[논문]스마트폰 가속도 센서 기반의 돌발 상황인식 어플리케이션 개발

차경애; 여선동

doi:10.9723/jksiis.2012.17.5.001

스마트폰 가속도 센서 기반의 돌발 상황인식 어플리케이션 개발
Smart phone Application Development for Aware of Unexpected Conditions using Accelerometer Sensors 원문보기 논문타임라인

한국산업정보학회논문지 = Journal of the Korea Industrial Information Systems Research, v.17 no.5, 2012년, pp.1 - 8

차경애 (대구대학교 정보통신공학부) , 여선동 (대구대학교 정보통신공학부)

초록
AI-Helper

스마트폰은 많은 사용자들이 일상의 대부분 시간에 소지하고 있는 모바일 기기이며 각종 센서를 통해서 획득되는 정보는 사용자나 스마트폰의 현황을 파악하는데 유용하게 사용될 수 있다. 따라서 스마트폰의 센서 정보를 활용한 다양한 어플리케이션이 개발되고 있다. 본 논문에서는 스마트폰의 가속도 센서 정보를 지속적으로 분석하여 갑작스러운 돌발 상황을 자동으로 감지하고 이를 사용자에게 즉시 알려주는 기능의 구현을 위한 기법을 제안한다. 또한 이를 적용한 스마트폰 어플리케이션을 구현하여 스마트폰의 추락, 도난과 같이 사용자가 인지하지 못하는 상황을 경보함으로써 효율적인 스마트폰 관리가 가능한 기능을 제공한다.

Abstract ▼ AI-Helper

A Smart phone is the one of the mobile devices widely used in our daily life. Moreover, various type of sensing data gathering from smart phone are effectively applicable to recognize of their users or smart phone status. Therefore, many smart phone applications based on sensor data have been actively developed. In this paper, we investigate an unexpected conditions recognition method using continuous sensing data from a single three-axis accelerometer. In addition, we implemented an application using the proposed method which provides the services notifying an abrupt changes of the smart phone conditions. By the experimented results, the application can be useful to protect the smart phone on the user's unaware conditions such as falling or a robbery case.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

기존의 분실방지 어플리케이션이 대부분 GPS를 사용하고 있으며, 이는 개인 정보 침해 등의 문제점이 있을 수 있다. 본 논문에서는 가속도 센서와 근접 센서를 이용하여 지속적인 센서 데이터를 분석하고 스마트폰의 이상 현상을 즉각적으로 감지하여 분실 방지 등에 활용할 수 있는 어플리케이션을 개발하였다.
본 논문에서는 스마트폰 사용 시 일어날 수 있는 돌발 상황에 대비하여 자동으로 이상 상황을 감지하는 기능의 구현을 위해서 가속도 정보를 활용하는 방법을 제안한다. 이러한 센싱 정보의 분석으로 사용자가 인지하지 못하는 상황에서 스마트폰의 분실 등을 즉각 경보하는 어플리케이션 개발에 활용할 수 있다.
이와 같은 기존의 연구들에서 스마트폰의 상황인지를 이용한 어플리케이션은 다양하나 그 적용 범위는 걷기, 뛰기 등의 단순한 동작의 인식, 사용자의 정보를 바탕으로 한 상황인지 등으로 다소 제한적이다. 본 논문에서는 스마트폰의 센서 정보를 즉각적으로 분석하여 돌발 상황에 대처할 수 있어 기존 연구에서 접근되지 않았던 측면의 정보 활용을 통하여 보다 실용적인 어플리케이션을 개발하고자 한다.
따라서 가속도 센서를 통한 정보는 스마트폰의 움직이는 속도의 급격한 변화나 충격의 발생과 같은 상황을 감지하는데 효과적이다. 본 논문에서는 이를 통하여 사용자가 인지하지 못하는 돌발적인 상황 변화를 감지하고 이에 대응하는 서비스를 제공하는 방법을 제안한다.
이 어플리케이션의 목적은 가속도 센서의 데이터를 일상적으로 분석하여 갑작스러운 동작 변화를 감지하고 즉각적으로 사용자에게 돌발상황을 알리는 것이다. 그림 5는 어플리케이션의 실행 화면이며, 간단한 사용법 소개, 센서 설정, 잠금 설정 등의 탭으로 구성된다.
이 연구는 ‘서다’, ‘걷다’ 등의 사용자의 동작을 선별하는 목적이며, 총 네 종류의 동작만을 감지한다.

