 구성됨. 테스트 코드([킥보드] 테스트.py)는 이중 O2, O18, O3, O6 등 4명의 데이터를 대상으로 정확도 99.0, 민감도 100.0, 특이도 98.75, 리드타임 338.33 ms(편차 99.32 ms)를 보임. 20명의 데이터를 모두 테스트하면, 정확도 99.0, 민감도 98.0, 특이도 99.25, 리드타임 321.43 ms(편차 131.34 ms)를 보임. 'O19_M5_T5', 'O9_M5_T3' 등 2개의 전도 데이터에서 충돌 이후에 지검출하였고, 'O13_M4_T5', 'O6_M1_T5', 'O9_M1_T4' 등 3개의 일상 데이터에서 오검출하였음.

안용렬님이 이 대화에 새로운 JANDI Connect 항목을 추가했습니다.

[PizzaHouse] You have a new Pizza order.

STM vs Nordic 1시간 실험 비교 입니다. - 초반 충격값을 주어, 이를 기점으로 동기화 (그림 1) - 이후 볼펜으로 충격을 준 시점을 비교해 sensor 수집 간격의 차이 파악 그림 2 : 동기화 이후 3700샘플(12분) 지난 후 충격 시점이 거의 동일 그림 3 : 동기화 이후 184000샘플(약 1시간) 지난 후 충격 시점의 차이가 발생한 것을 볼 수 있음 * 볼펜으로 충격을 주어도 센서 값이 크게 튀지 않고 동일 시점에 센서에 영향을 주었는지 알 수 없음

신규 센서보드(nRF52832)는 32MHz의 외부 크리스탈 클럭에 의해 동작합니다. 흔히, 클럭의 정확도를 ppm(part per million)으로 나타내는데, +/- 10 ppm 이하이면 비싼 크리스탈이고, 보통은 +/- 20 ~ 50 ppm 정도라고 합니다. +/- 10 ppm의 10MHz 크리스탈이라면, +/- 100Hz 이내로 클럭 차이가 난다는 의미이고, 최고 +100, 최저 -100일 수 있으니, 최고 200Hz 이내로 클럭 차이가 난다는 의미입니다. 32MHz에 의해 184000 샘플이 만들어졌다고 가정하면, 같은 시간에 184007 샘플이 만들어질려면, 사용 클럭은 32,001,217Hz이어야 합니다. 그래서, 32MHz 클럭이 1,217Hz 차이가 나는 것이고, 이를 ppm으로 환산하면, 38 ppm(1217 / 32) 정도입니다. 또는, +/- 19 ppm이라 할 수도 있겠네요. 이는 받아들일 만한 오차라 생각됩니다.

@김솔 데이터 수신 앱 개발과 관련, 3.27 09:30 얘기해 봅시다.

@김솔

안용렬님이 이 대화에 새로운 JANDI Connect 항목을 추가했습니다.

[PizzaHouse] You have a new Pizza order.

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금일 실험 결과 및 데이터 공유드립니다. - STM이 외피 안쪽 / Nordic이 외피 바깥쪽에 위치하도록 변경 - 동일 & 비슷한 시간의 동작을 하였을때 (사람은 다름), STM 이 격발되었을때, stm 과 nordic의 센싱 차이가 여전히 발견 --> 그림 2) , 그림 3) 참고 - STM에서 Trigger를 감지한 시점부터 차이(약 5 sample)가 발생 (둘 다 추락을 감지한, S56T11R01.csv의 경우 해당 현상 발견되지 않음) S52(전상훈), S56(김솔) 의 달리기 동작에서 STM에서만 추락 감지(Trigger 7 ) 자세한 내용은 그림 1) 참고

@최해민 nRF52832에서 확인해 본 결과, 격발시 해야 하는 일을 처리하는 데 87ms가 소요됩니다. 특히, 트리거 데이터를 플래쉬에 기록하는 데 83ms가 소비하네요. 트리거 데이터 저장 섹터를 지우는 데 33ms, 트리거 데이터를 1MHz로 전달하는 데 25.2ms( = (((5 + 16) * 150 * 8) / 1000000 * 1000)), 플래쉬 정상 동작을 위한 InterDelay 21ms(= (2 * 70 * 150) / 1000), 기타 3.8ms 등으로 시간 소요합니다. 이 시간 동안 타이머 인터럽트가 손실됨에 따라 IMU 센서 데이터(5개 샘플 정도)가 누락되는 현상이 발생되게 됩니다.

@최해민 STM32 센서보드에서는 격발시 해야 하는 일을 처리하는 데 61ms가 소요되네요. 그런데, 왜 5개 샘플 정도가 누락되는 것처럼 보이는 지는 생각해 볼 일이네요.

@최해민 트리거 데이터를 저장하는 동안 타이버 인터럽트가 누락되지 않도록 인터럽트마다 3개 샘플씩 분산 저장하는 방식으로 수정하였습니다. 내일 STM32 센서보드에서 검출되는 동작 위주로 테스트해 주세요.

@전상훈

금일 실험 결과 및 데이터 공유드립니다. - STM이 외피 안쪽 / Nordic이 외피 바깥쪽에 위치 - 기존에 STM 보드에서만 격발되던 동작이 이번 실험에서는 STM 에서 추락으로 검출되지 않아, 50초 후 자동 격발되도록 코드를 변경하여 실험 진행 -> main 함수 에서 timer7_10ms_counter가 2500일때 격발(trigger_action(100)) - STM / Nordic 둘 다 격발된 샘플의 경우, Nordic의 데이터가 1~2 샘플 짧은 것을 확인 할 수 있음(그림 2, 그림 3, 참고) - 코드를 변경에 STM 보드만 격발되도록 한 샘플의 경우, STM 의 데이터가 1~2 샘플 짧은 것을 확인 할 수 있음 (그림 4, 그림 5 참고)

SW개발실 주간회의 자료입니다.

@김솔 세상엔 여러가지 Flutter 디자인 툴이 나와있네요. 참고하세요. https://pixso.net/reviews/flutter-ui-design-tool/

감사합니다 참고해보겠습니다.

@김솔 현재 구글 검색을 하면, 세이프웨어 사용자 앱(safeware_user_and)이 존재하고 설치도 가능합니다. 그리고 Google Play Console에도 사용자 앱이 존재합니다. 그런데, Google Play Store에서는 사용자 앱이 검색되진 않네요. 검색되지 않는 원인이 뭔지 살펴봐야겠네요.

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@김솔 PlayStore에서 이중 따옴표를 붙여서 safeware를 검색하면 사용자 앱이 검색되네요

그냥 safeware를 검색하면, safe만 들어있는 앱들이 다량 검색되어 우리 사용자 앱이 순위에 밀려서 보이지 않는 것 같네요. 참고하세요.

검토 및 보완 요망

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저는 야탑역의 히츠지야가 좋습니다!

