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VesiscanClinicalAndroid/app/src/main/java/com/example/medilightv2android/managers/GreenZoneConstants.kt
T
dw.jang 45242f8256 tune(walking): default Start Wmean 4→15, Start Hold 1s→6s (사용자 실측 기준)
증상: 앉아있다 일어서기만 해도 walking false-trigger.

원인: 사용자 실측 데이터 분석 — stand-up + 자세 조정 motion 이 wmean
      5-10 dps 로 약 3-5초 지속. 이전 default (Start Wmean=4, Hold=1s) 는
      이 motion 을 walking 으로 잡음.

수정:
  Start Wmean: 4 → 15  (stand-up 의 typical wmean 보다 위)
  Start Hold:  1초 → 6초 (stand-up settling 보다 김)

근거:
  - 사용자 측정 stand-up motion: wmean 5-10 (저강도) ~ 100 (spike)
  - 진짜 보행 (body-mounted, 예상): wmean 50+ 지속
  - Hold 6초 — 정상 보행은 무한 지속이라 자동 만족, stand-up 은 5초 미만

비고:
  - 임계는 여전히 dev slider 로 조정 가능 (이전 commit 18a4cee)
  - 사용자별 / 디바이스별 튜닝 가능
  - 향후 periodicity check (FFT) 추가 시 임계 다시 완화 가능