제안 방법

5초, 데이터 누적 기간을 결정하는 n은 60으로 설정한다. 단말기의 종류에 따라서 센서가 다르더라도 어플리케이션의 개발과정 또는 UI(User Interface)에서 적합한 값의 설정에 의해서 같은 동작 원리로 사용이 가능하도록 하였다.
[14]에서는 운전자의 도로 주행 정보 분석을 통한 사용자 성향 분석을 위해서 스마트폰을 사용하였다. 스마트폰의 가속도 센서 정보를 이용하여 차량의 주행 패턴을 인식하고 영상정보와 패턴 정보를 제공한다.
실험 참가자는 6명이며, 각각 ‘호주머니에 스마트폰을 넣고 걸을 때’, ‘호주머니에 스마트폰을 넣고 달릴 때’, ‘손에 스마트폰을 들고 걸을 때’의 세 경우에 가속도 변화를 측정하였다.
스마트폰은 휴대전화로써의 기능뿐만 아니라 각종 센서를 내장하여 다양한 형태의 정보를 수집할 수 있다. 이러한 센서 정보를 활용하여 사용자가 인지하지 못하는 상황에서의 스마트폰 분실, 추락 파손과 같은 경우를 즉각 알리는 서비스를 제공하는 어플리케이션을 구현하였다.
연속하는 정보를 통하여 사용자 혹은 스마트폰의 행동 양상을 분석하기 위해서는 입력 정보를 분할하여 처리해야한다. 이를 위해서 일정 시간 단위의 샘플링 주기, t를 정의하고 입력되는 n개의 가속도값을 분석한다. 이 때 유효값을 측정하기 위한 t와 n의 값은 어플리케이션 구현 시 기능에 알맞은 값으로 설정할 수 있다.
이미 기술한 바와 같이 스마트폰에 내장된 센싱 기능은 다양하나 그 중 사용자의 행동 양식을 식별하는데 효율적인 가속도센서의 데이터를 이용하였으며, 제공하는 기능의 확대를 위해서 근접센서를 이용하여 어플리케이션을 개발하였다.
대개의 값은 가속도 평균값 5에서 6 사이에 분포하며 6 이상 빈번하게 올라간다. 이에 최소한의 가속도 인식을 위해 민감도 사용 기능의 최상 단계는 6으로 설정하였고, 일상 생활시 잘 도달하지 않는 8, 그리고 10, 12를 설정 하여 사용자가 선택할 수 있게 하였다.
일상적인 상황에서 사용자가 스마트폰을 소지하고 있을 때의 가속도 값을 측정하였다. 실험 참가자는 6명이며, 각각 ‘호주머니에 스마트폰을 넣고 걸을 때’, ‘호주머니에 스마트폰을 넣고 달릴 때’, ‘손에 스마트폰을 들고 걸을 때’의 세 경우에 가속도 변화를 측정하였다.
제안한 가속도 정보 활용 방법에 기반하여 스마트폰 어플리케이션을 구현하기 위한 알고리즘을 설계한다. 주 기능은 사용자가 스마트폰을 소지한 상태에서 가속도 변화량을 측정하여 급격한 변화가 감지되는 순간을 경고하는 것이다.

대상 데이터

실험에 사용된 스마트폰은 LG LU-2300 옵티머스 큐폰이다.

데이터처리

이 때 유효값을 측정하기 위한 t와 n의 값은 어플리케이션 구현 시 기능에 알맞은 값으로 설정할 수 있다. 본 논문에서 t와 n의 값은 4장에 설명되는 돌발상황 인지를 위한 어플리케이션 개발을 위해서 실험적 결과를 통해서 도출하였다.
이와 같이 수집되는 연속적인 가속도값의 패턴을 구하기 위해서 윈도우의 가속도값의 평균을 계산한다. 이 결과값을 A_avg라고 정의한다(#).

성능/효과

위 예의 사용자들은 어플리케이션을 구동하고 각 사용자가 스마트폰을 소지하고 일상적 활동을 하는 도중, 추락하거나 호주머니나 가방 등에서 꺼내어지는 상황을 실험한 결과 즉각 경보가 울려 예기치 못한 분실 등을 방지하는 것에 효과적임을 알 수 있었다. 이 때 사용자가 원하지 않는 상황에서 경보가 울리는 경우 등이 발생하였으나 해당 상황에 알맞은 민감도를 조절함으로써 상황에 적절하게 활용할 수 있음을 알 수 있었다.
위 예의 사용자들은 어플리케이션을 구동하고 각 사용자가 스마트폰을 소지하고 일상적 활동을 하는 도중, 추락하거나 호주머니나 가방 등에서 꺼내어지는 상황을 실험한 결과 즉각 경보가 울려 예기치 못한 분실 등을 방지하는 것에 효과적임을 알 수 있었다. 이 때 사용자가 원하지 않는 상황에서 경보가 울리는 경우 등이 발생하였으나 해당 상황에 알맞은 민감도를 조절함으로써 상황에 적절하게 활용할 수 있음을 알 수 있었다.
5초로 하였으며 이는 실험적 결과로 얻은 값이다. 이 주기를 구하기 위해서 0.5초 이하, 1초 이하, 3초 이하 등의 시간 주기를 설정하여 실험하였고 그 결과, 1초 이상의 시간 주기로 감지된 가속도의 변화는 스마트폰의 상태 변화를 잘 반영할 수 없었다. 따라서 0.

