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가속도 센서를 이용한 걸음수 검출 알고리즘
Step Count Detection Algorithm using Acceleration Sensor 원문보기

재활복지공학회논문지 = Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology, v.9 no.3, 2015년, pp.245 - 250  

한영환 (상지대학교 컴퓨터정보공학부)

초록
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스마트 폰과 개인 휴대정보 단말기와 같은 장치는 일상생활에서 중요한 역할을 담당한다. 본 논문에서는 물리적 활동의 모니터링을 위해 신호벡터크기(signal vector magnitude)와 적응적인 임계값 처리에 기반한 걸음수 검출 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 스마트 폰에 내장된 가속도 센서와 중력 센서를 사용하여 걸음수를 측정한다. 실험결과 제안한 알고리즘이 스마트 폰의 어플에 비해 정확도와 적응성에서 좋은 성능을 나타내었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Portable devices, such as smart phones and personal digital assistants (PDAs) play an important role in our everyday life. In this paper, we propose a step count algorithm based on SVM(signal vector magnitude) and a adaptive threshold processing to monitor the physical activity. The algorithm measur...

주제어

#Step Count   #Gait   #Acceleration Sensor   #Smart Phone  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 스마트폰의 3축 가속도 센서와 중력 센서를 이용하여 사람의 걸음수를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 별도의 센서나 장치의 부착 없이 누구나 가지고 있는 스마트 폰의 센서를 활용하는 장점이 있다.
  • 본 논문의 제안방법은 휴대형 단말기인 스마트폰을 사용하여 폰의 위치나 방향에 무관하게 걸음수를 검출하는 것이다. 스마트폰의 가속도 센서와 중력 센서 데이터를 실시간으로 전송하여 정확한 걸음수를 검출하고 보행 측정 시스템과의 연동을 목적으로 한다. 이를 위해 기존의 신호벡터크기와 다른 신호 값을 제안하고 두 개의 임계값을 적응적으로 사용하는 알고리즘을 제안하여 실험하고 비교하였다.
  • 데이터 출력부는 스마트폰에서 전송되는 3축의 데이터 값을 나타내고 데이터 저장부는 3축의 데이터 값을 저장한다. 저장된 데이터는 추후 걸음걸이 분석이나 운동량 측정 등에 사용하기 위한 것이다. 연결부는 무선 통신을 위한 블루투스와의 연결 및 끊기에 사용된다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
기존의 알고리즘의 단점은 무엇인가? 기존의 알고리즘은 가속도 센서에서 데이터를 취득하여 고정적인 임계값을 설정하여 걸음수를 계산하고 있으나 정확한 걸음수를 얻어내기 어려운 단점이 있다. 이 문제를 극복하기 위해 자신의 임계값을 설정해 주는 방법이 구현되기도 했으나 사용하기에 불편함이 존재한다.
Shyi-Shiou 등의 안드로이드 기반 보수계 시스템은 어떠한 동작 모드를 제공하는가? Shyi-Shiou 등은 가속도 센서와 방향센서를 사용한 안드로이드 기반 보수계 시스템으로 사용자의 걸음걸이 움직임을 검출하였다. 이 시스템은 시간기반, 거리-기반, 계수-기반의 세 가지 동작 모드를 제공한다[6]. Hongman 등은 가속도 센서와 방향센서를 사용한 안드로이드 기반 보수계 시스템으로 가속도 센서 파형의 정점(peak)과 골(trough)에 주목하였다.
스마트폰의 내장 센서에는 어떠한 것들이 있는가? 스마트폰에는 다양한 센서들이 포함되어 있으며, 점점 더 많은 센서들이 내장되고 있다. 내장 센서로는 Accelerometer, Gyro 센서, GPS 센서, 조도 센서, 적외선센서, Geomagnetic 센서, Temp/Humidity 센서, Proximity 센서 등이 있다. 가속도 센서는 스마트폰이 움직이는 속도의 변화나 충격 등 힘의 세기를 감지하며 중력 센서는 스마트폰의 방향을 감지한다.
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참고문헌 (9)

  1. Thomas Olutoyin Oshin, Stefan Poslad, "ERSP : An Energy-efficient Real-time Smartphone Pedometer", 2013 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cyber- netics, pp. 2067-2072, 2013. 

  2. Y. W.Jang, B. M. Kim, S. B. Jang, Y. S. Shin, " Application of Euclidean Distance Similarity for Smartphone-Based Moving Context Determination," Journal of the Korea Industrial Information System Research, vol. 19, no. 4, pp. 53-63, 2014. 

  3. 유향미, 서재원, 차은종, 배현덕, "3축 가속도 센서를 이용한 보행 횟수 검출 알고리즘과 활동 모니터링," 한국콘텐츠학회논문지, vol. 8, no. 8, pp. 253-260, 2008. 

    원문보기 상세보기

  4. 김윤경, 김성목, 노형석, 조위덕, "3축 가속도 센서를 이용한 실시간 걸음 수 검출 알고리즘," 한국 인터넷 정보학회, vol. 12, no. 3, pp. 17-26, 2011. 

  5. Jun Yang, "Toward physical activity diary: motion recognition using simple acceleration features with mobile phones," Proceedings of the 1st international workshop on Interactive multimedia for consumer electronics, 2009. 

  6. W. Shyi-Shiou and W. Hsin-Yi,"The Design of an Intelligent Pedometer Using Android," 2nd Int'l Conf. on Innovations in Bio-inspired Computing and Applications, pp. 313-315, 2011. 

  7. W. Hongman, Z. Xiaocheng, and C. Jiangbo, "Acceleration and Orientation Multisensor Pedometer Application Design and Implementation on the Android Platform," 1st Int'l Conf. on Instrumentation, Measurement, Computer, Communication and Control, pp. 249-253, 2011. 

  8. D. Sugimori, T. Iwamoto, and M. Matsumoto, "A Study about Identification of Pedestrian by Using 3-Axis Accelerometer," 17th Int'l Conf. on Embedded and Real-Time Computing Systems and Applications, pp. 134-137, 2011. 

  9. A. Henpraserttae, S. Thiemjarus, and S. Marukatat, "Accurate Activity Recognition Using a Mobile Phone Regardless of Device Orientation and Location," Int''l Conf. on Body Sensor Networks, pp. 41-46, 2011. 

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