| 번호 | 청구항 |
|---|---|
| 3 | 삭제 |
| 1 | 하드웨어 단말인 맥파 신호를 계측하는 PPG센서, 출력장치인 모니터;와제어기인 운동 강도 분류장치;로 구성되되상기 운동 강도 분류장치는 PPG센서로부터의 신호를 입력하는 PPG신호 입력부,P-peak의 간격을 추출하여 학습된 합성곱 인공신경망(Convolution Neural Network, CNN)부에 입력하는 데이터 처리부,합성곱 인공신경망(Convolution Neural Network, CNN)부,심박 수에 따른 운동 강도 분류 클래스로 운동 강도를 분류하는 운동강도 분류부,모니터링, 그래프를 표시하는 출력부,데이터를 저장하는 저장부,및 제어부;로 이루어지는 것으로, 상기 운동강도는 3가지 운동 강도로 분류되는 것이며, 상기 PPG센서에서 계측된 신호는 디지털 필터에 의해 계측된 원신호에 포함된 잡음이 제거되는 맥파를 이용한 CNN 기반의 운동 강도 분류 시스템에 있어서,상기 계측된 신호 데이터는 가중치를 곱하여 운동강도를 조절하여 분류할 수 있는 것으로, 심장질환이 있거나, 노약자의 경우 한단계 낮은 운동강도를 제어부는 제시하며, 상기 제어부는 저장부에 저장된 온도에 따른 가중지수를 선택하고, 상기 계측된 신호 데이터에 곱하여, 운동강도를 제시하되, 기상청의 기상공공데이타를 이용하여, API로 실시간으로 지역에 따른 기온을 받아서 가중지수를 곱하여 운동강도를 제시하는 것이며, 실내습도도 기온과 마찬가지로 기상청 공공데이타를 이용하여 가중치를 산정하여, 운동강도를 제시하는 것을 특징으로 하는 맥파를 이용한 CNN 기반의 운동 강도 분류 시스템 |
| 2 | 삭제 |
