<프로젝트 개요>

‘Show me the Things’ – 헬스케어

Run Baby Run

임베디드 마이크로컨트롤러와 MEMS 센서를 이용하여 사람의 행동을 계측하고 기록하는 디바이스를 만들고자 합니다.

성인들의 운동 기록을 하는 매체로 사용할 수 있지만, 걸음마를 시작하는 아기의 운동패턴을 측정하고 기록하면 더 의미가 있을거라 생각해서, 유아 운동 분석 디바이스를 만들기로 했습니다.
 

기능적인 면은 성인과 유아의 차이가 없지만, 운동 패턴의 차이가 많아 보입니다.

유아들의 경우 넘어져 엉덩방아를 찢거나 쿵쿵 뛰는 경우가 성인과 달리 많을 것이라 생각됩니다. 이런 운동 패턴의 차이점도 분석해보면 재미있을거라 생각합니다.

디바이스의 외형은 유아들이 사용하기 안전한 형태와 재질, 최소의 크기로 만들 예정입니다.

제작을 위해 선택한 임베디드 모듈은 6축 이상의 IMU센서를 가진 아두이노 나노 33 BLE와 ST의 SensorTile박스를 활용할 계획입니다.

행동인식(Human Activity Recognition / HAR) 기능의 구현과 운동 패턴의 학습을 위해 머신러닝 소프트웨어 TensorFlow Lite활용해보려고 합니다.

<프로젝트 구성도>

<프로젝트에 사용할 부품>

1. MCU 보드: 아두이노 나노 33 BLE 또는
    ST SensorTile.box

2. 미니 보조 배터리

3. 자작 젤리 케이스

* 아두이노 나노 33 BLE       구매처: 디바이스마트   구매가: 31,000원
- 아두이노의 3.3V 호환보드, 최소형 폼팩터 45x18mm
- 9축 IMU sensor(각 3축의 가속도센서, 자이로센서 및 지자기센서)
- 저전력 근거리 무선통신(BLE)
- Powerful processor, nRF52840 from Nordic Semiconductors
- 32-bit ARM® Cortex®-M4 CPU running at 64 MHz

또는
* ST SensorTile.box 무선 멀티 센서 개발 키트    구매처: 마우저      구매가: 59,900원
- 디지털 온도 센서(STTS751)
- 6축 관성 측정 장치(LSM6DSOX)
- 3축 가속도계(LIS2DW12 및 LIS3DHH)
- 3축 자력계(LIS2MDL)
- 고도계/기압센서(LPS22HH)
- 마이크/오디오 센서(MP23ABS1)
- 습도 센서(HTS221)
- DSP 및 FPU가 포함된 초저전력 ARM Cortex-M4 마이크로컨트롤러(STM32L4R9)
- Bluetooth 애플리케이션 프로세서 v5.2(BlueNRG-M2)

* 미니보조 배터리         허밍버드 라이트하우스
- 충전 모듈과 소형 리튬 배터리를 사용할 예정이지만,
   아주 작은 충전용 보조 배터리가 있어 이걸 우선 사용해보기로 했습니다.
- 용량 750mAh
- 크기 50 x 42 x 12(mm)
 
* 젤리 케이스(제작)

- 아기자기한 소품들과 스마트폰 실리콘케이스를 DIY로 제작하시는 유튜버분의 영상을 보고
   따라해 보려고 합니다!
   https://www.youtube.com/watch?v=KgFMdUZ4QJM

<프로젝트에 사용할 소프트웨어>

프로젝트 구성도에 보이듯, 이번 프로젝트의 가장 중요한 부분은 아두이노 나노와 같은 마이크로 컨트롤러에서 사용 가능한 Tensorflow Lite의 활용이라 생각됩니다.

이 번 프로젝트에서는 주로 이 Tensorflow Lite에 대한 스터디와 활용에 많은 공을 들여야 될 것으로 예상됩니다.
마이크로 컨트롤러에서 머신러닝 모델을 구현 가능한 Tensorflow Lite에 대한 정보는
https://www.tensorflow.org/lite/microcontrollers?hl=ko 이곳에서 찾아볼 수가 있습니다.

하루에 3시간 이상을 열심히 보고 있지만 아직 다 이해를 하지 못하고 있습니다.

메이커 프로젝트에 활용하기에는 선을 넘은 수준이 아닌가 싶기도 ??