AI+X 스마트폰 센서 데이터 활용한 인간 행동 분석

Members

• 김보성 (Team Leader)
• 고도연
• 변성호
• 박민희
• 진석호

Data Analysis

[1] 데이터 셋의 기본 변수 확인하기

• EDA한 dataset의 instance의 수는 5881개 입니다.
• Lable은 Laying, Standing, Sitting, Walking, Walking_upstairs, Walking_downstairs로 총 6개의 Lable을 가집니다.
• 가속 센서, 자이로 센서, 각센서에서 특정 기준으로 측정되는 값을 다양한 방식으로 가공한 값을 Feature로 사용하고 있습니다.

[2] 단변량 , 이변량 EDA 진행

• 각 특징 데이터의 분석을 통하여 각기 행동을 분류할 feature 추출합니다.

[3] 단계별 모델링

• 특징 분류 feature를 이용하여 정적 행동 , 동적 행동을 구분하는 모델 생성합니다.
• Random Forest , XGboost , SVM , KNN 등 다양한 모델으로 데이터 분할 및 학습 후 가장 성능이 좋은 모델을 선정합니다.

[4] 분류 모델 합치기

• 두 단계 모델을 통합하고, 새로운 데이터(test)에 대해서 최종 예측결과와 성능평가가 나오도록 함수로 만듦니다.
• 데이터 파이프라인 구축 : test데이터가 로딩되어 전처리 과정을 거치고, 예측 및 성능 평가 수행합니다.