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웨어러블 기기에 대한 기술이 발달함에 따라 성능과 디자인이 개선된 다양한 제품들이 출시되고 있고, 최근에는 스마트워치의 사용이 증가하면서 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트워치는 운동량 측정과 손목을 통한 생체 신호 감지가 용이하며, 특히 스마트폰에 비해 무게가 가볍고 신체에 고정되는 장점이 있어 행동 인식 연구 매우 효과적이다. 본 논문에서는 기존 행동 인식 연구에서 스마트폰의 가속도 센서만으로 구분하기 힘든 행동들의 인식률 향상을 위해 스마트워치를 이용한 ...

웨어러블 기기에 대한 기술이 발달함에 따라 성능과 디자인이 개선된 다양한 제품들이 출시되고 있고, 최근에는 스마트워치의 사용이 증가하면서 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트워치는 운동량 측정과 손목을 통한 생체 신호 감지가 용이하며, 특히 스마트폰에 비해 무게가 가볍고 신체에 고정되는 장점이 있어 행동 인식 연구 매우 효과적이다. 본 논문에서는 기존 행동 인식 연구에서 스마트폰의 가속도 센서만으로 구분하기 힘든 행동들의 인식률 향상을 위해 스마트워치를 이용한 센서 퓨전 기법을 사용하였다. 스마트워치에 내장된 가속도 센서, 자이로스코프, 선형 가속도 센서 등 3축으로 구성된 모션 센서의 퓨전을 통한 실험 결과 단순한 시계열 특징만으로 계단 오르내리기 행동은 95.2%의 인식률을 보임을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In recent years, Human Activity Recognition (HAR) using wearable devices’sensors has been well studied. A smart watch is easy to measure the movement, momentum and to detect human’s bio signals on wrist, especially it is much effective in HAR researches because its having light-weighted and being fi...

In recent years, Human Activity Recognition (HAR) using wearable devices’sensors has been well studied. A smart watch is easy to measure the movement, momentum and to detect human’s bio signals on wrist, especially it is much effective in HAR researches because its having light-weighted and being fixed to human’s body parts. This paper presents sensor fusion techniques using a smart watch which has higher recognition performance than current HAR researches when using a smart phone with an accelerometer. This experiment shows overall 95.2% accuracy between stair ascending and descending activities using 3-axis motion sensors in smart watch - Accelerometer, Gyroscope, and Linear Acceleration - with simple time series features.

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