1. 스마트팜

   <aside> 💡 예상 입출력 내용 입력 : 온습도 토양수분 광량 잎사귀사진 명령수행 : 물(분무, 토양) led 바람 —> 특정 식물(1종)의 성장주기에따른 사진 및 생육조건 데이터를 기반으로 스마트팜 생육환경을 설정 --> 카메라를 통해 잎사귀 사진 입력 : 해당 주기에 적절한 생육 환경 세팅 --> 온습도/토양수분/광량 센서를 통해 현재 환경 입력 : 세팅 환경과의 차이 비교 --> 물/led/쿨링팬 을 이용 세팅 환경 범위 이내로 현재환경 조절

   웹/앱을 이용한 현재 상태, 명령수행 및 사진 조회

   </aside>

   잎사귀 상태를 구분하는건 기존 CNN 모델로도 충분히 구현가능하다 - O

   1. 싱싱한 청경채, 성장기 청경채, 아픈 청경채 분류 후 학습
      1. 싱싱한 청경채 —> 수확합시다 메시지
      2. 성장치 청경채 —> n주차 청경채군요!
      3. 아픈 청경채 —> 아픈 이유 —> 해결책 제시 및 적절한 생육 환경 세팅
   2. 온습도 데이터로 환경(관수 등) 조절
      1. 최적 환경 데이터를 예측해서 제시
      2. 예측 회귀 모델

   멘토링 질문

   • CNN으로 잎사귀 사진 분류 모델, csv데이터로 학습 후 최적 환경 예측 회귀 모델을 어떻게 합쳐야 하는가
     • 가령 잎사귀 이미지 생장 조건을 분류했는데 그 조건에 따라서 최적화된 값이 다르다.
     • 카메라 촬영 —> (CNN) 이미지 분류 —> (회귀) 최적화 환경 예측
   • 이미지별로 촬영된 환경이 있을텐데
   • 배경과 잎 분리
     • 이미지 학습할 때 텍스쳐, 질감 등도 같이 학습하면 됨!

2. 사용자 추천 음료

   <aside> 💡 사용자 상태 예시 : 날씨, 기분, 컨디션(속쓰림, 소화, 피곤함), 병력

   • 음료제공예시

     날씨 : 온도가 낮을경우 핫초코 / 높을경우 레몬에이드

     기분 : 기분이 우울할경우 단 음료

     컨디션 : 피곤할경우 카페인 많은 음료 / 소화가 안되면 우유 제외

     병력 : 당뇨 입력 시 단순당이 적은 음료

     IoT : 음성 센서, 음료제공 기기(물배출, 음료종류에따른 베이스 배출, 믹싱 등)

     AI : 자연어처리 / 챗봇 / 텍스트 키워드에 따른 반응

   위 정보를 종합하여 음료 추천 리스트 제공 / 연동된 제조 기기가있을경우 음료 제공

   </aside>

   1. 챗봇
      1. 음성? 타자? 둘 다?
         • 음성: 구글 stt, 찾아보기
         • 타자는 여러 가이드라인 있음
      2. 데이터 만들기(with 빅데이터)
         • ex) 날씨가 좋은데 시원한걸 먹고싶어 -> 차가운 음료 / 날이 더운데 시원한걸 먹고 싶어 -> 차가운 음료
         • 차가운 음료가 땡기는 문장 한 사람당 20개
   2. 음료 추천
      1. 챗봇으로 원하는 음료 확인 후 음료 리스트 추천
   3. 기타
      1. 당, 알레르기 등

   멘토링 질문

   객체 인식 및 깊이 추정 시범 서비스

   • 장애인의 이동권 확보
   • https://aihub.or.kr/node/411

   예상 고난

   • 연동
   • 빅데이터분들과의 역할 겹침
     • (AI) 분석 후 값 도출 —> IoT에서 조건식으로 처리 / CNN, 자연어 처리만
     • AI는 이미지만, 빅데이터는 데이터셋만
   • 서버(사양)

   21-05-24 오전 회의 : 서브 주제를 각 조별로 정해서 오후에 발표

   1. 객체 인식 및 깊이 추정 시범 서비스

      • 장애인의 이동권 확보
      • https://aihub.or.kr/node/411

   2. 노후 시설물 → https://aihub.or.kr/aidata/34142

   3. 헬스케어

      1. 애플워치, 갤럭시워치 : 심박수, GPS , ECG , 호흡, 수면 , 심전도

      https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE09362324

      http://journal.auric.kr/AURIC_OPEN_temp/RDOC/ieie01/ieien_202006_013.pdf 인공지능 기반의 스마트 헬스케어 운동관리를 위한 애플리케이션 구현

   4. 안전장비 착용 여부 https://aihub.or.kr/aidata/33921

   5. 콘크리트 표면 결함을 알아내는 인공지능

      • Outlier Detection 이상탐지

      • https://colab.research.google.com/drive/1p33BV8NpKlPrXTxDtMjPRRn6lHbL_ckS?usp=sharing

   6. 사용자 운전 부주의 확인 ai 모델 - 이상행동시 경고 기능

      • 운전 중 휴대폰 사용 경고

      • 휴대폰 t-map 네비게이션 보험료할인 : 네비게이션 안전운전 감시

      급출발 , 급감소 , 평균속도 ~ 안전 운행 점수 높으면 연계된 보험사 자동차 보험료 할인 
      

   • 평소 습관을 체크해서 예를 들어 하루에 운전 중 몇번을 전방 주시를 안했다. - 기록
   • 문자
   • 데이터베이스에 기록을남겨서 한달 단위로 안전 주행에 뭐가 문제가 있는지~

   공통점 : 정상과 비정상을 구분하는 AI모델 생성 , CCTV 웹캠등으로 데이터를 전송받음

   7. 킥보드 사고 - 자동차 카메라 도로에 구멍이 거기에 서스페션 자동으로 길이를 조절함

옷 추천

개요

옷을 못 입는 남자들을 위한 스마트 옷장

각 팀 기능

• 옷 이미지 분류(상의, 하의, 셔츠, 가디건, 기장 등) YOLOv5
• 옷 키워드 제공(무드, 색상, 재질)
• 이미지 크롤링으로 옷 코디 사진 추천

참고 URL

K-Fashion 이미지 소개 ****https://aihub.or.kr/aidata/7988

이옷 어플

추가 기능

• 옷 소각(버리라고 경고)

사용 흐름

사용자가 카메라로 옷장에 있는 옷 입력 → 이미지 분류로 상의, 하의 등 정보 수집 → 사용자가 원하는 무드 키워드 선택? → 이미지 크롤링으로 옷 코디 사진 추천

(IoT) 옷 색상에 따라 물리적으로 분류 가능

방식 구체화

어려움