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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.11
- 수록면
- 185 - 189 (5page)
이용수
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최근 스마트 폰을 이용한 많은 연구들이 진행되고 있는데 그 중 스마트 폰에 내장되어 있는 센서를 이용한 동작 인지에 관한 연구가 한 부분을 차지하고 있다. 스마트 폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정, 생황 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용할 수 있다. 스마트 폰을 이용한 동작 인지의 경우 제한된 배터리 용량과 배터리 소모가 많은 기기 특성을 고려하여 다양한 동작을 정확하게 인지하는 동시에 배터리 소모량을 최소화하여야 한다. 하지만 스마트 폰을 이용한 동작인지에 관한 기존 연구들은 단일 센서를 이용할 경우 인지 가능한 동작이 제한적이고, 다중센서를 이용할 경우 배터리 사용량이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 배터리 사용 효율을 높이기 위해 스마트 폰에 내장되어 있는 가소고도 센서만을 잉용하여 데이터를 수집하고 인간의 동작을 앉기, 걷기 등의 기본 동작과 오르막 걷기, 내리막 걷기 등의 응용 동작, 넘어짐, 다리 절기로 이루어진 위험 동작으로 정의 하였다. 그리고 가속도 센서 데이터의 속성을 생성한 후, 다중 클래스 문제에 접합하고 분유 연산 부담이 크지 않은 Ensemble of Nested Dichotomies 알고리즘을 사용하여 동작을 분류하였다. 그 결과 가속도 센서만으로 다양한 동작의 인지가 가능한 것을 확인 할 수 있었다.
목차
초록
Introduction
관련 연구
동작 인지
실험 및 결과 분석
결론
References
참고문헌 (0)
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