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연구개발 수행 내용
개념 정리
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ABA(Applied Behavior Analysis, 응용행동분석) : 인간 행동을 이해하고 변화시키는 과학적 접근 방식으로 개인에게 자신의 행동과 환경을 제어하는 방법과 원하는 결과를 달성하는 방법을 가르치는 것을 목표로 함. 최근에 조기교육, 사회성 교육, 문제행동 중재, 부모교육 등 영유아부터 성인까지의 치료와 교육에 폭넓게 적용되고 있음
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Catastrophic Forgetting : LLM을 목적에 맞게 활용하기 위해 특정 데이터로 미세조정할 경우, 원래 기억하던 정보를 잊어버리는 현상
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downstream : 물이 Upstream에서 downstream으로 흘러가듯이, 딥러닝에서는 미리 훈련된 모델을 upstream이라고 부르고 최종적으로 만들고자 하는 모델을 downstream이라고 함
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LLVM(Low Level Virtual Machine) : 컴파일 중간단계를 위한 표현 방식(Intermediate Representation, IR)를 잘 정의함으로써 소스코드로부터 기계어 코드를 생성하는 컴파일러를 모듈화해서 개발할 수 있는 컴파일 인프라를 제공하는 오픈소스 프로젝트
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Mojo : AI 개발자들이 하드웨어를 최대한 활용할 수 있도록 설계된 파이썬 대체 구현체로서 파이썬의 대부분 기능을 포함하는 슈퍼셋
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oneAPI : 개발자가 GPU, CPU, FGPA 등 여러 가속 컴퓨팅 아키텍처에서도 별도의 코드 장벽 없이 자유롭게 어플리케이션을 개발할 수 있도록 설계된 API 표준 스펙
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OpenCL(Open Computing Language) : CPU, GPU, DSP 등의 프로세서로 이루어진 이종 플랫폼에서 실행되는 프로그램을 쉽게 작성할 수 있게 기능을 제공하는 개방형 범용 병렬 컴퓨팅 프레임워크
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PEFT(Parameter Efiicient Fine-Tuning) : 모델 전체의 파라미터를 튜닝하지 않고, 일부 파라미터를 튜닝하더라도 모델의 성능을 튜닝할 수 있도록 하는 방법
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PIR(Passive Infrared) 센서 : 적외선을 이용한 인체 감지. 통신 프로토콜 예(Zigbee)
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RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색증강생성) : 사전학습된 언어모델에 의존하는 기존의 LLM의 단점을 보완하기 위해 LLM에 외부 지식 베이스를 연결하여 모델의 생성 능력과 사실 관계 파악 능력을 향상시키는 기술(사용자 쿼리에 맞는 필요한 문서 스니펫을 적절하게 가져옴)
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Retriever : 사용자 쿼리에 관련된 문서나 정보를 데이터 베이스나 문서에서 찾는 역할을 함
기존 LLM에서는 자신이 학습한 데이터만 근거로 답변을 했으나, RAG의 Retriever를 통해 외부에서 관련 정보를 찾아서 보완한 개념
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Reranker : Retriever가 찾아온 문서들을 평가하고, 가장 관련성이 높고 적합한 문서들을 골라내는 역할을 함
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Streamlit : 복잡한 프론트엔드 개발 지식이 필요 없이, Python으로 데이터를 시각화하고 데이터 기반 앱을 구축할 수 있게 해주는 오픈 소스 앱 프레임워크
Stream은 사용자와 상호작용할 때마다 전체 스크립트를 다시 실행한다는 특징을 갖고 있는데, 이러한 특징은 개발 과정이 단순화된다는 장점이 존재하지만 큰 데이터셋을 처리할 때는 모든 상호작용마다 전체 코드를 재실행하므로 비효율적이라는 단점도 존재한다.