@김솔 앱이 시작될 때부터 존재하는 Global Variable, 이것을 사용해 보는 게 어떨까요. https://stackoverflow.com/questions/29182581/global-variables-in-dart

블루투스 연결 상태에 쓰는 걸 말하는 건가요? 내일 출근해서 한번 살펴보겠습니다. 감사합니다.

@최해민 내일 회사에서 에어백을 연결해서 노인낙상 실전 테스트를 진행할 예정입니다. 회사 실전 테스트에 앞서 첨부한 펌웨어로 정상 검출하는 지 테스트해 주세요.

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연세대 킥보드 데이터셋의 좌표축은 등을 봤을 때 기준으로 위와 같다네요

우리 회사에서 사용하는 IMU 센서의 좌표축과 각종 수치 변화를 정리했습니다. 참고하세요.

back, side , front 모두 매트리스에 닿기 전에 격발되는 것을 확인했습니다. * 말비계 높이 70cm * 매트리스 높이 30cm 총 낙상 길이 40~50cm * 이미지 순서 : back, side, front * 낙상 감지 시점에서 충격값까지 약 (12,3, 9)count가 여유 -> 이미지 순서대로

@김솔Another widget control

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@김솔 플러터에서 원하는 위치에 데이터를 쓸려면 RandomAccessFile 클래스를 사용해야 하네요. RandomAccessFile을 오픈한 다음 setPosition() 함수로 원하는 위치를 지정하고 writeFrom()로 데이터를 기록하면 됩니다. import 'dart:io'; main() async{ //File content: Hello user World File file = File("test/testraf.txt"); RandomAccessFile raf = await file.open(mode: FileMode.writeOnlyAppend); var f1 = await raf.setPosition(6); await f1.writeString("John"); await f1.close(); } https://stackoverflow.com/questions/58667818/dart-replace-content-inside-file-using-randomaccessfile

감사합니다 참고하겠습니다!

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연세대 실험 결과

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@최해민 '노인낙상 검출 오류 사례(54개) 정밀 분석'과 관련, 현재까지의 추진경과를 정리해서 오늘 오후 설명해 주세요.

최해민 선임매니저가 주관하고 전상훈, 김솔 매니저가 참여해서 이번주에 연세대에서 진행하고 있는 노인낙상 테스트와 동일하게 일상 14개, 낙상 11개 등 25개 동작에 대해 각각 3회씩 검출 실험을 실시해 주시기 바랍니다.

전도 검출 알고리즘 테스트 결과입니다. 참고하세요.

어제 진행하였던 노인낙상 테스트 결과입니다. FW : d1-nrf-1.0.0 일상 동작 오검출 : 약 13% (17/126) 낙상 동작 미검출 : 0% (0/99) 1. 일상 동작 오검출의 경우, 최해민(S51)에서 많이 발생(11/17)하였는데, 시제품 벨트가 허리에 고정이 되지 않은 것이 영향이 있을 수 있음 2. 전상훈 (S52) 제자리 가볍게 점프(D09T01)의 경우, 가볍게 점프가 아닌 높고 강하게 연달아 점프 3. 낙상 동작의 경우, Max(G) 값을 낙상종료 시점으로 잡고 임계값을 계산 -> 평균 666ms (낙상 동작 별 leadtime -> 사진 ① , 동작별 LeadTime 분포 -> 그림 ②) 4. 최해민(S51) 뛰다가 발에 걸려 넘어지기(F03T02,T03)의 경우, 낙상이 발생하기 전 뛰는 동작에서 낙상을 검출 . 따라서 LeadTime 이 매우 크게 나옴

데이터 송신 앱 ( safeware_fortesting) 버전 1입니다.

테스트 함수가 껴있어서 다시 보내드립니다.

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킥보드 실험 센서 정보입니다. *Bosch + Xsens : 보쉬센서위에 엑스센서를 올릴 수 있도록 현대에서 제작 하여 해당 위치는 본드로 고정

데이터 수신 앱 최신 버전입니다. 사용해보시고 요구사항 있으시면 저한테 말씀해주세요.

'Push Fire(BLE)' 앱 소스코드입니다. 참고하세요.

수정 완료한 데이터 수신 앱 최신 버전 입니다.

safeware_forTesting 앱 : 자동 재전송 기능 갖춘 최종 버전입니다.

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@최해민 '노인낙상 검출 오류 사례 정밀 분석' 추진결과를 4.30(화) 10:00 설명해 주세요. 4월이 지나가는데, 한번 정리하고 갑시다.

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BNR(주) VAXCON의 노인낙상 에어백 민감도는 96.70%

@김솔 iOS 백그라운드 모드에서 GPS를 사용할려면, 1. XCode의 Background Modes에서 'Location updates'를 check 2. Location manager의 allowsBackgroundLocationUpdates와 showsBackgroundLocationUpdates를 true로 설정 https://developer.apple.com/documentation/corelocation/handling_location_updates_in_the_background

@김솔 그리고 플러터에서는 'location.enableBackgroundMode(enable: true);'를 호출하면 되나보네요. 테스트해보세요. https://medium.com/@flutterwtf/mastering-background-geolocation-with-flutter-a-comprehensive-guide-84256c57a361

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D:\_work\SFW\DataGrabber\SensorData

@김솔 UI와 백그라운드 함수의 Isolate ID를 확인해 보았더니, 상이한 값을 가집니다. 그래서, 전역 변수를 사용해서 UI와 백그라운드 함수간에 데이터를 공유할 수 없습니다. UI와 백그라운드 함수간에 데이터를 공유할 필요가 있으면, Isolate간에 데이터를 전달하는 방법인 'Port'를 사용하세요. 첨부 문서를 참고하세요.

금일 진행한 실험 결과 공유드립니다. - LED ON 시점과 sensor_data 內 trigger 시점 을 기준으로 동기화 - 골반과 매트리스가 닿는 지점을 충격시점으로 지정 - 3개 동작(side , front , back fall) 실험 위와 같은 조건으로 실험한 결과, MAX(ACC) 값과 골반이 닿는 지점과는 약 2~3sample (50ms) 차이가 있음 * 매트리스 위에서 실험하여 실제 낙상보다는 낙상 구간이 짧음 * 매트리스와 신체가 닿은 시점이 애매 (현재 충격시점은 매트리스와 골반이 닿는 순간으로 지정)

수고했습니다. 낙상시간(넘어지기 시작한 시점부터 지면에 충돌한 시점까지의 시간), 낙상 검출시간(넘어지기 시작한 시점부터 낙상을 검출한 시점까지의 시간), 리드 타임(낙상을 검출한 시점부터 지면에 충동한 시점까지의 시간) 등을 정리해 주세요. 즐거운 하루~~

@전상훈 다음주부터 첨부한 파일을 참고해서 BLE Central 드라이버 코드를 개발해 주세요. 기한은 5.27 ~ 6.23(4주)입니다. 궁금한 사항이 있으면, (주)프로칩의 손오경 부장에게 문의해 보시기 바랍니다. 손오경 기술연구소 부장 설명: 설명: prochip CI.jpg (주)프로칩(www.prochip.co.kr) 서울시 구로구 디지털로 26길 5 1112호(구로동, 에이스하이엔드 1차 1112호) Office : +82-2-6952-7105 Fax : +82-2-6952-7103 Mobile : +82-10-6731-4994 email : okson@prochip.co.kr

@김솔 노인낙상 제품명을 'Redy'로 하기로 했으니 그리 알고 사용자 앱 개발을 진행해 주세요.

