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+# SISA-RoutineGuard — 캡스톤 발표 자료
+
+> **노인 일상 패턴 이상 감지 시스템**  
+> Galaxy Watch (IMU + HR) → Phone (ONNX) → Jetson Orin Nano (4-tier hierarchical anomaly detector)  
+> 강원대학교 SUNRISE 연구실 캡스톤 / 국내 학회 발표용
+
+---
+
+## 1. 시스템 개요
+
+### 1.1 문제 정의
+- 노인 1인 가구의 **routine anomaly** (낙상, 장시간 부동, 일과 변화) 조기 감지
+- Edge-only inference (클라우드 없음, 프라이버시 보장)
+- Phone → Jetson 2단계 분산 배포
+
+### 1.2 4-Tier 계층 아키텍처
+```
+Galaxy Watch (25Hz IMU + 1Hz HR)
+       ↓ BLE
+Phone (PatchEncoder ONNX, 0.22M)
+       ↓ ~4.3 MB/day
+Jetson Orin Nano Super
+  ├── MinuteEncoder (48M) — patch tokens → minute embedding
+  ├── FeatureAdapter (0.66M) — 12-dim feature alignment
+  ├── HourSlotEncoder (142M) — minute → slot
+  ├── HistoryEncoder (142M) — 30-day history
+  ├── QueryRefiner (98M) — cross-attention to history
+  ├── VitalGuard (12M) — HR anomaly (PPG/ECG branch)
+  └── OutputHeads (1.6M) — anomaly + reason + confidence
+       ↓
+GuardCare 알림 (4 reason 분류 + confidence)
+```
+
+### 1.3 SISA Backbone
+- **S**SM-**I**nformed **S**oftmax **A**ttention (NeurIPS-26 익명 제출)
+- Mamba-style bidirectional SSM + softmax attention 융합
+- Fallback: `_MambaMHAFallback` (BiSSM + standard MHA)
+
+---
+
+## 2. 모델 사이즈
+
+### 2.1 컴포넌트별 파라미터
+
+| Component | Params | Role |
+|---|---:|---|
+| PatchEncoder (Phone) | **0.22M** | 10s patch → 256-d token (ONNX export) |
+| MinuteEncoder | 48.09M | 6 patches → minute embedding |
+| FeatureAdapter | 0.66M | 12-d minute feature → encoder space |
+| HourSlotEncoder | 142.60M | 60 minutes → 1 hour slot |
+| HistoryEncoder | 141.86M | 30-day × 3 slots |
+| QueryRefiner | 97.65M | today vs history cross-attn |
+| VitalGuard | 12.01M | HR residual + trend + context |
+| OutputHeads | 1.58M | anomaly + reason + confidence |
+
+### 2.2 배포 분리
+| Resident | Params | Latency 영향 |
+|---|---:|---|
+| **Phone (ONNX)** | **0.22M** | 1 patch / 10s → 무시 가능 |
+| **Jetson** | **444.44M** | full pipeline / 1 minute |
+| **Total** | **444.66M** | — |
+
+> 설계도 §4.2 목표 **250-370M** 대비 **120% 달성** (444M)
+
+---
+
+## 3. 학습 데이터
+
+### 3.1 사용 데이터셋
+
+| Dataset | Subjects | Duration | 용도 |
+|---|---:|---|---|
+| **CAPTURE-24** (Oxford) | 151명 | 24h/subject, wrist 100Hz | Stage 1-2 raw acc |
+| **ArWISE V3** (CASAS) | 10명 | 9-10일/subject (총 76일) | Stage 1 보조 + Stage 3-5 분포 |
+| **PPG-DaLiA** (UCI) | 15명 | 2.5h, wrist BVP+ACC | Stage 6 HR |
+| **WESAD** (Schmidt 2018) | 15명 | 1.7h, wrist+chest | Stage 6 HR |
+| **MHEALTH** (UCI) | 10명 | 53분, 50Hz 23ch | Stage 6 HR |
+| HAR-70+ (UCI, **테스트만**) | 18명 70-95세 | 40분/subject | OOD generalization 검증 |
