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빅데이터 기반의 가속도 신호를 이용한 집단 행동패턴 및 활동성 분석 시스템

Group Behavior Pattern and Activity Analysis System Using Big Data Based Acceleration Signals

스마트미디어저널 = Smart media journal, v.6 no.3, 2017년, pp.83 - 88  

김태웅 (신라대학교 컴퓨터교육과)

초록
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빅데이터를 이용한 데이터 분석 시스템은 정치, 교통, 자연재해, 쇼핑, 고객관리, 의료, 기상정보 등의 다양한 분야에서 활용할 가치가 있다. 특히 웨어러블 디바이스로부터 수집한 가속도 신호를 이용한 개인의 운동량 분석은 이미 보편화되어 사용되고 있다. 하지만 이러한 시스템에서 사용하는 데이터는 개인의 운동량을 측정하기에 필요한 데이터만을 저장하고 있기 때문에, 개인의 운동량외의 다양한 분석결과들은 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 개인의 스마트폰에서 수집 가능한 가속도 신호를 24시간측정하고 이를 빅데이터 기반으로 저장하여 집단 행동패턴 및 활동성 분석을 위한 시스템을 제안한다. 또한 다양한 스마트기기에서 사용할 수 있도록 표준 메시징을 이용하여 가속도신호를 송신하고 분석결과를 수신하는 시스템을 제안한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The data analysis system using Big-data is worthy to be used in various fields such as politics, traffic, natural disaster, shopping, customer management, medical care, and weather information. Particularly, the analysis of the momentum of an individual using an acceleration signal collected from a ...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 특정한 하나의 분석결과를 얻기 위한 특징값들로 구성된 데이터는 다양한 분석결과를 얻을 수 없기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 스마트폰을 통하여 가속도 신호를 24시간 수집하고 이를 서버로 전송하여 다양한 분석결과를 얻을 수 있는 시스템을 제안한다. 분석사례로는 모집단의 연령대별, 시간대별, 요일대별, 성별에 따른 활동량을 분석한다.
  • 본 논문에서는 일상생활에서 24시간 측정한 가속도 신호 raw-data를 서버로 전송하고, 이러한 데이터를 이용하여 집단행동패턴 분석과 활동량 분석을 할 수 있는 시스템을 제안한다. 또한 집단의 시간, 요일, 연령, 성별 등의 기준으로 분석사례를 제시함으로써 효용성을 검증한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
데이터 분석 시스템에서 웨어러블 디바이스 활용 한계에 대한 원인은? 특히 웨어러블 디바이스로부터 수집한 가속도 신호를 이용한 개인의 운동량 분석은 이미 보편화되어 사용되고 있다. 하지만 이러한 시스템에서 사용하는 데이터는 개인의 운동량을 측정하기에 필요한 데이터만을 저장하고 있기 때문에, 개인의 운동량외의 다양한 분석결과들은 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 개인의 스마트폰에서 수집 가능한 가속도 신호를 24시간측정하고 이를 빅데이터 기반으로 저장하여 집단 행동패턴 및 활동성 분석을 위한 시스템을 제안한다.
웨어러블 디바이스를 활용한 데이터 분석 시스템 현황은? 빅데이터를 이용한 데이터 분석 시스템은 정치, 교통, 자연재해, 쇼핑, 고객관리, 의료, 기상정보 등의 다양한 분야에서 활용할 가치가 있다. 특히 웨어러블 디바이스로부터 수집한 가속도 신호를 이용한 개인의 운동량 분석은 이미 보편화되어 사용되고 있다. 하지만 이러한 시스템에서 사용하는 데이터는 개인의 운동량을 측정하기에 필요한 데이터만을 저장하고 있기 때문에, 개인의 운동량외의 다양한 분석결과들은 제공하지 못하고 있다.
빅데이터를 이용한 데이터 분석 시스템을 활용할 수 있는 분야는? 빅데이터를 이용한 데이터 분석 시스템은 정치, 교통, 자연재해, 쇼핑, 고객관리, 의료, 기상정보 등의 다양한 분야에서 활용할 가치가 있다. 특히 웨어러블 디바이스로부터 수집한 가속도 신호를 이용한 개인의 운동량 분석은 이미 보편화되어 사용되고 있다.
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참고문헌 (13)

  1. 김성우, 김각규, 윤봉규, "국방분야 빅데이터 분석의 활용가능성에 대한 고찰," 한국경영학회, 제29권, 제2호, 1-19쪽, 2014년 6월 

  2. 신신애 "공공기관 빅데이터 활용 현황 및 과제," 학국정보화진흥원, 제57권, 제5호, 398-404쪽, 2014년 

  3. 이영훈, 김용일, "Mi Band와 MongoDB를 사용한 생체정보 빅데이터 시스템의 설계," 스마트미디어저널, 제5권, 제4호, 124-130쪽, 2016년 12월 

  4. Magoulas, Roger, B. Lorica, "Big data: Technologies and techniques for large scale data," Release 2.0, 2009. 

  5. McKinsey, "Big data, The next frontier for innovation, competition, and productivity," McKinsey Global Institute, 2011. 

  6. Gartner, Cool Venders in Wearable Electronics for Health and Fitness, 2013. 

  7. W. Peter, Big Data Glossary, O'Reilly Media, 2011. 

  8. 장상현, "빅데이터와 스마트교육," 한국정보과학회지, 제30권, 제6호, 59-64쪽, 2012년 6월 

  9. S.H. Kim, "Biological signal monitoring technique for ubiquitous healthcare," IT SoC Mag, vol. 25, pp. 40-47, 2008. 

  10. 김준수, 이가영, 유철승, 김태웅, 이상훈 김희철, "의복형 생체신호 모니터링을 이용한 건강증진 시스템," Korean Journal of Health Promotion, 제11권, 제1호, 1-8쪽, 2011년 

  11. Y. Jun, "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, ACM, 2009. 

  12. ApacheTM Hadoop(R), http://hadoop.apache.org/ 

  13. Tom White, Hadoop The Definitive Guide 2nd Edition, O'Reilly Media, pp. 41-47, 2009. 

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