[논문]중력 방향과 손목 방향 간의 각도를 이용한 손목형 가속도계의 흡연/식사 시간 추론에 대한 연구

박경찬; 최선탁; 조위덕

중력 방향과 손목 방향 간의 각도를 이용한 손목형 가속도계의 흡연/식사 시간 추론에 대한 연구
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박경찬 (아주대학교 전자공학과) , 최선탁 (아주대학교 전자공학과) , 조위덕 (아주대학교 전자공학과)

본 논문에서는 손목형 가속도계를 이용하여 운동 가속도가 없는 행동들을 인식하기 위한 방법을 제안한다. 중력 가속도 값과 손목 방향의 가속도 값 간의 각도를 구하고, 이를 통해 흡연과 식사의 손목 행동을 모델링하여 흡연 시간과 식사 시간을 추론한다. 대학원생 1명으로부터 수집한 약 7시간 데이터를 통해 흡연 시간을 추론 결과 98.96%의 정확도를 보이고, 대학원생 2명으로부터 수집한 약 9시간 데이터로부터 식사 시간을 추론한 결과 99.36%의 정확도를 보인다.

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문제 정의

하지만 이러한 연구들은 특정 행동을 인식하기 위해 행동 인식 모델을 세세하게 설계하기 때문에 특정 행동 외의 다양한 행동을 인식하지 못한다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 손목을 통해 인식 가능한 행동들 중 운동 가속도가 없는 행동들을 인식하기 위한 모델을 제안한다. 중력 방향과 손목 방향 간의 각도를 산출하고, 이를 이용하여 흡연과 식사 시간을 추론한다.
본 논문은 가속도값을 중력 방향과 손목 방향 간의 각도로 변환하고, 이를 이용해 흡연과 식사 시간을 검출하는 방법을 제안하였다. 흡연의 경우 대학원생 1명으로부터 수집된 약 7시간 데이터에 제안하는 방법을 적용한 결과 98.

제안 방법

흡연의 경우 대학원생 1명을 대상으로 약 7시간동안 데이터를 수집하였고, 식사의 경우 대학원생 2명을 대상으로 총 9시간 데이터를 수집하였다. 그리고 추론한 시간과 비교하기 위하여 각각 행동을 시작하기 전 시간과 행동을 끝낸 직후의 시간을 기록하였다.
기준신호 모델로부터 산출된 오차 값에 임계값을 적용하여 흡연 행동을 검출한다. 이 때 임계값은 20 × 180° ²으로 이 값은 실험을 통해 설정하였다.
식사 시간 동안 식사 행동은 불규칙하나 일정 시간 내에 반복해서 발생하게 된다. 따라서 식사 행동의 발생 횟수를 누적하여 산출하고, 그 값이 기준 이상인 경우를 검출한다.
cosine 역함수의 정의역은 [-1,1]이므로 가속도 단위를 갖는 손목 방향 성분의 단위를 조정해야 한다. 본 논문에서 사용한 가속도 센서는 6bit 디지털 센서이므로 식 1를 사용하여 손목 방향의 가속도 값을 각도로 변환하였다.
본 논문에서는 특정 시점 이전 최근 3분 동안의 흡연과 유사한 손목 행동의 발생 횟수를 누적하여 그 횟수가 10회 이상일 경우 흡연 행동으로 간주한다.
식사 시 나타나는 동작은 개인마다 조금씩 차이가 있 으며, 손의 떨림으로 인해 발생하는 신호를 감안하여 오차범위로 약 ±20°를 두었다.
식사 시간도 흡연 시간과 마찬가지로 초단위로 실제 행동과 추론된 행동 여부를 비교하였다. 그 결과 실제 식사 시간보다 추론된 식사 시간이 약 2분 정도 더 많이 나타났다.
식사 행동을 검출하기 위해 다중 임계값을 50°, 90°, 110°, 170°으로 설정하였다.
식사 행동의 발생 횟수를 검출하기 위해 우선 Order가 100, Cut-off frequency가 0.3이고 Hamming window를 사용한 저역통과필터를 이용해 잡음을 제거하였다. 그리고 다중 임계값(Multi Threshold)을 사용하여 식사 행동을 검출하였다.
따라서 본 논문에서는 손목을 통해 인식 가능한 행동들 중 운동 가속도가 없는 행동들을 인식하기 위한 모델을 제안한다. 중력 방향과 손목 방향 간의 각도를 산출하고, 이를 이용하여 흡연과 식사 시간을 추론한다.

대상 데이터

흡연의 경우 대학원생 1명을 대상으로 약 7시간동안 데이터를 수집하였고, 식사의 경우 대학원생 2명을 대상으로 총 9시간 데이터를 수집하였다. 그리고 추론한 시간과 비교하기 위하여 각각 행동을 시작하기 전 시간과 행동을 끝낸 직후의 시간을 기록하였다.

데이터처리

3이고 Hamming window를 사용한 저역통과필터를 이용해 잡음을 제거하였다. 그리고 다중 임계값(Multi Threshold)을 사용하여 식사 행동을 검출하였다.

성능/효과

식사 시간도 흡연 시간과 마찬가지로 초단위로 실제 행동과 추론된 행동 여부를 비교하였다. 그 결과 실제 식사 시간보다 추론된 식사 시간이 약 2분 정도 더 많이 나타났다. True Positive Rate는 97.
96%의 정확도를 보였다. 식사의 경우 대학원생 2명으로부터 수집된 약 9시간 데이터에 제안하는 방법을 적용한 결과 99.36%의 정확도로 식사 시간을 판단할 수 있었다. 본 논문에서 제안하는 방법은 양치질이나 머리를 빗는 행동 등과 같은 운동 가속도 성분이 없고 불규칙적인 행동들의 인식 모델을 설계하는 데 적용될 수 있다.
초단위로 실제 행동과 추론된 행동 여부를 비교한 결과 실제 흡연 시간보다 추론된 흡연 시간이 약 4분가량 더 많이 나타났다. True Positive Rate는 98.
본 논문은 가속도값을 중력 방향과 손목 방향 간의 각도로 변환하고, 이를 이용해 흡연과 식사 시간을 검출하는 방법을 제안하였다. 흡연의 경우 대학원생 1명으로부터 수집된 약 7시간 데이터에 제안하는 방법을 적용한 결과 98.96%의 정확도를 보였다. 식사의 경우 대학원생 2명으로부터 수집된 약 9시간 데이터에 제안하는 방법을 적용한 결과 99.

후속연구

36%의 정확도로 식사 시간을 판단할 수 있었다. 본 논문에서 제안하는 방법은 양치질이나 머리를 빗는 행동 등과 같은 운동 가속도 성분이 없고 불규칙적인 행동들의 인식 모델을 설계하는 데 적용될 수 있다.

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