@김솔 일단 웹브라우저에서 'http://192.168.1.170:3000/'에 접속해 보세요. 아래와 같이 표기되면 정상입니다. {"message":"Welcome to Safeware application server."} 확인한 다음, 첨부 문서 예시처럼 하면 됩니다.

@김솔 Maria DB를 설치한 다음 첨부한 batch 파일로 접속 하세요.

@김솔 SMS 전송시 첨부해야 하는 앱 해쉬값이 어찌 되나요? 특별한 형식 없이 SMS 끝에 첨부하기만 하면 되나요?

@김솔 인증 메시지를 다음과 같이 보내겠습니다. [세이프웨어] 인증번호 [123456] 타인에게 절대 알려주지 마세요. 8U+vonbl43d

@김솔 노인낙상 데이터 전달 및 REST API

신규 센서보드(S100) 명령어입니다. 참고하세요.

미팅 때 말씀드렸던, Robinovitch 교수님 연구실에서 website에 공유해놓은 요양시설 낙상 영상들입니다. 아래 링크에 접속해서 다음과 같은 파일을 받을 수 있습니다. https://nyu.databrary.org/volume/739

첨부 파일 30개

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연대에서 찍었던 발표자료들입니다. 시간되는대로 쉽게 정리해서 다시 공유드리겠습니다!

@최해민확인 결과, 상태 정보를 보내는 주기가 1분으로 정상적으로 변경됩니다. 단, 상태 정보 6개를 보낸 이후에 송신 주기가 1분으로 변경되고 있습니다. 이로 인해 변경되지 않는 것으로 오해한 것으로 보이네요. 2024.05.31 14:27:53.684 xxx: Q=0;1;0,96,000,AN1240005C;sfuser;xxx;01066970375;37.4115,127.0953 2024.05.31 14:27:58.037 xxx: Q=0;1;0,96,001,AN1240005C;sfuser;xxx;01066970375;37.4115,127.0953 2024.05.31 14:28:02.577 xxx: Q=0;1;0,96,002,AN1240005C;sfuser;xxx;01066970375;37.4115,127.0953 2024.05.31 14:28:07.070 xxx: Q=0;1;0,96,003,AN1240005C;sfuser;xxx;01066970375;37.4115,127.0953 2024.05.31 14:28:11.806 xxx: Q=0;1;0,96,004,AN1240005C;sfuser;xxx;01066970375;37.4115,127.0953 2024.05.31 14:28:16.106 xxx: Q=0;1;0,96,005,AN1240005C;sfuser;xxx;01066970375;37.4115,127.0953 2024.05.31 14:28:49.070 xxx: Q=0;1;0,96,006,AN1240005C;sfuser;xxx;01066970375;37.4115,127.0953 2024.05.31 14:29:49.069 xxx: Q=0;1;0,96,007,AN1240005C;sfuser;xxx;01066970375;37.4115,127.0953 2024.05.31 14:30:49.084 xxx: Q=0;1;0,96,008,AN1240005C;sfuser;xxx;01066970375;37.4115,127.0953 2024.05.31 14:31:49.065 xxx: Q=0;1;0,96,009,AN1240005C;sfuser;xxx;01066970375;37.4115,127.0953 2024.05.31 14:32:49.064 xxx: Q=0;1;0,96,010,AN1240005C;sfuser;xxx;01066970375;37.4115,127.0953

C3 구매업체에 첨부 문서처럼 데이터를 전달합니다.

@김솔 사용자 및 보호자 등록시 보안을 강화하기 위해 32 바이트 랜덤 스트링을 교환해서 점검하도록 보완하였고, Trigger Data 전달 API를 추가하였습니다.

@김솔 MQTT 메시지 보내기   final builder = MqttClientPayloadBuilder();   builder.addString(message);   // Sends a message to the message broker.   int retval = 0;   try {    retval = await client.publishMessage(topic, MqttQos.atMostOnce, builder.payload!);   }   catch(e) {    retval = -1;   }

현재 SW개발실에서 사용 중인 계정정보입니다. 이후 변경 및 추가 사항이 있으면 업데이트 부탁드립니다!🙇‍♀️

노인낙상 REST-API를 운영하기 위해 임대서버(safewaredata.co.kr)에 Node.js 및 REST-API 코드를 설치하고 웹서비스 포트(8443)에 접속할 수 있도록 Cafe24 방화벽에 정책룰을 추가했습니다.

세이프웨어 유저 앱 apk 입니다. 버전이름은 2.0.0 으로 배포하려 합니다!

@김솔 메시지를 보낼 때마다 Mqtt 접속을 만들지 않고, 최초 한번 Mqtt 접속을 만들고 이를 통해 메시지를 보내는 방식으로 클래스를 작성해 보았습니다. MqttPublisher publisher = MqttPublisher(MqttConfig.server, MqttConfig.port, MqttConfig.userId, MqttConfig.userPw); 이렇게 객체를 생성한 다음, publisher.sendMessage('D1/AB12300000', 'Q=0;1;0,100,001,AB12300000;user1;SF_HQ;01012345678;100.0,200.0'); 위와 같이 sendMessage() 함수를 호출하면, 메시지를 서버로 전송합니다.

@구범모 @최해민 보완한 down_test입니다.

실행 방법 : 'down_test ysu -r'이나 'down_test ysu -r *.csv'

실장님 해당 프로그램으로 테스트 진행했는데, 결과 파일이 다음과 같은 형식으로 나오는게 맞을까요?

@최해민 통계 추가했습니다.