후속연구

향후 어플리케이션의 기능 향상을 위해서 사용자의 성황을 보다 명확히 추론하는 모델을 추가할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	가속도 센서는 사용자가 휴대하고 있는 상황이나 동작 변화 등에 따라 무엇이 지속적으로 변화되는가?	스마트폰의 다양한 센서 기능 중 가속도 센서는 사용자가 휴대하고 있는 상황이나 동작 변화 등에 따라 x, y, z축의 값이 지속적으로 변화된다. 따라서 가속도센서를 통한 정보는 스마트폰의 움직이는 속도의 급격한 변화나 충격의 발생과 같은 상황을 감지하는데 효과적이다.
	스마트폰의 센서 정보를 활용한 다양한 어플리케이션이 개발되는 이유는 무엇인가?	스마트폰은 많은 사용자들이 일상의 대부분 시간에 소지하고 있는 모바일 기기이며 각종 센서를 통해서 획득되는 정보는 사용자나 스마트폰의 현황을 파악하는데 유용하게 사용될 수 있다. 따라서 스마트폰의 센서 정보를 활용한 다양한 어플리케이션이 개발되고 있다.
	스마트폰이 개인의 행동 양상 등을 파악할 수 있는 대표적 모바일 기기로 발전한 이유는 무엇인가?	2000년대 후반부터 세계 휴대기기의 패러다임은 스마트폰으로 전환되기 시작하였으며, 스마트폰으로 일상을 시작하고 마감하는 스마트폰 사용자들이 대부분이다[1]. 스마트폰은 통신이라는 본연의 기능 이외에 다양한 어플리케이션을 설치하여 활용할 수 있고[2], 각종 센싱 정보를 수집할 수 있음으로써 개인의 행동 양상 등을 파악할 수 있는 대표적 모바일 기기로 발전하고 있다[3]. 이에 스마트폰의 센서 정보를 활용하여 사용자의 행동양식을 자동으로 분석하고 이를 활용한 어플리케이션의 개발이 매우 활발하다.

참고문헌 (14)
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하태현, "스마트 폰 사용자 특성에 관한 탐색적 연구", The Journal of Digital Policy & Management, pp.177-184, 2010.

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2000년대 후반부터 세계 휴대기기의 패러다임은 스마트폰으로 전환되기 시작하였으며, 스마트폰으로 일상을 시작하고 마감하는 스마트폰 사용자들이 대부분이다[1].
윤병춘, 김영훈, 양유석, 서영훈, 김덕환, "무선 네트워크의 발전에 따른 스마트폰의 형태 및 콘텐츠서비스 시장의 동향 연구", 한국콘텐츠 학회, 한국콘텐트학회지, 제8권 제2호, pp.39-44, 2010.

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스마트폰은 통신이라는 본연의 기능 이외에 다양한 어플리케이션을 설치하여 활용할 수 있고[2], 각종 센싱 정보를 수집할 수 있음으로써 개인의 행동 양상 등을 파악할 수 있는 대표적 모바일 기기로 발전하고 있다[3].
노광현, 김승천, "스마트 홈 네트워크를 위한 개인환경서비스 연구", 전자공학회 논문지 제49권 CI편 제3호, pp. 241-250, 2012.

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스마트폰은 통신이라는 본연의 기능 이외에 다양한 어플리케이션을 설치하여 활용할 수 있고[2], 각종 센싱 정보를 수집할 수 있음으로써 개인의 행동 양상 등을 파악할 수 있는 대표적 모바일 기기로 발전하고 있다[3].
김기백, 장원석, 최재완, 임철수, 최종호, "스마트폰 기반의 사용자 상황인지 플랫폼에 관한 연구", 한국컴퓨터정보학회논문지, 제17권 제4호, pp.109- 119, 2012.

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이러한 스마트폰을 활용한 상황인지는 GPS 기반의 위치 정보 활용에서 확대되어 지속적으로 변화되는 모바일 센서 값을 이용하여 상황을 정의하는 형태로 확대되고 있다[4].
안형배, 변상희, 박한솔, 이홍창, 이명준, "상황 인지 기반 스마트폰 일정 관리", 한국정보통신학회논문지 제16권 제3호, pp.489-498, 2012.