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
2026-06-24 12:29:14 +09:00

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9.4 KiB
Kotlin

package com.example.medilightv2android.managers
/**
* Green Zone 전체 파이프라인의 공유 상수 — Single Source of Truth.
*
* UrinAI, PeakDetection, Scoring 모두 이 상수를 참조.
* 파일 간 임계값 불일치 방지.
*
* 원본: xBench/GreenZoneConstants.kt (Charles KWON)
* 포팅일: 2026-04-17
*
* ⚠ 미세 조정 시 이 파일만 수정하면 전체 파이프라인에 반영됨.
* 각 상수의 의미와 영향 범위를 아래 주석 참고.
*/
enum class DetectionMethod { METHOD_A, METHOD_B, METHOD_C }
enum class PlacementGuideMode { SIMPLE, BOUNDARY, SWEEP }
enum class BvMethod { FRUSTUM, V41 }
/** Sensor alignment 알고리즘 — V1=기존 (computePlacementGuide), V2=신규 (alignment.py 포팅). */
enum class AlignmentAlgo { V1, V2 }
object GreenZoneConstants {
@Volatile var postMaxIdx: Int = 80
@Volatile var detectionMethod: DetectionMethod = DetectionMethod.METHOD_C
@Volatile var bvMethod: BvMethod = BvMethod.V41
@Volatile var placementGuideMode: PlacementGuideMode = PlacementGuideMode.SIMPLE
@Volatile var alignmentAlgo: AlignmentAlgo = AlignmentAlgo.V1 // dev 토글 — default V1 (legacy)
/** Posture pitch 임계값 (deg). |pitch| > 이 값 → LYING, ≤ 이 값 → NON_LYING. dev 모드에서 조정 가능. */
@Volatile var pitchLyingThreshold: Float = 25f
/** Posture acc magnitude gate min (g). 이 값 미만이면 classifier UNKNOWN. */
@Volatile var postureAccMagMin: Float = 0.8f
/** Posture acc magnitude gate max (g). 이 값 초과면 classifier UNKNOWN. */
@Volatile var postureAccMagMax: Float = 1.2f
/** Posture polling 간격 (ms). PiezoMonitoring 에서 mtb 보내는 주기. dev 모드에서 조정 가능. */
@Volatile var posturePollIntervalMs: Long = 1000L
// ── Walking detector 임계값 (flowchart 4-2 / 5-2) ─────────────────
/** Walking 인정 최소 pitch (deg). |pitch| > 이 값 이라야 walking 후보. */
@Volatile var walkingMinPitchDeg: Float = 45f
/** Walking 시작 — gyro 이동평균 (wmean) 임계 (dps). 실측: stand-up + 자세조정
* motion 이 5~10 dps 지속 → 임계 15 로 false-trigger 차단. 진짜 보행은 50+ dps. */
@Volatile var walkingStartWmean: Float = 15f
/** Walking 시작 — gyro 이동표준편차 (wstd) 임계 (dps). */
@Volatile var walkingStartWstd: Float = 2f
/** Walking 시작 — 두 임계 모두 만족한 채 지속해야 하는 최소 시간 (ms). 실측: stand-up
* motion 이 3-5초 → 6초 로 차단. 실제 보행은 무한 지속이라 6초 이상 자동 만족. */
@Volatile var walkingStartHoldMs: Long = 6000L
/** Walking 유지 — gyro wmean 임계 (dps). 시작보다 낮음. */
@Volatile var walkingKeepWmean: Float = 2f
/** Walking 유지 — wmean 임계 미달 후 종료까지 grace 시간 (ms). 미만 지속이 이 값 넘으면 walking 종료. */
@Volatile var walkingKeepHoldMs: Long = 2000L
/** Walking detector sliding window (ms). 이 시간 분량 sample 평균/표준편차. */
@Volatile var walkingWindowMs: Long = 1500L
// ═══════════════════════════════════════════════════════════
// 신호 범위
// ═══════════════════════════════════════════════════════════
/** raw ADC 중 사용할 샘플 수.
* Kotlin 원본: 90. VesiScan maa 응답은 100 samples 전송하지만 끝부분 10개는
* CRC/noise 가능성 → 앞 90개만 사용.
* 영향: UrinAI 탐색 범위, PeakDetection 탐색 범위 */
const val useSamples: Int = 90
/** 초기 ringdown 스킵 (센서 근접 반사 무시).
* idx 0~2는 피에조 소자 직접 반사 → 항상 높은 값 → 액체로 오판 방지.
* 영향: UrinAI.fw 탐색 시작점, PeakDetection.fw 탐색 시작점 */
const val ringSkip: Int = 3
// ═══════════════════════════════════════════════════════════
// 액체(소변) 판정 임계 — 12-bit ADC (0~4095)
// ═══════════════════════════════════════════════════════════
/** Low-echo detection 임계값 (denoised 신호 기준).
* denoised ≤ 이 값 → low-echo (소변 후보).
* UrinAI의 liquidThrLoose(raw 기준)와 다름 — 여기는 TVD+SG 적용 후 신호 기준.
* Python 원본: 1150 (low_echo_detection_method_b.py LOW_ECHO_AMP, 6ch 버전)
* 영향: PiezoEchoAnalyzer → low-echo span 탐지, 벽 찾기의 기반 */
@Volatile var lowEchoAmp: Float = 1250f
/** 구조 이진화 임계값: raw < 이 값 → 액체(liquid), ≥ → 조직(tissue).
* 낮출수록 엄격 (더 확실한 액체만 인정), 높일수록 관대.
* Kotlin 원본: 1400.
* 영향: UrinAI.binarize → fw/bw 탐색의 기반 */
const val liquidThrLoose: Float = 1400f
/** 순수 액체 확인용 엄격 임계값: raw < 이 값 → "확실한 소변".
* liquidThrLoose보다 낮아야 함.
* 이 기준으로 연속 액체 구간(liquidRun) 측정.
* Kotlin 원본: 1100. VesiScan 실측에서 팬텀 low-echo가 1100~1400 범위.
* 1100→run=0, 1300→run=2 (미달). 1400으로 상향.
* liquidThrLoose(1400)와 동일하게 설정 — 팬텀에서는 loose/strict 구분 불필요.
* ⚠ 인체 측정 시 loose > strict 으로 재분리 필요할 수 있음
* 영향: UrinAI.maxRun 계산 → 최종 판정의 핵심 */
const val liquidThrStrict: Float = 1400f
/** 최소 연속 순수 액체 길이.
* maxRun ≥ 이 값이어야 "소변 있음" 판정.
* 소방광(50mL) 대응: chord≈24 중 순수 액체 5+ 필요.
* Kotlin 원본: 5.
* 영향: UrinAI 최종 판정 (detected 조건 1/3) */
const val minLiquidRun: Int = 5
// ═══════════════════════════════════════════════════════════
// 벽 검출 범위
// ═══════════════════════════════════════════════════════════
/** bw - fw 최소 (chord 최소 길이).
* 소방광 한계: 15 → 30mL(chord≈20) 이상 검출 가능.
* 50mL(chord≈24): margin 9 ✓
* 30mL(chord≈20): margin 5 ⚠
* 25mL 이하: 검출 불가 (임상적으로 PVR 50mL+ 의미 있는 범위)
* Kotlin 원본: 15.
* 영향: UrinAI 최종 판정 (detected 조건 2/3), PeakDetection bw 탐색 하한 */
const val minChord: Int = 15
/** bw - fw 최대 (이론적 상한).
* USE_SAMPLES(90)가 실질 제한.
* Kotlin 원본: 80.
* 영향: PeakDetection bw 탐색 상한 */
const val maxChord: Int = 80
// ═══════════════════════════════════════════════════════════
// 품질
// ═══════════════════════════════════════════════════════════
/** (wallPeak - lumenFloor) / wallPeak 최소.
* 벽과 소변 사이 대비가 이 값 이상이어야 유효.
* 높일수록 엄격 (선명한 벽 요구), 낮출수록 관대.
* Kotlin 원본: 0.15.
* 영향: UrinAI 최종 판정 (detected 조건 3/3) */
const val contrastMin: Float = 0.15f
// ═══════════════════════════════════════════════════════════
// Green Zone Finder
// ═══════════════════════════════════════════════════════════
/** score ≥ 이 값 → center lock (Green Zone 확정).
* Scoring.THR_EXCELLENT(75)보다 낮아 빠른 UX 확보.
* Kotlin 원본: 70.
* 영향: Placement Guide에서 Good 판정 기준 */
const val lockThreshold: Int = 70
/** 최대 기억 측정 수 (히스토리).
* Kotlin 원본: 20. */
const val maxHistory: Int = 20
// ═══════════════════════════════════════════════════════════
// 물리 상수 (교정용)
// ═══════════════════════════════════════════════════════════
/** ADC 샘플링 레이트 (Hz). VesiScan HW 사양. */
const val fs: Double = 400_000.0
/** 기준 조직 음속 (m/s). */
const val cRef: Double = 1540.0
/** 교정용 팬텀 직경 (mm). V=530mL 구. */
const val dPhantomMm: Double = 100.406
/** 팬텀 용적 (mL). */
const val vPhantomMl: Double = 530.0
/** 팬텀 반지름 (mm). */
const val rPhantomMm: Double = 50.203
}