@김솔 우리의 MQTT 전송 코드는 존송시 GPS 정보를 얻기 위해 Geolocator.getCurrentLocation()를 하용하는데, 지난 주에 경험해보았듯이, Geolocator.getCurrentLocation()의 리턴 시간은 상황에 따라 달라집니다. 경우에 따라 즉각적으로 리턴하기도 하고, 움직임이 없거나 잠금화면이 되면 리턴 시간이 많이 길어지기도 합니다. 이는 MQTT 데이터 전송의 지연 요소로 작용합니다. 필요시 실시간으로 GPS 정보를 얻어오는 getCurrentLocation() 이외에, 조건 충족시 GPS 정보를 계산해서 스트림으로 전달하는 방식이 있습니다. 이를 활용하면 여유시간에 미리 GPS 정보를 계산해두었다가 MQTT 데이터 전송시에 이를 지연 없이 사용할 수 있습니다. 이를 위해 GeolocatorStream 클래스를 작성해 보았습니다. GeolocatorStream.start(LocationAccuracy.high, 10); 위와 같이 호출하면, 10m 이상 이동시 GPS 정보를 계산해서 locationString 버퍼에 기록하기 시작합니다. 이후 GeolocatorStream.getLocation()를 호출하면 버퍼에 기록되어 있는 GPS 정보를 즉시 리턴합니다. GeolocatorStream.isUpdated()는 getLocation()을 호출한 이후 GPS 정보가 locationString 버퍼에 update되었는지 여부를 true/false로 리턴합니다. GeolocatorStream.stop()을 호출하면, GPS 정보 계산 및 스트림 전송을 중지 합니다. GeolocatorStream.checkEnabled()은 Geolocator 사용이 허용되어 있는지 여부를 점검해서 true/false로 리턴합니다. 테스트해 보시길~~

S04F01R01은 133이 중복됩니다!

S04F01R01 : Time 133중복 S04D02R02 : Time 235 중복

S01D01R01 : 731 누락 732 중복 S01F01R01 : 315누락

@김솔 현재 C3 사용자 앱이 MQTT의 Topic으로 'Q=0;1;0,97,024,SF_001;sfuser;;safeware_sw;37.41161469519556,127.09512705400496'를 보내고 있습니다. 이를 Topic으로 'C3'를, Message로 'Q=0;1;0,97,024,SF_001;sfuser;safeware_sw;전화번호;37.41161469519556,127.09512705400496'를 보내는 것으로 수정해 주세요. 주의해야 점은 기존에는 substring[4]를 ''로 설정한 후 Join해서 스티링에는 콜론 두 개로 표현되는데, 앞으로는 substring[4]를 완전 제거해서 스트링에 콜론 한 개로 표현되도록 수정하고 전화번호를 추가해야 한다는 것입니다.

ChatGPT Team 버전 Annaul 구독플랜 결제완료했습니다. 감사합니다 실장님!! 계정 공유드립니다. 구글로 로그인하시면 됩니다! ID: software1.safeware@gmail.com PW: safeware2580!

현재까지 개발된 Redy 앱 apk 파일 공유드립니다.

6월 실적 및 7월 계획입니다. 검토해 보시고 의견 주세요.

@김솔 보호자 초대 동의 및 DFU 통보 등을 MQTT를 사용해서 서버에서 스마트폰으로 통보할까 합니다. 첨부를 참고해서 스마트폰에서 MQTT 메시지를 수신하는 코드를 작성해서 테스트 해보시기 바랍니다. 토픽은 'TS/<DEV_ID>' 형식을 사용합시다. https://docs.google.com/document/d/e/2PACX-1vRd0bzHfOHnO7aJnq_uoZQne75Q15HymFLI0747HurCIdYE-Jd648L9aqk58gBX3bfIap1l5fTcghwN/pub

@구범모 @최해민 오늘 노인낙상 데이터셋 작성시 16G, 2000 dps도 같이 작성해 주시지요. 첨부한 펌웨어는 16G, 2000 dps로 설정된 것입니다.

safeware user 앱 : 안드로이드 14버전 이상에서 생기는 foreground 오류 해결한 apk 파일입니다. 특이사항으로는 안드로이드 12버전처럼 상단바에 알람메시지가 고정이 되지는 않습니다. 또한 14버전에서만 알람을 설정하게 되면 "x번째 데이터가 전송되었습니다." 라는 문구가 홈화면으로 갔을때에도 뜨게됩니다. 이는 생각해본결과 그냥 두는것도 좋을 거라 생각해서 그냥 두었습니다! ( 14버전에서 알람을 설정안해도 rx,tx(좌표값 바뀜)가 늘어나는것을 확인하였습니다) (수정됨)

검토 바랍니다.

수정했습니다.

@김솔 노인낙상 데이터 및 API를 보완했습니다. 상태 정보 전달시 시간 및 주소를 추가했고 배터리 등 디바이스 상태정보 확인을 위해 별도 API(/api/sw/state/:id)를 추가했습니다. 3. DFU 관련 MQTT 메시지 및 REST API를 추가했습니다. 관련 내용은 문서의 마지막 페이지를 확인하세요. 현재, REST API는 보완이 완료된 상태이고, '/api/sw/dfu/file/SW2407D00011'에 접속하면 펌웨어도 다운로드되는 상태이니 참고하세요.

연대에서 이번에 함께 진행하고 있는 과제 관련하여 공유받은 코드들 공유드립니다.

DFU를 위한 센서보드 보완과 관련, 김충식 팀장과 상의한 결과입니다. 충전 및 버클 해제시 DFU를 수행하도록 센서보드를 보완하는 방안을 제안했고, 김충식 팀장은 충전시에 DFU를 수행하는 것이 좋겠고, 버클 해제시는 하드웨어적으로 보완할 부분이 많아서 힘들겠다는 의견입니다. 그래서, DFU 수행을 위해 충전시에도 MCU가 동작하도록 하드웨어를 보완하고, 펌웨어는 충전 여부를 감지하여 충전시에는 검출 알고리즘을 수행하지 않도록 보완하기로 하였습니다. 또한, 김충식 팀장은 충전시 DFU 수행을 테스트해볼 수 있도록 이번 주에 테스트용 센서보드를 제작해 주기로 했습니다.

@최해민 TinyCNN을 실해시키기 위해 오퍼레이션을 다음과 같이 설정하면 됩니다.     // For TinyCNN     pObj->micro_op_resolver = new tflite::MicroMutableOpResolver<6>;     pObj->micro_op_resolver->AddExpandDims();     pObj->micro_op_resolver->AddDepthwiseConv2D();     pObj->micro_op_resolver->AddConv2D();     pObj->micro_op_resolver->AddMean();     pObj->micro_op_resolver->AddFullyConnected();     pObj->micro_op_resolver->AddLogistic();

그리고, ARENA_SIZE는 다음과 같이 설정하세요. #ifdef __MODEL_DNN__ #define ML_DOWN_DETECTOR_ARENA_SIZE     4096 #else // __MODEL_DNN__ #define ML_DOWN_DETECTOR_ARENA_SIZE     24000 #endif // __MODEL_DNN__

TinyCNN , DNN 모델 Python 환경에서 실행한 결과 공유 드립니다. 로컬에서 실행하지 않고 Colab에서 CPU를 사용하였습니다.

기존 DNN 알고리즘을 MCU에서 실행하면, 샘플마다 2.882 ms가 걸립니다.