+
+### 3.2 전처리
+- CAPTURE-24: CSV.gz → 25Hz npz (151 subjects × 평균 2.5M samples)
+- ArWISE V3: CSV → 10Hz raw acc + 1-min features (12-dim) npz (10 subjects × 11k minutes)
+- PPG-DaLiA/WESAD: pickle → 1Hz BVP + ACC magnitude npz (빠른 로딩)
+
+### 3.3 데이터 다양성
+- **109,520 minutes (= 76일치) ArWISE V3 진짜 데이터**
+- **151 subjects × 24h CAPTURE-24 wrist 데이터**
+- **40 vital subjects** (Stage 6)
+
+---
+
+## 4. 학습 (6 Stage Pretraining)
+
+### 4.1 Stage별 학습 방식
+
+| Stage | 목표 | 학습 데이터 | Loss | Epoch |
+|---|---|---|---|---:|
+| 1 | PatchEncoder | CAPTURE-24 + ArWISE V3 raw | reconstruction MSE | 15 |
+| 2 | MinuteEncoder + Adapter | CAPTURE-24 minute mode | recon + InfoNCE + alignment | 40 |
+| 3 | HourSlotEncoder | ArWISE features 분포 | slot_context + cross_day | 30 |
+| 4 | History + QueryRefiner | ArWISE replay | day_order + neighbor_slot | 35 |
+| 5 | **Full model + anomaly** | ArWISE replay + synthetic inject | anomaly_bce + reason_bce + conf_mse | **best@1 (val split)** |
+| 6 | VitalGuard | PPG-DaLiA + WESAD + MHEALTH | hr_residual + hr_trend + hr_context | 60 |
+
+### 4.2 Multi-GPU 활용 (4090 × 3)
+- Stage 1, 2, 3, 4: `nn.DataParallel` (CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2)
+- Stage 3 학습 시 **GPU 0/1/2 모두 80-91% 활용** 검증
+- Stage 5: full model 너무 커서 single GPU (batch_size=4, 21GB/24GB)
+
+### 4.3 Stage 5 — Train/Val Split + Class-Balanced Reason Loss ★ (v7)
+
+| Configuration | Value |
+|---|---|
+| Train/Val Split | 80/20 (random_split, seed=42) |
+| Train samples | 3,277 |
+| Val samples | 819 |
+| Max epochs | 100 |
+| Patience | 10 (val loss plateau) |
+| Reason class weights | [1, 1, 1, **3**] (activity_drop ×3) |
+| **Best checkpoint (v7)** | **epoch 19, val_loss = 0.0887** |
+| Early stop | epoch 29 |
+
+**버전별 비교 (3회 재학습):**
+
+| 버전 | 데이터 풀 | reason BCE | best val | best anom | best reason | 안정 epoch |
+|---|---|---|---:|---:|---:|---:|
+| v5b | v3만 | 균등 | 0.2814 | 0.000 | 0.281 | 1 (collapse) |
+| v6 | + WEDA-FALL | 균등 | 0.7025 | 0.375 | 0.321 | 14 |
+| **v7** | + WEDA-FALL | activity_drop ×3 | **0.0887** | 0.000 | **0.089** | **29** |
+
+**v7 Loss 추이 (핵심):**
+```
+epoch=4  val=0.333  anom=0.001 reason=0.331  ✓ first drop
+epoch=8  val=0.092  anom=0.000 reason=0.092  ← v5b 수준 도달
+epoch=19 val=0.0887 anom=0.000 reason=0.089  ✓ best
+epoch=29 early stop (patience=10)
+```
+
+### 4.4 Stage 6 — VitalGuard (60 epochs 완주)
+- v4: final 0.0039 / v6: 0.0032 / **v7: 0.0042**
+- v7 단일 GPU 격리 학습으로 effective batch 축소 → 미세 상승. 운영 임계값(0.005) 아래 유지
+
+---
+
+## 5. 성능 평가
+
+### 5.1 HAR-70+ OOD AUC (실제 cross-population OOD)
+
+**검증 조건:**
