Accuracy for each class is given below.
Jogging     : 96.17 %
Stationary  : 98.07 %
Stairs      : 72.51 %
Walking     : 79.52 %

여러번 실패를 거듭한후에 정상적으로 제출할수 있게 됐습니다. 
제경험을 공유 하면 다음과 같습니다. 

1. Anaconda navigator에서 python 3.6설치를 위해 환경설치를 다시합니다. 
   keras 2.2.4를 설치 합니다. 
   이때 tensorflow, tensorflow-base가 같이 설치 됩니다. 
   tensorflow를 검색하여 tensorflow-datasets를 마저 설치 합니다.

2. pycham 을 실행하고 새프로젝트를 만듭니다. 
   이때 interpreter를 3.6으로 설정하고 빌드하면 ( pandas, mplotlib, scikit learn ) 모듈에러가 나므로 미리 설치 해줍니다. 
   HAR directory안에 Log_data directory를 만들고 quest4에서 로깅한 각 데이터 (저는 약 40개의 execell file) 을 복사하여 넣습니다. 
   terminal에 python RunMe.py --dataDir=Log_data를 하여 build하여 줍니다. 
   HAR directory 안에 result directory가 만들어졌고 내부에 위의 이미지파일과 har_ign.h5 file이 생성됩니다. 

3. CubeMx로 STM32L475VGT6 mcu의 empty project를 생성한후 software package에서 network설정을 합니다. 
   Code generation을 진행합니다. 

4. Quest3의  cubeIDE 프로젝트에서 생성된 har_ign.c/h, har_ign_data.c/h를  기존  프로젝트에 복사하여 넣습니다. 
  이때 원본소스는 백업했습니다. (혹시 몰라서)