현재 사용하는 MCU의 RAM은 64K 바이트인데, TinyCNN 모델은 ARENA_SIZE를 24K 바이트로 설정해야 합니다. 상당히 큰 메모리를 필요로 합니다. 펌웨어가 RAM을 적게 사용하도록 약간 조정하면 TinyCNN 모델을 MCU에서 실행할 수는 있네요. 그런데, 한 샘플을 처리하는 데 평균 1063.060 ms가 걸리네요. 너무 큰 차이가 나서 이게 맞는 결과인지 확인해봐야겠네요.

윈도우에서 C 프로그램을 사용해서 TinyCNN 모델로 KFALL 데이터셋 전체를 추론해 보면, 민감도는 100%, 특이도는 98.75%를 보입니다. 우수합니다. # ADL STAT: tn 2695(98.75%), fp 34(1.25%) # DOWN STAT: tp 2346(100.00%){good 2226, soso 33 (7, 6, 14, 6), early 71, late 16}, fn 0(0.00%) # ALL STAT: ok 4921(96.97%), soso 33(0.65%), troublemakers 121(2.38%) 그런데, DNN 추론에는 200초 정도 걸리는데, TinyCNN 추론에는 20,249초가 소요됩니다. TinyCNN Total Time : 20249 seconds

윈도우에서 C 프로그램를 사용해서 DNN 모델로 한 샘플을 추론하는 데 평균 0.062087 ms 걸리는 반면, TinyCNN은 평균 24.0 ms가 소요되어, 386.55배의 시간이 소요되네요.

연대에서 추가로 공유받은 데이터입니다.

다각도로 TFLM 라이브러리를 최적화해 보았으나, TinyCNN의 경우 최상의 샘플당 추론시간은 199.710ms입니다. 참고로, 현용 MCU에 탑재하려면 10ms 이내여야 합니다.

MCU에서 테스트해 본 결과, 내부 ROM에서 데이터를 읽는 것이 내부 RAM에서 읽는 것보다 최소한 80% 이상 더 걸리는 것으로 추정됩니다. 데이터를 빈번하게 읽는 경우라면 RAM을 사용하는 것이 좋겠네요. 하지만, MCU의 RAM 크기가 제한적이어서 모델 데이터를 RAM으로 옮길 수 없기 때문에, RAM으로 이동시 속도 개선 여부는 확인해 볼 수 없네요. 참고하세요.

복사용 변수를 선언하면, 아래와 같은 링크 오류가 발생합니다. Error[Lp011]: section placement failed  unable to allocate space for sections/blocks with a total estimated minimum size of 0xed60 bytes (max align 0x8) in <[0x20002ad8-0x2000ffff]> (total uncommitted space 0xd528). 

KFALL 데이터셋을 사용해서 KD 모델을 평가한 결과입니다. # ADL STAT: tn 2674(97.98%), fp 55(2.02%) # DOWN STAT: tp 2346(100.00%){good 2183, soso 20 (3, 1, 3, 13), early 142, late 1}, fn 0(0.00%) # ALL STAT: ok 4857(95.70%), soso 20(0.39%), troublemakers 198(3.90%) 말씀대로 우수한 결과인데, Early Detection이 142건으로 증가한 것이 특이하네요

<스티커 메시지>

MCU 추론 속도도 우수합니다. 샘플당 추론시간이 평균 1.8ms입니다. 훌륭한 결과에 박수를 보냅니다.

<스티커 메시지>

감사합니다!!

<스티커 메시지>

앞으로 TFLM(TensorFlow Lite for Microcontrollers) 필요시 첨부한 라이브러리를 사용하기 바랍니다.

@김솔 DFU 테스트용 펌웨어입니다.

@김솔 DFU 테스트용 펌웨어입니다. 수정했습니다.

내일 발표자료입니다. 읽어보시고 의견 주세요.

@김솔 첨부한 파일을 사용하세요. 기존 파일을 NRF-SDK를 최선 버전으로 변경한 것인데, 부팅 과정에서 Fault가 발생하네요. 원인 파악 및 조치에 시간이 좀 걸릴듯~~

가안으로 나온 일정표 공유드립니다!

https://www.bloomvista.co.kr/bloomvista/contact 워크샵 장소입니다!

워크샵 발표자료입니다. 부족한 부분있으면 말씀해주십시오!

@김솔 수고했습니다. 작성한 내용 정도를 발표하면 될 듯 합니다. '기술 개요 및 핵심 기능' 페이지에 자세하게 설명을 해놓아서 복잡해 보이고 글씨 크기로 작아 보입니다. 핵심만 간추려서 항목마다 1~2로 기술하고 글씨 크기를 키워 주세요. 기술하지 않은 내용은 말로 설명하면 됩니다. 그리고 이 부분에 '시스템 구성도'를 추가해 주세요. 전체 내용을 이해시키는 데 도움이 될 듯~~ 사용자 UI 및 보호자 UI도 각각 2페이지로 나누어 주고 글자 크기를 키워 주세요.

낙상검출 정확도 시험평가 받을 자료 만들었습니다.

워크샵 발표자료 초안입니다. 검토 부탁드립니다!

@김솔 MQTT-Client 및 REST-API를 보완했습니다. 배터리 용량은 '/api/sw/state/:id'로 확인하세요. 목표 걸음수는 'Q=5;2;2;SW2508D00001;3,10000;0'로 통보하고 '/api/down/walk/goal/:id'로 확인하세요.

수정된 발표자료입니다. @구범모 팀장님 내일 저희 발표자료 취합해서 대표님에게 보내면 될 것 같습니다!

@김솔 ChatGPT 가라사대, In MQTT (Message Queuing Telemetry Transport), the **Client ID** and **User Name** are used for different purposes: 1. **Client ID**: This is a unique identifier for each client connecting to the MQTT broker. It must be unique across all clients connecting to a single broker. If two clients connect with the same Client ID, the first connection will be dropped. The Client ID is crucial for maintaining session continuity in MQTT. 2. **User Name**: This is used for authentication. It is part of the credentials that a client provides to the broker to verify its identity. The broker can use this, along with a password, to authenticate clients before allowing them to publish or subscribe to topics. In summary, the Client ID identifies the client, while the User Name is used for authentication.

대외적인 공식 일정표입니다! (사실상 비공식) 실제 일정은 월요일 오전 10시30분쯤 회사에서 출발해서 12시쯤 양평에서 점심먹고, 일정 소화하고, 다음날 화요일에 조식 먹고 회사로 복귀하는 일정이 될 것 같습니다! 월요일 점심 장소는 확인 중에 있습니다.

현재 시험평가 기관에 전달되어있는 시험절차서 공유드립니다.

A동 2층 123호가 회의실입니다!