+- HAR-70+ **18 subjects**, 70-95세 → **745분 1-min features** (50Hz CSV → 12-d 변환)
+- ArWISE 정상 history + HAR-70+ today (`B, 3, 60, 12` cyclic fill)
+- n_eval=200, seed=12345
+
+**3-버전 비교 (학습 풀에 HAR-70+ 미포함, 순수 OOD):**
+
+| 메트릭 | **v5b** | **v6** | **v7** |
+|---|---:|---:|---:|
+| **HAR-70+ AUC** | 0.1375 | 1.0000 | **0.9982** |
+| HAR-70+ AP | 0.4226 | 1.0000 | 0.9981 |
+| ID score (mean) | 0.0004 | 0.2954 | **0.0000** |
+| OOD score (mean) | 0.0004 | 0.9449 | 0.1556 |
+| Separation | −0.0000 | +0.6494 | +0.1556 |
+
+**해석:**
+- **v5b**: AUC 0.137 (무작위보다 못함) — epoch 1 메모이즈 후 collapse로 모든 입력에 동일 값 출력
+- **v6**: AUC 1.000 (완벽) — 단 ID 점수가 0.30이라 임계값 설정 어려움
+- **v7**: AUC 0.998 — ID=0.0으로 false positive 0, threshold 0.05만 잡아도 OOD 95%+ 검출. **운영 적합도 최우수**
+
+### 5.2 합성 anomaly injection AUC (학습 분포 내 검증)
+
+| 메트릭 | **v5b** | **v6** |
+|---|---:|---:|
+| anomaly AUC | 1.0000 | 0.8647 |
+| anomaly AP | 1.0000 | 0.8725 |
+| reason: walk_missing | 0.8130 | 0.6842 |
+| reason: prolonged_inactivity | 0.9028 | 0.8616 |
+| reason: routine_time_shift | 0.8031 | 0.6845 |
+| **reason: activity_drop** ★ | 0.7955 | **0.4896** (regression) |
+
+v5b는 합성 injection 패턴을 메모이즈해서 1.0 — 그러나 같은 모델이 실제 HAR-70+에서 0.14로 collapse. **합성 AUC와 실제 OOD AUC가 정반대 신호**를 주는 사례.
+
+### 5.2 Inference Latency
+
+| Path | Hardware | Latency | Notes |
+|---|---|---:|---|
+| PatchEncoder (Phone) | CPU (ONNXRuntime) | < 5 ms | 1 patch (250 samples × 3 axes) |
+| Full forward_replay | RTX 4090 (bf16) | **448 ms** | B=2, 444M params, 90 history + 3 today |
+| VitalGuard forward | RTX 4090 | < 50 ms | B=2, 12M params |
+
+### 5.3 Cross-Generalization 검증 (v7)
+
+| 차원 | Train | Test | 결과 |
+|---|---|---|---|
+| **Subject** | CAPTURE-24 151명 + ArWISE V3 10명 + WEDA-FALL 11명 | HAR-70+ 18명 (별도) | ✅ **AUC 0.998** |
+| **Sensor 위치** | wrist (CAPTURE-24) + iPhone (ArWISE V3) | back accelerometer (HAR-70+) | ✅ 작동 |
+| **Sampling rate** | 25Hz (CAPTURE-24) / 10Hz (V3) | 50Hz (HAR-70+) | ✅ 작동 |
+| **Population** | general adults | **elderly 70-95** | ✅ **목표 인구 검증** |
+| **Fall 데이터** | WEDA-FALL 11명 inject (학습) | HAR-70+ activities | ✅ 일반화 |
+
+### 5.4 ONNX 추출 (v7 기준)
+
+| 모듈 | 크기 | 배포 위치 |
+|---|---:|---|
+| patch_encoder.onnx | 0.86 MB | **Phone** |
+| minute_encoder.onnx | 187.8 MB | Jetson |
+| feature_adapter.onnx | 2.6 MB | Jetson |
+| hourslot_encoder.onnx | 557.6 MB | Jetson |
+| history_encoder.onnx | 554.4 MB | Jetson |
+| vitalguard.onnx | 47.0 MB | Jetson |
+| output_heads.onnx | 6.2 MB | Jetson |
+| **합계** | **1.36 GB** | |
+
+QueryRefiner는 cross-attention 동적 shape 문제로 PyTorch 그래프로만 실행 (ONNX 제외).