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streamlit-chat : Streamlit을 이용하여 실시간 대화형 Web Application을 쉽게 만들 수 있는 패키지
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초광대역 (UWB: Ultra-wideband) 기술 : 고주파수에서 전파를 통해 작동하는 단거리 무선 통신 프로토콜
불편한 잡학사전
참고 자료
데이터셋
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약 3,000명의 고령자 음성 발화 및 전사 데이터 제공(대화체 300시간, 낭독체 100시간)
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고령자 음성 발화 및 전사(레이블) 데이터 제공 (약 1,000명, 3,000시간)
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구음 장애 환자 음성 발화 및 전사 데이터 제공 (약 1,200명, 5,000시간)
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경도인지장애를 가진 환자를 위한 음성인식 모듈 개발 시 활용 가능
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고령자 개인의 외형과 행위 특성, 건강 상태, 생활 패턴을 감지할 수 있는 이상행동 영상 데이터 (500시간: 2,500개 클립) → 레이블 데이터 검증 X (이상행동 유형 정보가 제공되지 않고, Score 값만 제공)
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범죄 유형별(학대, 폭행, 위협, 침입) 영상 및 레이블 데이터(전조현상, 의심행동) 9,000건 제공(약 1TB) → 노인&장애인에 대한 학대&폭행&위협 상태 감지에 활용 → 안전 서비스
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LLM 기반 대화 모듈 개발
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한국어 음성 인식 관련 API들의 벤치마크 결과 제공
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고령자 행동 인식, 음성 인식 시스템 개발 
제약사항: 케어로봇 가정 내 설치 및 3D 카메라 영상 취득
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PEFT: Parameter-Efficient Fine-Tuning of Billion-Scale Models on Low-Resource Hardware, Hugging Face (link)
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PyQt5 공부하기
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페르소나 AI 챗봇
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Langchain
기타
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Langchain + ChatGPT 기반 간단한 대화 서비스 구현
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와이파이 신체 감지, 노인 추락 감지, 노인 케어 안전 경보
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AI 스피커를 통한 정서케어/헬스케어/안전케어/스마트케어/생활정보 전달 서비스
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재활/인지강화/스마트케어 관련 기업
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학술 자료
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(Alanazi 22) Towards a Low-Cost Solution for Gait Analysis Using Millimeter Wave Sensor and Machine Learning, Sensors
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RADAR 센서 기반 행위 인식 기술 관련 연구
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(Bouchabou 21) A survey of human activity recognition in smart homes based on IoT sensors algorithms: Taxonomies, challenges, and opportunities with deep learning, Sensors
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(Dhiman 19) A review of state-of-the-art techniques for abnormal human activity recognition. Engineering Applications of Artificial Intelligence.
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HAR 이상 행동 탐지 기법 관련 조사 논문
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(Holthe 22) Digital Assistive Technology to Support Everyday Living in Community-Dwelling Older Adults with Mild Cognitive Impairment and Dementia, Clinical Interventions in Aging
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경도인지장애 또는 치매 환자들의 일상 생활을 지원하기 위한 디지털 보조 기술에 대한 조사 논문
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(Hong 21) Developing a 2030 Quality of Life Technology(QoLT) Product and Service Design Strategy with Future Vision Scenario for the Disabled and the Elderly, Archives of Design Research
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장애인과 노인 수요자 중심의 QoLT 디자인 전략 및 아이디어 맵과 시나리오를 제안
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(Hong 22) Proposal of an Inclusive User-centered Smart PSS Scenario and Integrated Platform using Service Blueprints: The Disabled and the Elderly, Archives of Design Research
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장애인, 노인 대상의 서비스 플랫폼에 대한 상세한 서비스 시나리오 제공
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(Mun 23) Deep learning-based speech recognition for Korean elderly speech data including dementia patients, The Korean Journal of Applied Statistics
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한국 노인 음성 인식을 위한 딥러닝 연구
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(Skocir 16) Activity detection in smart home environment, Procedia Computer Science.
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PIR센서(사물 존재)와 홀센서(문 열림/닫힘)를 이용
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(Zhu 15) Wearable sensor-based behavioral anomaly detection in smart assisted living systems, IEEE Transactions on automation science and engineering
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웨어러블 센서 기반 불규칙적 신체활동 탐지 관련 연구
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(정갑주 22) 스마트 커뮤니티케어: 플랫폼 및 서비스, 정보과학회 컴퓨팅의 실제
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건국대학교, Smart In home Aftercare를 위한 ICT융합 플랫폼 기반 커뮤니티케어 서비스모델 개발, 보건복지부 라이프케어융합서비스개발사업 최종보고서, 2023.
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SIHA: 건국대 + 리본케어에서 연구개발한 커뮤니티케어 플랫폼
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Spatial Activity Recognition in a Smart Home Environment using a Chemotactic Model
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이투오피에스, 경도인지장애 케어를 위한 진단과 맞춤 치료 시스템, 중소기업 R&D기획지원 사업 최종보고서
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임재균, 스마트 홈 헬스케어와 사물인터넷(IoT), TTA저널, 2020.
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정윤경, 스마트홈 산업 동향, 이슈브리프, KDB산업은행 미래전략연구소, 2024.
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강삼태 외 2인, 조리기구 제어 시스템, 특허등록(국내), KR101978722B1
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고려대학교 DSBA 연구실, Navigating the Metric Maze: A Taxonomy of Evaluation Metrics for Anomaly Detection in Time Series
윤여준 작업공간
𝑩𝒓𝒆𝒂𝒌 𝒅𝒐𝒘𝒏 𝒄𝒂𝒖𝒔𝒆 𝒚𝒐𝒖’𝒓𝒆 𝒃𝒓𝒂𝒌𝒊𝒏𝒈 𝒕𝒉𝒓𝒐𝒖𝒈𝒉
知之爲知之 不知爲不知 是知也
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𝐋𝐚𝐛𝐨𝐫𝐚𝐭𝐨𝐫𝐲 𝐍𝐨𝐭𝐞𝐛𝐨𝐨𝐤
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