내일 조식 관련 공유드립니다! 장소: B동 15층 스카이라운지 시간: 07:00~09:30

impact 기준 위치 변경 후, KFall 평가 결과입니다. https://thin-sassafras-08e.notion.site/5-KFall-094cfb2e9f684df4ac1e78ced9aa7344?pvs=4

OpenAI API 결제수단 등록 관련하여, 아래 이미지의 카드를 사용하면 된다고 합니다!

MQTT 메시지를 다른 회사 서버로 포워딩하고자 할 때 첨부 문서를 참고하세요.

추락보호 에어백(C3)의 제품 규격서 및 품질 절차서를 작성했었다네요. 읽어 보시고 수정 및 보완이 필요한 사항이 있으면 의견 주세요.

OpenAI API 사용과 관련, 'software1.safeware@gmail.com' 계정에 과금 정보를 설정했고, 현재 생성해서 사용하고 있는 API-KEY는 'sk-MfVYb_9MGuWq_0SVqfX1jcoGvBSuy2rZfyRqqzhOjjT3BlbkFJfMnaMUq7nxjFKiEmIk1GmAJp8i_KLL1ht7ZHLDM3YA'입니다. 관심있는 분은 참고하시길~~ 그리고 OpenAI 홈페이지에 로그인해서 새로운 API_KEY를 생성해서 사용해도 무방합니다.

지난주 입회평가 받았던 내용 성적서 초안 공유받아 전달드립니다.

수정 필요한 사항이 일단 저는 이렇게 확인됩니다. p2 - 1.3 의뢰자 제시 기준에 충격 감쇄율 단위 누락 -2. 시험결과 표 하단 *(별표)가 표에 반영 안 됨 p8 - 정확도 97.53% 확인을 위해서는 그림9에 가져가셨던 07.오검출 데이터 5개 PNG파일 그대로 사용하셔야될 것 같음 (Missed ADLs과 Group1이 합쳐져서 오검출 총 16개가 됨) p9 - 긴급 구조 정확도(%) 연산식 분자 분모 바뀜

수정 필요한 사항은 p.9에서 "6.2.3 - 경량화 낙상 에어백과 ~~~~~~~연결된 것임을 확인할 수 있다." >> APP 홈 화면의 상단 연결 상태 메시지또는 설정 화면의 기기 정보를 보고 연결된 것임을 확인할 수 있다. 입니다!

OpenAI가 메일을 보내왔는데, 지난 주에 보내주었던 OpenAI API-KEY가 불능화되었다네요. 더 이상 그 API-KEY를 사용할 수 없으니 새로운 API-KEY를 발급받아 사용하세요.

@김솔 현재 로직보드는 배터리의 전압을 ADC하여 충전 비율을 계산하는데, 충전시 기준 저압보다 0.2V 높은 전압을 부가하고 있어 충전 케이블을 연결하면 ADC 결과가 기준값보다 커지게 되기 때문에 충전 비율이 100%가 되게 된다네요. 충전시 ADC 결과를 확인해 봐야겠네요. 충전됨에 따라 ADC 결과 수치가 상승하는지 확인해보고 상승한다면 충전시 백분율 계산 논리를 별도로 작성해야겠네요.

@안용렬 어제 미팅 때 나온, 알고리즘 고도화 방향 초안입니다. 제가 모르는 부분도 상당부분 있고, 조사가 필요해서 조금 더 시간이 필요할 것 같습니다. 다음 주에 조금 더 보완하도록 하겠습니다.

노인낙상 알고리즘 변경된 충격기준지점을 고려하여, 임계값 튜닝해서 최적화한 결과입니다.

SoSo 설명을 추가해서 다시 올립니다.

현재 노인낙상 알고리즘 C 코드 전달드립니다. * SNR.txt : 현재 알고리즘 기준 down_test 결과(Local minima으로 Fall end point 재정의 한 데이터) * down_detector.zip : SNR 연산 코드 추가(signal_noise_ratio) , 추론 hybrid 알고리즘 추가(new_algo.h)

새로운 노인낙상 검출 알고리즘을 적용한 펌웨어입니다 이를 활용해서 실험을 진행하세요.

@구범모 @최해민 현재 노인낙상 검출 알고리즘을 KFALL 데이터셋에 적용하면, 대체로 검출 성능은 우수한데 , Early Detection이 316건으로 상당히 많은 편이고, 모드 7으로 인한 검출이 85%를 차지하며, 일상 동작 오검출의 76%를 차지합니다. 이 검출 조건이 어떠한 일상 동작을 오검출하는 지 면밀히 점검해 보세요. 또한, 현재 알고리즘을 탑재한 센서모듈을 테이블 위에 올려두고 앞이나 뒤로 각도를 빠르게 변화시키면 낙상으로 검출하여 너무 민감하다는 인상을 줍니다. 이로 인해 상체를 빠르게 숙이거나 침대에 앉아 빠르게 뒤로 누우면 낙상으로 검출할 것으로 예상되느데, 실험을 통해 얼마나 민감한지 확인해 주세요.

오늘 10시 리더회의에서 발표할 'SW개발실 업무 추진 점검'입니다.

전방낙상 배제를 고려하여 저희 MCU에 맞게 최적화한 최종 알고리즘입니다. 해당 알고리즘을 적용하여, 문제되는 동작이 없는지 실험을 통해 확인해보도록 하겠습니다.

@김솔 C3 사용자 앱 개발 검토입니다. 14:20 잠시 얘기합시다.

App 설치 링크(http://safewaredata.co.kr:3000/api/sw/app/c3)의 QR 코드 입니다.

인터넷에서 다운로드한 QR 코드 생성 프로그램입니다. QR 코드를 만들 일이 있을 때 활용하세요.

@최해민 좀전에 얘기한 C3 펌웨어입니다. 테스트해 보기 바랍니다.

KTR이 제공한 노인낙상 적합성 인증 기준입니다.

@최해민 C3용 신규 펌웨어입니다. 테스트 해주세요.

C3 2.0.0 릴리즈 노트 작성하였습니다. 확인 부탁드립니다.

@최해민 김충식 팀장은 C3 배터리가 방전되면 배터리 안정성 확인을 위해 A/S 입고되는 것을 원한다네요. 그래서, C3-STM-2.0.0에서 RTC 기존 설정 기능을 제거했습니다. 수정 펌웨어는 김충식 팀장에게 전달했고 수정 펌웨어 및 소스코드는 'D:\_Wok\SFW_REL\C30'에 업로드했습니다

노인낙상검출 알고리즘 최종버전입니다. KFall에 포함된 ADL 21동작, 연대에서 제공된 ADL 21동작, 자체 실험한 일상동작들 내에서 오검출 없습니다. 낙상동작은 50cm 이상 높이에서 앉아서 넘어질 경우 100ms 이상 리드타임으로 문제없이 검출하며, 앉으면서 넘어지는 경우는 인위적으로 낙상을 구현하기 위해 지면방향과 반대로 힘이 작용하는 경우를 제외하고는 문제 없다고 판단합니다.

sw개발실 사용 계정 정보 중 safeware77의 비밀번호를 변경하였습니다.

