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NTIS 바로가기정보와 통신 : 한국통신학회지 = Information & communications magazine, v.33 no.10, 2016년, pp.65 - 70
이송미 (국민대학교) , 조희련 (국민대학교) , 윤상민 (국민대학교)
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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인간의 물리적인 행동들 중 기본적인 동적 행동에는 무엇이 있는가? | 인간의 행동 패 턴을 분석하고 이해하기 위해서는 먼저 인간의 물리적인 행동 들 중 가장 대표적이고 기초가 되는 정적인 행동과 동적인 행동을 구분할 필요가 있다. 기본적인 동적 행동으로는 걷기와 달리기, 차량으로 이동하는 방법으로 구분되고, 정적 행동으로는 앉기 행동으로 구분할 수 있다. 본고에서의 인간의 행동에 대한 범위를 앉기, 걷기, 달리기의 세 가지로 정의하고, 이들 행동을 구분하여 자동으로 인식하기 위한 기술에 대하여 알아보도록 한다. | |
센서를 직접 인간의 몸에 부착하는 방식의 단점은 무엇인가? | 센서를 직접 인간의 몸에 부착하여 행동을 인식하는 방식에서는 인간의 뇌파, 맥박, 혈압, 심전도 등을 측정할 수 있 는 센서를 부착하여 센서로부터 수집된 정보를 종합적으로 분 석하여 인간의 행동을 인식한다. 이와 같이 센서를 직접 인간의 몸에 부착하는 방식은 센서로부터 정확한 데이터를 추출할 수 있다는 장점이 있으나, 일반 사용자의 행동에 제약을 주고, 다양한 센서로부터 수집된 데이터를 종합적으로 분석하기 위한 별도의 디바이스가 필요하다는 단점이 있다. 따라서, 최근에는 사용자의 행동을 방해하지 않으면서 자연스럽게 행동 패턴을 이해하고 분석하기 위하여 스마트폰 등 다양한 휴대용 디바이스에 내장된 센서들로부터 사용자 정보를 수집하여 간접적으로 사용자의 행동을 인식하는 방법이 각광을 받고 있다. | |
동적 행동을 분석하기 위한 방법에는 무엇이 있는가? | 인간의 정적, 동적 행동을 분석하기 위한 방법은 센서의 부착 여부에 따라 크게 두 가지로 나뉜다. 그 중 한 방법은 사람의 신체에 직접 센서를 부착하여 사람의 행동을 인식하는 방법이고 [3], 다른 하나는 사람이 소지하고 있는 다양한 센서로부터 간접적으로 데이터를 수집, 분석하여 사람의 행동을 인식하는 방법이다[2]. 센서를 직접 인간의 몸에 부착하여 행동을 인식하는 방식에서는 인간의 뇌파, 맥박, 혈압, 심전도 등을 측정할 수 있 는 센서를 부착하여 센서로부터 수집된 정보를 종합적으로 분 석하여 인간의 행동을 인식한다. |
D. Roggen, G. Troester, P. Lukowicz, L. Ferscha, J. Millan, R. Chavarriaga, "Opportunistic Human Activity and Context Recognition," IEEE Computer, Vol. 46, No. 2, pp. 36-45, 2013.
S. Dernbach, B. Das, N.C. Krishnan, B.L. Thomas, D.J. Cook, "Simple and Complex Activity Recognition through Smart Phones," Proceedings of Int'l Conf. on Intelligent Environments, pp. 214-221, 2012.
Adil Mehmood Khan, Young-Koo Lee, Sungyoung Y. Lee, and Tae-Seong Kim, and Hwee-Pink Tan "A Triaxial Accelerometer-Based Physical-Activity Recognition via Augmented-Signal Features and a Hierarchical Recognizer", IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine, Vol. 14, 2010
Google, "Activity Recognition," https://developer.android.com/training/location/index.html, (2016. 08.22)
Mohammad Abu Alsheikh, Ahmed Selimz, Dusit Niyato, Linda Doylez, Shaowei Liny, and Hwee-Pink Tan, "Deep Activity Recognition Models with Triaxial Accelerometers," AAAI Workshop, 2016
Wenchao Jiang, Zhaozheng Yin, "Human Activity Recognition using Wearable Sensors by Deep Convolutional Neural Networks", Proceedings of the 23rd ACM Int'l Conf. on Multimedia, pp. 1307-1310, 2015
백승은, 박상원, "사용자 행위인식을 위한 Google Activity Recognition의 정확성 개선 방안," 한국정보과학회 학술발표논문집, pp.1770-1772, 2014
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