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운동 동기 부여를 위한 걷기 활동량 예측 서비스 설계 및 구현
Design and Implementation of Walking Activity Prediction Service for Exercise Motive 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.16 no.5, 2016년, pp.99 - 104  

김보경 (제주대학교 컴퓨터공학과) ,  이철효 (한국전자통신연구원) ,  김도현 (제주대학교 컴퓨터공학과)

초록
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최근 ICT를 접목한 건강 상태 및 운동량 측정 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 대부분의 현재 운동량이나 건강 정보를 수집하여 사용자에게 제공하고 있다. 이에 본 논문에서는 칼만 필터를 이용한 걷기 운동량 예측 서비스를 설계하고 구현한다. 이 서비스는 사용자에게 과거 운동 이력과 실시간 운동 데이터를 측정하여 제공하고, 더불어 운동동기를 부여하고 촉진하기 위해 미래의 걷기 운동 활동량을 예측한 데이터를 제공한다. 이 서비스를 통해 많은 사람들에게 자신의 걷기 운동 상황과 미래 운동량을 사전에 파악하여 걷기 운동 동기를 유발할 수 있어 걷기 운동 증강에 도움을 줄 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The walking exercise can alleviate stress and also it can improve health fortheir lifetime. Recent development in Information and Communication Technologies (ICT) has laid the foundation for Internet of Things (IoT) to become the future technology. IoT has many applications in industry automation, s...

주제어

#Nudge   #Walking Activity Prediction   #Kalman Filter  

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

문제 정의

  • 본 논문에서는 운동 동기 부여를 위해 넛지 개념을 이용한 걷기 운동 활동량 예측 서비스를 설계하고 구현한다. 이 걷기 예측 서비스를 통해 사용자는 자신의 건강 상태와 신체 활동에 대한 측정 데이터 및 예측 데이터를 제공받을 수 있다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
웰니스 케어의 기능은? 최근 사회적으로 현대인의 건강상태를 파악하고 비만이나 당뇨병, 고혈압 등 만성질환을 예방할 뿐 아니라, 일상적인 식이행태 분석, 건강증진 활동지원 등을 위해 제공하는 웰니스 케어(Wellness-Care)에 관심이 집중되고 있다. 이와 같이 현대인의 건강증진을 위해 시간·경제적 활용성과 접근성 및 건강상황에 따라 강도 높은 운동인 조깅, 테니스, 댄스, 사이클링, 스키보다는 저강도의 운동인 걷기를 선호하고 있다.
현대인의 건강증진을 위해 선호되는 운동은? 최근 사회적으로 현대인의 건강상태를 파악하고 비만이나 당뇨병, 고혈압 등 만성질환을 예방할 뿐 아니라, 일상적인 식이행태 분석, 건강증진 활동지원 등을 위해 제공하는 웰니스 케어(Wellness-Care)에 관심이 집중되고 있다. 이와 같이 현대인의 건강증진을 위해 시간·경제적 활용성과 접근성 및 건강상황에 따라 강도 높은 운동인 조깅, 테니스, 댄스, 사이클링, 스키보다는 저강도의 운동인 걷기를 선호하고 있다. 특히, 걷기는 일상 활동에서 가장 중요한 역할을 담당하고 있으며, 특히 운동 부족이 유발되기 쉬운 현대 생활에서 걷기는 이동 목적 이상으로 건강 유지와 증진을 위한 하나의 운동 형태로써 이용된다[1].
최근 ICT를 접목한 건강 상태 및 운동량 측정 연구의 한계는? 최근 ICT를 접목한 건강 상태 및 운동량 측정 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 대부분의 현재 운동량이나 건강 정보를 수집하여 사용자에게 제공하고 있다. 이에 본 논문에서는 칼만 필터를 이용한 걷기 운동량 예측 서비스를 설계하고 구현한다.
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참고문헌 (7)

  1. Eun-Sook Lee, Man-Gon Park, "A Study on the Walking Activity Measurement System Based on u-Healthcare", Korea Multimedia Society Proceeding, VOL. 13 No. 2, pp.709-712, 2010 

  2. http://developers.google.com/fit 

  3. In-Hwa Hong, Myung-Seok Kang, "Ubiquitous Home, Context-Aware, Prediction Algorithm, Mode Service", The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication, VOL. 9 No. 3, pp.123-129, June 2009 

  4. Kyung Ryul Choi, Chunho Choi, Sayup Kim, Yangsoo An, "Development of Management System about Exercise History Using IT", Journal of KIISE : Computing Practices and Letters 17(2), 2011 

  5. http://ko.wikipedia.org/wiki/Kalmanfilter 

  6. Greg Welch, Gary Bishop, "An Introduction to the Kalman Filter", University of North Carolina at Chapel Hill Department of Computer Science, Chapel Hill, NC 27599-3175, July 2006 

  7. Safdar Ali, Kyung Nam Park, DoHyeun Kim, "A Study of Body Weight Prediction Using Kalman Filter", Advanced Science and Technology Letters, Vol. 64, pp.76-79, 2014 

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