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제안 방법
- 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 센서 데이터를 수집하여 움직임의 특징을 추출하는 수집 단계와 추출된 데이터를 기기의 위치 상태에 따라 데이터를 융합 혹은 조합하여 동작을 분류하는 분류 단계 그리고 분류된 데이터 배열을 통해 복합 동작을 인식하는 인식 단계로 나뉜다.
- 본 논문은 스마트워치를 이용하여 사용자의 복합 동작을 확인하고 이를 분류 결과 배열을 기반으로 미리 정의된 복합 동작의 데이터 셋(data set)과 비교하여 1초마다 복합 동작을 인식하고 보정하는 시스템을 제안하였다. 이 과정에서 스마트폰이나 다른 보조적 수단 없이 끊임없이 변화하는 스마트워치의 위치 상태에 따라 신체의 생체신호를 분류할 수 있다.
- 가속도 및 각속도 센서를 이용한 낙상에 관련된 의료목적의 연구는 웨어러블 기기를 통한 생체신호 모니터링의 효과적인 이용방법을 제안하였다[9]. 본 연구에서는 스마트 워치만을 이용, 팔에 움직임에 따라서 스마트워치의 위치 상태를 실시간으로 계산하여 단일 동작부터 두 가지 이상의 동작을 복합적으로 수행하는 복합동작을 인식할 것이다.
- 복합 동작은 예를 들어 도서관에서 서성이며 책을 고른다거나 걸어가며 손목시계를 주시한다거나 하는 동시에 두 가지 이상의 동작을 수행하는 동작으로 다양하고 세부적인 복합 동작의 인식은 사람의 라이프로그(life log) 분석이나 개인화 서비스, HCI 등에서 다양하게 활용될 수 있는 기반기술이라 할 수 있다. 본 연구에서는 스마트 워치의 가속도계(accelerometer), 각속도계(gyroscope), 심박계(heart bit),기압계(barometer) 등 다양한 센서를 통해 원시데이터를 수집 가공하여 사용자의 앉기, 서기, 오르막이나 내리막의 걷기 및 뛰기, 계단의 오르내리기 등 실내에서 일어날 수 있는 복합 동작의 인식방법을 제안한다.
- 시스템에 대한 비교 평가는 일반적인 걸음과 손목시계를 확인하며 걷는 복합동작의 걸음을 50걸음씩 걸은 후에 안드로이드의 기존 API의 걸음 수 와 개발시스템의 걸음 수를 비교하는 방법으로 진행하였다.
- 따라서 측정되는 값을 그대로 사용치 아니하고 즉각적인 변화량을 측정하여 사용한다. 압력센서의 데이터는 밀리바로 반환되므로 대기압 공식을 이용하여 절대높이를 구한 후 이를 통해 상대높이를 구한 데이터를 사용한다.
- 정확도 평가는 17계단(8계단–평지2걸음-7계단)을 15 초 동안 1번 왕복하는 테스트를 3차례 실시하여 평가하였다.
대상 데이터
- 본 연구는 안드로이드 웨어(android wear) 5.01을 기반으로 개발하였으며 테스트기기는 LG Gwatch Urbane으로 퀄컴 스냅드래곤400(1.2GHz) AP, 512MB 메모리, 4GB 저장 공간을 가지고 있다. 내장 센서는 가속도, 각속도, 기압계, 지자기, 심박계 센서를 가지고 있다.
이론/모형
- 수집 데이터의 분류는 슬라이딩 윈도(sliding windows) 기법을 활용한다. 이전 윈도와 현재의 윈도의 비교를 통해 일정한 값이 넘을 경우, 스마트워치의 위치 상태에 따라 동작을 분류하게 된다.
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