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문제 정의
- 그러나 이 논문에서는 활동량계(스마트밴드)와 스마트폰의 위치정보와 같이 주변에서 쉽게 구할 수 있는 기기들로부터 정보를 획득하여 특정 장소에 구애받지 않고 사용자의 일상생활을 추적할 수 있는 기술을 설명하고, 사용자의 좋지 않은 생활습관에 대해 분석하고 평가 결과를 산출함으로써 정량적인 생활 패턴 모델링이 가능함을 기술한다 [8-11]. 각 종 문헌에서 생활 습관에 대한 권장사항[11-14] 들이 존재하지만 이전까지는 그 권장 사항들이 제대로 지켜지고 있는지, 지켜지지 않을 때 생활 패턴상의 변화가 어떤 부분 인지동적으로 정확히 추적할 수 있는 시스템이 없었으나 이 논문에서는 웨어러블 디바이스를 통한 일상생활 자동측정 및 분석에 대해서도 소개한다.
- 모델링이 가능함을 기술한다 [8-11]. 각 종 문헌에서 생활 습관에 대한 권장사항[11-14] 들이 존재하지만 이전까지는 그 권장 사항들이 제대로 지켜지고 있는지, 지켜지지 않을 때 생활 패턴상의 변화가 어떤 부분 인지동적으로 정확히 추적할 수 있는 시스템이 없었으나 이 논문에서는 웨어러블 디바이스를 통한 일상생활 자동측정 및 분석에 대해서도 소개한다.
- 특히 불쾌지수나 기압에 따라서 나쁜 습관의 발생 빈도가 달라지게 되는 것을 볼 수 있었고, 피 일조량이 적은 겨울철에는 수면장애가 급증한다는 보고가 있다. 최근 미세먼지와 같은 대기오염 요소에 따라서 생활양식이 변화하고 있는 점을 고려하여 본 연구에서는 기상(맑음/흐림/비/눈), 온도 및 습도, 일출 및 일몰시각, 미세먼지 및 황사에 정도와 변화량에 따른 행동 양식의 변화에 대해 분석하였다.
- 기존의 생활 패턴 모델에 대한 통계분석 차원을 벗어나 정성적인 행동양식을 모델링하여 자동으로 사용자의 좋지 않은 생활 패턴을 찾아내고자 했다. 이는 단순히 가이드라인을 제시하거나 대상의 설문이나 주관적인 기억에 의존하여 추적하는 방식보다 직관성이 더 우수하다고 할 수 있다.
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