README.md

제3회 ETRI 휴먼이해 인공지능 논문경진대회

❓ 대회 소개

• 기간: 2024.04 ~ 2024.06
• 주제: 라이프로그 데이터를 이용한 수면, 감정, 스트레스 인식 및 추론

🧑🏻‍💻 팀원 소개

김진재	마민정	조근희	최은지
Github	Github	Github	Github
E-mail	E-mail	E-mail	E-mail

데이터 및 코드 설명

💽 활용 데이터

• Train: ETRI_Lifelog_Dataset_2020
• Validation / Test: [비공개 데이터셋]

💻 구동 환경

실험 환경과 동일한 Dockerfile을 추가하였습니다.

	Environment
OS	ubuntu18.04
Python	3.8.19

requirements는 다음과 같이 설치할 수 있습니다:
pip install -r src/mvts_transformer/failsafe_requirements.txt
pip install scikit_learn

📖 실행 방법

파일 구조

전처리 실행 전 파일 구조는 다음과 같이 세팅해야 합니다.
tree -hl -L 4

[ 160]  .
├── [1.3K]  README.md
└── [  31]  data_raw
    ├── [9.5K]  README_2020.txt
    ├── [5.6G]  user01-06.7z
    ├── [5.9G]  user07-10.7z
    ├── [3.5G]  user11-12.7z
    ├── [5.1G]  user21-25.7z
    ├── [5.1G]  user26-30.7z
    ├── [1.1K]  user_info_2020.csv
    ├── [ 73K]  user_sleep_2020.csv
    ├── [ 89K]  user_survey_2020.csv
    └── [7.0G]  휴먼이해2024.zip
    ...

README_2020.txt, user*.7z, user_*_2020.csv 파일은 활용 데이터 중 Train을 통해,
휴먼이해2024.zip 파일은 Validation / Test를 통해 구할 수 있습니다.

모델 실행 방법

모델은 다음 두 가지를 활용하여 예측하였습니다.

• mvts_transformer : ./src/mvts_transformer/mvts_transformer_final.ipynb
• Multi Output Classifier : ./src/multi_output_classifier.ipynb

위 두 ipynb 파일을 각각 실행한 이후, ./src/make_final.py를 이용하여 두 실행 결과를 합하면 됩니다.