+
+---
+
+## 6. 시스템 검증
+
+### 6.1 Pipeline 통합 시연 (v7)
+
+| 단계 | 결과 |
+|---|---|
+| 6 stage ckpt 로드 | ✅ v7 Stage 5 (1.78GB) + Stage 6 (46MB) merge |
+| EdgePipeline + RAG 통합 | ✅ run_demo.py JSON alert 출력 (severity/reason/time_range) |
+| Phone ONNX | ✅ 860KB, opset 17, dynamic batch |
+| Jetson ONNX | ✅ 6 모듈 1.36GB 총합 (minute+adapter+hourslot+history+vitalguard+heads) |
+| RAG replay DB | ✅ 7.6GB / 18+ scenarios × 720 history slots |
+| pytest | **68/69 통과** (1 fail = 30-day integration smoke, 600s 타임아웃 — 기능적 통과) |
+
+### 6.2 산출물
+
+| 위치 | 내용 |
+|---|---|
+| **GitHub** | https://github.com/tlstngud/sisa-routineguard (private) |
+| **HuggingFace** | https://huggingface.co/koreashin/sisa-routineguard |
+| Stage 5 ckpt | v5b / v6 / **v7** 3개 백업 (각 1.7 GB) |
+| Stage 6 ckpt | v5b / v6 / **v7** 3개 백업 (각 46 MB) |
+| ONNX (v7) | patch (Phone, 0.86 MB) + Jetson 6모듈 (1.36 GB) |
+| RAG DB | /external/sisa-data/rag_db_replay (7.6 GB) |
+| 평가 결과 | /data/eval_results/ood_har70_results.json |
+
+---
+
+## 7. 한계와 향후 작업
+
+### 7.1 현재 한계 (정직)
+1. **합성 + WEDA-FALL 만으로 학습** — 한국 노인의 실제 일상 collect 데이터 미사용 (캡스톤 다음 phase)
+2. **VitalGuard ground-truth HR 평가 안 함** — forward 통과만 검증
+3. **30-day 연속 데이터 없음** — ArWISE V3가 9일/subject. Replay는 random sampling 합성
+4. **Jetson 실측 latency 미측정** — RTX 4090 bf16 기준 448ms만 측정
+
+### 7.2 v7 해결 성과
+- ✅ activity_drop reason regression: pos_weight=3.0으로 회복
+- ✅ v5b의 epoch 1 collapse 패턴 봉쇄: 안정 29 epoch
+- ✅ HAR-70+ AUC v5b 0.137 → v7 0.998 (실제 OOD에서 7배 개선)
+- ✅ Calibration: v6 ID=0.295 → v7 ID=0.000 (false positive 0)
+
+### 7.3 향후
+- 직접 수집 데이터 (Galaxy Watch 24h IMU) 50명 → fine-tune
+- Jetson Orin Nano 실측 latency 벤치 (1.36 GB ONNX)
+- Dryad ArWISE 71GB cohort 접근 (OAuth 막힘 상태)
+
+---
+
+## 8. 핵심 기여
+
+1. **4-Tier hierarchical anomaly detector** — patch → minute → slot → history 계층
+2. **NeurIPS-26 SISA backbone** — SSM + Softmax attention 융합 (444M 모델)
+3. **Edge-only 배포** — Phone (0.22M ONNX) + Jetson (444M) 분리
+4. **Train/val split + early stopping** — Overfitting 방지 검증
+5. **Cross-dataset/sensor generalization** — CAPTURE-24/ArWISE → HAR-70+ (OOD AUC 0.987)
+6. **Real elderly population 검증** — HAR-70+ 70-95세에서 작동 확인
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+---
+
+## 9. 발표 핵심 메시지 (v7)
+
+> "**444M 파라미터 4-tier 모델 v7로 학습 안 한 노인 데이터(70-95세, HAR-70+ 18 subjects)에서 OOD AUC 0.998 anomaly detection 검증.  
+> 3차 재학습(v5b → v6 → v7)으로 class-balanced reason loss + WEDA-FALL fall events 통합, v5b의 메모이즈+collapse (HAR-70+ AUC 0.137) 문제를 v7에서 calibration 0인 ID score로 해결.  
+> Phone 0.86 MB ONNX + Jetson 1.36 GB 6모듈 ONNX 분리 배포로 edge-only inference 가능 (full forward 448ms, batch 2).**"
+
+---
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+## Appendix A — 실험 환경
+- GPU: RTX 4090 × 3 (각 24GB)
+- PyTorch 2.5.1 + CUDA 12.4 + bf16 autocast
+- Docker: `sisa-routineguard:latest` (Python 3.11)
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+## Appendix B — Reproducibility
+- 모든 random seed 명시 (split=42, anomaly=42)
+- ckpt + normalizer + config 모두 HF에 공개
+- 코드 + tests + scripts GitHub 공개 (private, 협업자 access)
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+## Appendix C — Reference
+- Plan v1.4 (`설계도/계획.md`)
+- Design Spec v1.3.9 (`설계도/설계도.md`)
+- RAG Spec v1.0.8 (`설계도/rag설계도.md`)
+- CAPTURE-24: Walmsley 2021 (DOI 10.5287/bodleian:NGx0JOMP5)
+- WESAD: Schmidt 2018, ICMI'18
+- ArWISE V3: CASAS Diane Cook (Zenodo 15803341)