GS인증을 위해 작성한 '추락 보호 에어백 FW 제품설명서'입니다. 사실과 다른 내용이나 오타가 있는지 읽어보시기 바랍니다.

@김솔 C3 관련 REST API입니다. 노인낙상과 동일하게 접속하면 됩니다.

@김솔 회사명 UNIQUE 제한 및 현장 정보 설정 추가했습니다.

산기평 안전보호복 과제 최종보고서 기반으로 추락ㆍ전도 데이터 수집했었던 데이터셋 리스트 확인 완료했습니다. https://thin-sassafras-08e.notion.site/GS-130958cc31fe804b9668e8f9d4b160de?pvs=4 연대 이승희 연구원에게 연구실 NAS에 자료 확인 요청해놨습니다.

세이프웨어 기존 유저 앱 업데이트 버전입니다. 영어 버전 추가 회사, 현장명 등록 기능 추가 ui 수정 기존 소스코드의 비즈니스 로직 대거 수정 위치 권한 '항상 허용' 요구 추가

@최해민 @김솔 이번 펌웨어는 BLE 메시지를 BASE64로 인코딩하지 않고 전송하며, BLE 연결이 만들어지고 나면, 'Q=1' 메시지를 전송합니다. 2개의 펌웨어에서 관련 정보를 별개로 얻어야 하고, STM32에서 얻는 정보를 앞쪽에 배치해야 해서 메시지 포맷이 약간 달라졌습니다. Q=1;2;1;SW2410C00006;C3-STM-2.0.1,2024-11-01 16:25:38,60,00000000,D9612713C96D277B,C2:27:86:9F:AD:57;0 <FW Version>,<Time>, <Battery>,<BootResult>,<CPU_ID>, <BleAddr> 상태 및 추락 메시지는 기존 포맷을 사용합니다. Q=0;1;0,59,025,SW2410C00006;AAA;BBB;XXX 단, 필요 없지만 호환성 유지를 위해 User를 'AAA'로, 'Pass'를 'BBB'로, 현장명을 'XXX'로 설정해서 전송합니다. BASE64로 인코딩하지 않은 메시지도 전송하도록 앱을 보완하고 나면, 디바이스 등록 및 메시지 전송이 잘 되는지 같이 확인해 보기 바랍니다.

@김솔 앞으로 센서모듈을 PC에서 관리할 계획입니다. 이를 위해 지난 6월 전상훈 매니저가 구매했던 아이리버 BLE 동글 5개를 추가로 구매해 주세요. https://www.coupang.com/vp/products/7621141602?itemId=20205812953&vendorItemId=87296139686&sourceType=srp_product_ads&clickEventId=d1fd7ad0-3299-11ef-b326-bd2924090979&korePlacement=15&koreSubPlacement=1&q=%EC%95%84%EC%9D%B4%EB%A6%AC%EB%B2%84+%EB%B6%88%EB%A3%A8%ED%88%AC%EC%8A%A4+%EB%8F%99%EA%B8%80&itemsCount=36&searchId=5a50fe1fa3314a4e8d04c1b81683aa55&rank=0&isAddedCart=

김솔 매니저가 좀전에 BLE 동글을 나누어주었는데, 시간 날 때 테스트해 보시기 바랍니다. USB도 몇가지 버전이 있어서 호환되는 포트를 사용해야 정상 동작합니다. 제 PC의 경우 전면 상단 USB 포트는 호환되지 않고 PC 후면 USB에 꽂아야 정상 동작합니다. 첨부한 프로그램은 신규 센서모듈(S100) 관리 프로그램으로, .NET 8.0을 사용하고 있으니, 윈도우에 .NET 8.0이 설치되어 있어야 합니다.

@최해민 RTC가 설정되지 않은 경우, 'set rtc' 명령을 사용해서 RTC를 설정하도록 보완했습니다. 그리고, RTC 설정 테스트를 위해 'set rtc'만을 보내면 RTC를 설정되지 않는 상태로 초기화합니다. 참고하세요. Set_RTC 프로그램도 'set rtc' 명령을 사용하는 것으로 보완했습니다. 테스트한 후 Release하시기 바랍니다.

@최해민 AS 요청 데이터를 저장하는 데이터베이스의 접속 정보가 어찌 되나요?

@김솔 현장별 디바이스 목록 확인 등 추가했습니다.

@최해민 BLE 제품 풀고 방식 변경과 관련, 세이프웨어는 센서모듈에 디바이스 ID를 부여하고 이를 바코드로 출력해서 센서모듈에 붙인 다음 센서모듈과 바코드 2장을 CNS로 발송하고 2. CNS는 제품을 생산한 다음 바코드를 외피와 박스에 붙이고 제품 출고 시에 BLE 제품을 구매 회사에 발송한 후 구매 회사명과 디바이스 ID 목록을 세이프웨어에 통보하는 것으로 부대표님께 말씀드렸습니다. 부대표님이 CNS에서 말씀하시겠다고 하니 업무 지시서는 따로 준비하지 않아도 됩니다.

C3 사용자 앱 - 플레이 스토어 링크입니다. https://play.google.com/store/apps/details?id=com.safewareiot.safeware_user_and&pcampaignid=web_share 그리고 첨부한 파일은 이 링크의 QR 코드입니다.

추락 검출 알고리즘 민감도 조정 요청이 있어서 검토 중입니다. 참고하세요.

@김솔 앞으로 App 설치 링크로 'http://safewaredata.co.kr:3000/api/sw/app/c3'를 사용할 계획입니다. PC와 아이폰에서 해당 링크를 접속해 보세요.

@김솔 제품 출고 목록 통보 API를 추가했습니다. '4.1'을 참고하세요.

GS인증을 위해 C3 FW 사용자취급설명서를 작성했습니다. 읽어보시고 오타나 수정 및 추가할 내용이 있으면 회신해 주세요.

수정된 출고 관리 앱입니다.

@최해민 확인해 보세요.

@최해민 첨무한 펌웨어로 확인해 보세요.

o 수신한 BLE 패킷 : 36 4A 32 6B 70 31 66 4E 6E 53 6B 46 6E 59 6B 6B 6E 54 55 72 55 36 4B 6C 6E 78 55 6B 6E 54 66 6D 57 78 56 31 7A 4F 4C 31 7A 42 68 4E 45 6A 69 31 45 31 68 46 70 54 51 34 68 4A 58 72 50 5A 4A 72 34 38 66 3D 0A o Base64로 디코딩한 패킷 : 51 3D 30 3B 31 3B 30 2C 35 32 2C 30 30 34 2C 41 4E 31 32 34 30 30 31 32 36 3B 73 66 75 73 65 72 3B 70 61 73 73 32 35 38 30 21 21 3B EC 98 A4 EC 86 A1 o 디코딩된 패킷을 스트링으로 : Q=0;1;0,52,004,AN12400126;sfuser;pass2580!!;?????? => 현장명이 'EC 98 A4 EC 86 A1'로 표현되어 있고, 비정상적인 한글 코드로 보입니다. '오송'에 해당하는 한글 코드는 'BF C0 BC DB'입니다. 한글 처리 과정에 문제가 있는 것으로 생각됩니다.