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또한 상황인지시스템은 사용자의 개입이 없이도 현 상황에 적합한 서비스를 제공한다는 측면에서 스마트폰의 중요기능으로 대두되고 있다[5].

그러한 현재까지 스마트폰의 다양한 센서 기능을 활용하는 어플리케이션의 개발은 대부분 GPS기반의 위치 정보 활용이 주를 이루고 있다[5-11].

[5]의 연구에서는 스마트폰 사용자의 위치 정보를 바탕으로 미리 입력된 일정과 현 상황을 판단하여 스마트폰을 조정하는 연구를 진행하였다.
최정화, 이향진, 김은주 "대중교통 이용 궤적 분석에 의한 상습 경로 분류", 정보과학회 논문지 소프트웨어및응용, v.39 no.3, pp.225-235 , 2012.

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그러한 현재까지 스마트폰의 다양한 센서 기능을 활용하는 어플리케이션의 개발은 대부분 GPS기반의 위치 정보 활용이 주를 이루고 있다[5-11].
김제민, 백혜정, 박영택, "스마트폰 사용자의 GPS 기반 개일 경로 모델 학습 및 이동 경로 예측", 한국정보과학회논문지 소프트웨어 및 응용 v.39 no.1, pp.56-65, 2012

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그러한 현재까지 스마트폰의 다양한 센서 기능을 활용하는 어플리케이션의 개발은 대부분 GPS기반의 위치 정보 활용이 주를 이루고 있다[5-11].
김석현, 김지욱, 김현정 ",위치 기반 서비스를 이용한 스마트폰 관광 정보시스템", 멀티미디어학회논문지 Journal of Korea Multimedia Society v.15 no.5, pp.677-691, 2012

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그러한 현재까지 스마트폰의 다양한 센서 기능을 활용하는 어플리케이션의 개발은 대부분 GPS기반의 위치 정보 활용이 주를 이루고 있다[5-11].
천승만, 이승무, 나재욱, "스마트폰의 GPS 정보를 이용한 무선랜 접속점 위치 측정 방법", 한국통신학회논문지 네트워크 및 서비스 제36권 12B호, pp. 1442-1449, 2011.

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그러한 현재까지 스마트폰의 다양한 센서 기능을 활용하는 어플리케이션의 개발은 대부분 GPS기반의 위치 정보 활용이 주를 이루고 있다[5-11].
박보름, 양승현, 이연경, 창병모, "위치 인식을 이용한 스마트폰 기반 개인 맞춤형 소극장 안내 시스템의 설계 및 구현", 정보처리학회논문지D 제7권 D호, pp. 53- 58, 2010.

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그러한 현재까지 스마트폰의 다양한 센서 기능을 활용하는 어플리케이션의 개발은 대부분 GPS기반의 위치 정보 활용이 주를 이루고 있다[5-11].
장수영, 임양원, 임한규, "위치정보를 이용한 효율적인 안동 시내버스 노선 검색 시스템의 설계 및 구현", 한국산업정보학회논문지 제16권 5호, pp. 45- 54, 2011.

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그러한 현재까지 스마트폰의 다양한 센서 기능을 활용하는 어플리케이션의 개발은 대부분 GPS기반의 위치 정보 활용이 주를 이루고 있다[5-11].
이영설, 손동운, 조성배, "계층적 은닉 마르코프모델을 이용한 이동 센서 기반 행동 인식", 정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터 제17권, 제4호, pp. 279-283, 2011.

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스마트폰의 다양한 센서 기능 중에서 가속도 센서를 이용하여 동작 상태를 인식하는 연구는 사용자 맞춤형 서비스를 제공하기 위해서 진행되어 오고 있다[12].

[12]에서는 안드로이드 폰의 내장 가속도 센서로부터 수집되는 3축 가속도 정보를 이용하여 두 단계의 은닉마코프모델을 적용한 동작 인식 방법을 연구하였다.
최정화, 김제민, 서은석 "스마트폰 환경에서의 상황인지 서비스를 위한 큐칙 기반 컨텍스트 모델링", 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트 웨어 및 응용 제 38 권 3호, pp. 144-156, 2011.

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[13]에서는 상황인지 서비스 제공을 위한 모델을 제안하였다.
송충원, 남광우, 이창우, "스마트폰 센서스트림을 이용한 운전 패턴 인식 시스템", 한국산업정보학회논문지, 제17권 제3호, pp. 35-42, 2012.

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[14]에서는 운전자의 도로 주행 정보 분석을 통한 사용자 성향 분석을 위해서 스마트폰을 사용하였다.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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