다른 데이터 소스를 활용하여 센서 데이터 외에 인간 활동 인식, 분할 및 예측 성능을 향상시킬 수 있는 방법 중 하나는 외부 환경 데이터를 활용하는 것입니다. 예를 들어, 날씨 정보, 시간대, 위치 데이터 등 외부 요인을 고려하여 모델을 보강할 수 있습니다. 이러한 외부 데이터는 인간 활동에 영향을 미칠 수 있으며, 이를 고려함으로써 모델의 정확성을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 생리학적 데이터(심박수, 체온 등)를 활용하여 인간의 생리적 반응을 고려하는 것도 유용할 수 있습니다. 이러한 다양한 데이터 소스를 결합하여 ganz한 모델을 구축하면 인간 활동 인식 및 예측 성능을 향상시킬 수 있습니다.