앞으로 C3(BLE) 제품의 현장명을 데이터베이스를 통해서 관리하도록 하겠습니다. 현장명을 변경하거나 추가할 필요가 있는 경우 데이터베이스에 반영해 주시기 바랍니다.

@김솔 C3 가동 시작 및 종료할 때, 2.2.1.7 및 2.2.1.8에 따라 MQTT 메시지를 전송해 주세요.

@김솔 특정 월에 대해 C3 사용시간을 검색해주는 REST-API를 추가했습니다. 3.7 및 3.8을 참고해서 확인해 보세요.

@최해민 C3 펌웨어에 Actuator 연결 상태 점검 기능을 추가했습니다. 점검한 후 Release하세요.

@최해민 RTC 확인을 처음에 하도록 수정했습니다. 점검해 보세요.

70cm 높이에서의 전방추락과 뛰어내림 동작에 대한 이진분류 모델 평가 구현 및 평가 결과입니다.

@최해민 현장 실험용 센서 모듈 절반은 첨부한 펌웨어로 해주세요.

연대 뛰어내림과 추락 데이터셋입니다. M01 뛰어내림, M02 추락

말씀하셨던 내용 반영하여 추가 분석한 결과입니다. 테스트 구간 변경 시에도 정확도 100%로 분류 가능합니다. 모델 용량과 연산량은 노인낙상 모델에 비해 약 20% 증가되었습니다. 특성벡터 사용량 최소화는 추가 연구 진행 후 결과 보고드리겠습니다.

그래프 패턴 및 모델 구조 부분 보완한 자료입니다.

svn 접속 url 입니다. https://192.168.1.60/svn/safeware

@김솔 센서모듈 명령어셋입니다. 수동 격발은 'fire 1'을 보내면 됩니다. 이후 LED를 끄고 싶으면 'fire 0'을 보내세요.

최해민 선임매니저가 12.16부로 다른 회사로 이직할 예정입니다. 첨부 문서대로 인계인수를 진행해 주세요.

전방추락과 뛰어내림 이진분류 모델 경량화 결과 및 tf lite micro로 변환한 모델입니다.

snr 특성벡터 연산 다시해서 모델 다시 얻었습니다. 평가 조건은 동일하게 tensor output값이 0.9 이상 4회 연속 검출시 추락으로 인지하는 조건입니다. https://thin-sassafras-08e.notion.site/153958cc31fe80018eaed21f22be9585?pvs=4

@김솔 관리자 등록 및 로그인 관련 REST API를 추가했습니다. 5장을 참고하세요.

https://192.168.1.60/svn/__devhub__ 여기로 checkout하시면 됩니다!

기존 추락 검출 알고리즘(임계값 기반)에 머신러닝(전방 추락 분류)을 추가 적용한 신규 알고리즘의 계산시간을 점검한 결과, 샘플당 평균 1.706ms, 최대 5ms 소요되네요. 머신러닝(전방 추락 분류)은 3.102ms 소요됩니다.

이번에 뒤돌면서 단차 올라가다 격발된 데이터 보완한 알고리즘입니다. [전방낙상 포함] Sensitivity: 95.74 % (2246/2346) Specificity: 99.85 % (2725/2729) Accuracy: 97.95 % (4971/5075) Lead Time: 275.74 ± 170.29 ms  [전방낙상 제외] Sensitivity: 99.84 % (1255/1257) Specificity: 99.85 % (2725/2729) Accuracy: 99.85 % (3980/3986) Lead Time: 258.61 ± 149.99 ms

if t_value in [20, 23, 25, 28, 30, 31, 32]:                     continue  # t_value가 20, 23, 25, 30, 31, 32인 경우 해당 파일을 건너뜁니다.

미검출 파일 목록입니다.

SA19\S19T20R04.csv SA36\S36T26R01.csv 이 두 파일에 대해서 DSV 확인이 가능할까요??

왼쪽이 해민 선임님께 공유받아서 사용하던 DSV, 오른쪽이 방금 주셨던 DSV 파일입니다.

[전방낙상 포함] Sensitivity: 95.57 % (2242/2346) Specificity: 99.85 % (2725/2729) Accuracy: 97.87 % (4967/5075) Lead Time: 275.49 ± 169.84 ms  [전방낙상 제외] Sensitivity: 99.76 % (1254/1257) Specificity: 99.85 % (2725/2729) Accuracy: 99.82 % (3979/3986) Lead Time: 258.18 ± 149.88 ms 

최종모델명: DataGrid.h5 입력 데이터: (20, 6) 60Hz로 측정된 3축 가속도와 3축 각속도 20샘플

추락 검출 알고리즘 성능 비교 결과입니다.

@김솔 첨부 파일(6~8 장) 읽어보세요. 13:15 잠시 얘기해 봅시다.

네 알겠습니다.

@김솔 가비아 메시징 관련해서 다음의 웹페이지를 참고하세요. https://message.gabia.com/api/documentation/

@김솔 사용자 인증은 첨부 파일의 GetAccessToken()을, 메시지 전송은 첨부 파일의 SendMessageOnly()를 참고하세요. 참고로, 세이프웨어의 API 키 : ee44b0ea6f32b53f48b5dec3d14ebdc7 세이프웨어의 SMS ID : safewaresms1 인증 스트링 : safewaresms1:ee44b0ea6f32b53f48b5dec3d14ebdc7 base64(인증 스트링) : c2FmZXdhcmVzbXMxOmVlNDRiMGVhNmYzMmI1M2Y0OGI1ZGVjM2QxNGViZGM3 사용자 인증시 HTTP의 Authorization 헤더로 Basic  c2FmZXdhcmVzbXMxOmVlNDRiMGVhNmYzMmI1M2Y0OGI1ZGVjM2QxNGViZGM3를 보내면 됩니다.

네 알겠습니다! 우선 db덤프시키고 기존에 만들던 sms receiver 부터 끝내고 해보겠습니다!!

api 명세서에 적힌 6,7,8 기능추가한 소스 코드입니다.

제가 가지고 있는 REST API의 최종 소스코드입니다.

아 저도 수정해서 D드라이브에 넣어놨습니다!

추락 vs 뛰어내림 분류 모델 keras 원본 파일입니다.

어제 분석 요청 받은 AS 로그인데, 이상해서 보고드립니다.

@구범모 nRF52 펌웨어 경량화