MLP의 실전 활용

다층 퍼셉트론(MLP)은 가장 활용 폭이 넓은 신경망 중 하나입니다. 방석 센서 데이터로 실제 활용 사례를 살펴봅니다.

MLP란?

MLP는 다음으로 이루어진 완전 연결 신경망입니다.

• 입력층: 원시 센서 데이터(32개 값)를 받습니다
• 은닉층: 패턴과 특징을 학습합니다
• 출력층: 여러분이 정한 클래스 중 하나를 예측합니다

활용 1: 자세 분류

문제: 앉은 압력 패턴으로 자세를 자동 분류하기.

해결:

• 바른 자세, 구부정한 자세, 한쪽 기울임, 다리 꼬기 샘플로 MLP를 학습
• 32개 센서 값을 입력 특징으로 사용
• 실시간 자세 분류
• 자세 유지 시간과 빈도 기록

결과: 200개 샘플 학습 후 92% 정확도

활용 2: 재활

문제: 물리치료 환자의 앉은 균형 회복 모니터링.

해결:

• 건강한 무게 분포 vs 손상된 무게 분포 패턴으로 모델 학습
• 몇 주에 걸친 개선 정도 측정
• 무게 중심이 회복 목표에서 벗어나면 치료사에게 알림
• 정량적 경과 지표 제공

이점: 객관적 측정 + 악화 조기 감지

활용 3: 스마트 방석

문제: 나쁜 자세를 스스로 감지해 알려주는 방석.

해결:

• 방석에 연결된 마이크로컨트롤러에 MLP 모델 배포
• 앉은 자세를 실시간 감지
• 구부정하거나 오래 기울어져 있으면 진동·알림으로 신호
• 배터리 효율적: MLP는 아주 작은 하드웨어에서도 동작

성능: ESP32에서 5ms 미만 추론

여기서 MLP가 통하는 이유

• ✓ 빠른 학습 (브라우저에서 1분 미만)
• ✓ 작은 모델 크기 (~500KB)
• ✓ 외부 의존성 없음
• ✓ 마이크로컨트롤러에서 효율적으로 동작
• ✓ 예측을 해석하기 쉬움

시작하기

1. ML Lab → MLP 분류기로 이동합니다
2. 여러분 애플리케이션의 클래스를 정의합니다
3. 대표적인 샘플을 수집합니다
4. 학습하고 배포합니다

가능성은 무궁무진합니다! 여러분은 무엇을 만들어볼까요? 🚀