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💻 알고리즘 예상 시나리오 환경 별(시간, 습도, 온도 등)로 사용자의 제어 값을 기록한다. 일주일 간의 데이터를 DB에 축적한다. 이미 학습된 데이터의 feature를 가지고 target data를 예측 한 뒤, 그 결과를 실제 targetdata와 비교하는 방식으로 기계학습을 진행한다. 3-1. 훈련용 데이터 셋과 평가용 데이터 셋을 8대2로 나눈다. 3-2. 모델을 학습시키고, 정확성을 검토한다. 기계 학습 결과를 모델링한다. 만들어진 모델을 API형식으로 만들어 웹에 배포한다. 새로운 환경 값이 입력되면 예상 사용자 제어 값을 추측한다. 팝업, 알림 등을 사용하여 사용자에게 제어 값을 추천한다. 내가 우리 프로젝트에서 사용하고자 하는 머신러닝 알고리즘은 다중 로지스틱 회귀 알고리즘이다 로지스틱 회..

💻 실습 환경 Board : Arduino UNO Language : C 💬 요구 사항 LED 밝기 조절을 위해 가변저항을 이용하기 AnalogReadSerial 예제 프로그램 코드를 사용 📌 Code int analogPin = 3; int val = 0; void setup(){ Serial.begin(9600); } void loop(){ val = analogRead(analogPin); Serial.println(val); }

진행 중인 프로젝트의 모션 센서 제어 부분을 맡았다. 📌 기능을 구현하기 위한 준비물 라즈베리 파이(초기 설정된) GPIO 확장 보드 MF선 모션감지센서 3색 LED >> 3색 LED가 조명을 대체한다. 그 외에 기능 확장을 위해서 서브모터가 있으면 좋을 것이다.. 요구 사항은 다음과 같다. 스마트 홈을 구축한다고 하였을 때, 거실이나 각각의 방에 움직임이 감지된다면 조명이 자동으로 켜져야 한다. 1시간 이상 움직임이 감지되지 않을 시에는 자동으로 조명이 꺼지도록 제어할 수 있어야 한다. 💬 요구사항을 바탕으로 기능을 만들어보자 움직임 센서는 1초에 한 번씩 계속해서 움직임을 감지한다. 움직임이 감지되면 그 이후로 1시간 동안 LED 등을 켜둔다. 1시간이 지나면 반복해서 움직임 센서가 입력을 받는다. ..