[논문]스마트폰을 이용한 사용자 활동상태 추정 어플리케이션 구현

이수현; 김병훈; 정도운

스마트폰을 이용한 사용자 활동상태 추정 어플리케이션 구현
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이수현 (동서대학교) , 김병훈 (동서대학교) , 정도운 (동서대학교)

본 연구에서는 스마트폰을 이용하여 사용자의 활동상태를 추정할 수 있는 안드로이드 기반의 어플리케이션을 구현하였다. 이는 추가적인 센서를 사용하지 않고 항시 휴대하는 스마트폰을 이용함으로써 착용형의 시스템과 비교하여 사용자의 불편함을 최소화하여 활동상태를 추정할 수 있다. 이를 위하여 스마트폰 내부에 내장된 3축가속도센서 각 축의 변화량을 추출하였으며, 각 축에 대한 변화량과 활동량이 비례하여 나타나는 것을 이용하여, 변화량을 크기로 변환하는 SVM(Single Vector Magnitude)을 계산하였다. 또한 SVM의 절대값을 시간에 적분한 ISVM(Integral Single Vector Magnitude)을 통해 활동량을 정량화 하였으며, 천천히 걷기와 빠르게 걷기, 뛰기, 서있기로 이루어진 실험을 통해 활통상태 분류를 하였다. 또한 그 결과를 실시간으로 모니터링하기 위한 스마트폰 어플리케이션을 구현함으로써 추가적인 설비 없이 활동상태를 추정하였다.

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문제 정의

본 연구에서는 추가적인 설비 없이 스마트폰 내부의 3축 가속도 센서를 이용하여 사용자 활동상태 추정 판별을 위한 어플리케이션을 구현 하였다. ISVM을 계산하여 활동량을 정량화하였으며 실험을 통해 각각의 활동에 따른 활동량의 기준을 구하였으며, 그 결과를 어플리케이션에 적용하여 성공적으로 활동 상태를 추정할 수 있었다.

제안 방법

표 1에서 정적인 자세인 1번과 5번 자세에서는 ISVM이 잡음 및 착용자의 미소한 움직임에 따라 평균 3이하로 작게 나타났고, 활동 상태별로 10 이상의 많은 차이가 나타남을 확인하였다. 따라서 ISVM값이 10 미만 시 정지상태, 10이상 40미만 시 천천히 걷기상태, 40이상 100미만 시 빠르게 걷기 상태, 100이상시 에는 달리는 상태로 정하여, 활동 상태를 판별하기 위한 기준으로 사용하였다.
본 연구에서 사용자의 활동상태를 추정하는 어플리케이션은 스마트폰 SVM계산 및 SVM을 1초 간격으로 적분한 ISVM을 모니터링하는 부분과, 상태별 Threshold를 보여주거나 숨기는 체크박스 부분, 현재 활동 상태를 간단히 요약해서 텍스트로 보여주는 부분으로 구성되어있다. 또한 각 상태별 ISVM의 기준을 어플리케이션에 적용하여 ISVM이 각 상태별 기준을 초과하면 활동상태를 갱신하여 활동상태 모니터링이 가능하도록 하였다.
또한 활동량을 정량화하기 위하여 SVM을 활동상태 검출에 무리가 없는 1초 간격으로 적분한 ISVM (integral signal vector magnitude)을 계산하였으며 그 수식은 다음과 같다.
본 연구에서 사용자의 활동상태를 추정하는 어플리케이션은 스마트폰 SVM계산 및 SVM을 1초 간격으로 적분한 ISVM을 모니터링하는 부분과, 상태별 Threshold를 보여주거나 숨기는 체크박스 부분, 현재 활동 상태를 간단히 요약해서 텍스트로 보여주는 부분으로 구성되어있다. 또한 각 상태별 ISVM의 기준을 어플리케이션에 적용하여 ISVM이 각 상태별 기준을 초과하면 활동상태를 갱신하여 활동상태 모니터링이 가능하도록 하였다.
본 연구에서는 ISVM으로부터 활동 상태를 판단하는 기준을 구하기 위해 스마트폰을 바지 앞 호주머니에 넣고 런닝머신을 이용하여, 총 활동상태를 4가지로 구분 후 각 상태별 ISVM을 계산하였다. 활동 상태는 가만히 서있는 자세(Stand), 천천히 걸을 때(S.
본 연구에서는 스마트폰에 내장된 3축 가속도 센서를 이용하여 추가적인 설비 없이 사용자의 활동상태를 추정할 수 있는 활동상태 추정 어플리케이션을 구현하였다. 이를 위하여 3축(x,y,z)의 데이터를 수집하였으며, 일상생활 중 신체활동에 따른 활동상태 추정을 위해 SVM(signal vector magnitude)을 계산하였다.
본 연구에서는 추가적인 설비 없이 스마트폰의 3축 가속도 센서를 이용하여, 실생활에서 손쉽게 누구나 자신의 활동 상태를 확인할 수 있는 어플리케이션을 구현하였다. 또한, 활동량 정량화 방법과 활동 상태 판단 기준 실험을 하여 구현된 어플리케이션의 활동 상태 추정이 가능함을 확인하였다.
본 연구에서는 스마트폰에 내장된 3축 가속도 센서를 이용하여 추가적인 설비 없이 사용자의 활동상태를 추정할 수 있는 활동상태 추정 어플리케이션을 구현하였다. 이를 위하여 3축(x,y,z)의 데이터를 수집하였으며, 일상생활 중 신체활동에 따른 활동상태 추정을 위해 SVM(signal vector magnitude)을 계산하였다. SVM은 모든 방향에서의 가속도벡터 값의 합으로서 다음 수식과 같이 나타낼 수 있다.
본 연구에서는 ISVM으로부터 활동 상태를 판단하는 기준을 구하기 위해 스마트폰을 바지 앞 호주머니에 넣고 런닝머신을 이용하여, 총 활동상태를 4가지로 구분 후 각 상태별 ISVM을 계산하였다. 활동 상태는 가만히 서있는 자세(Stand), 천천히 걸을 때(S.W)는 2km/h, 빨리 걸을 때 (F.W)는 4km/h, 뛸 때(Run)는 8km/h 로 구분하여 실험 하였으며 ISVM의 계산 결과를 그림 1에 나타내었다. 또한, 활동 상태를 판별하기 위한 기준을 구하기 위한 각 상태의 ISVM 평균값과 표준편자를 표 1에 나타내었다.

성능/효과

그림 2는 구현된 어플리케이션을 이용하여 빠르게 걷는(4km/h) 순간이며, 그림 2. (c)에서 ISVM이 62, 활동 상태가 Fast Walk로 검출되어 성공적으로 활동 상태가 추정됨을 확인하였다.
본 연구에서는 추가적인 설비 없이 스마트폰 내부의 3축 가속도 센서를 이용하여 사용자 활동상태 추정 판별을 위한 어플리케이션을 구현 하였다. ISVM을 계산하여 활동량을 정량화하였으며 실험을 통해 각각의 활동에 따른 활동량의 기준을 구하였으며, 그 결과를 어플리케이션에 적용하여 성공적으로 활동 상태를 추정할 수 있었다.
본 연구에서는 추가적인 설비 없이 스마트폰의 3축 가속도 센서를 이용하여, 실생활에서 손쉽게 누구나 자신의 활동 상태를 확인할 수 있는 어플리케이션을 구현하였다. 또한, 활동량 정량화 방법과 활동 상태 판단 기준 실험을 하여 구현된 어플리케이션의 활동 상태 추정이 가능함을 확인하였다.
표 1에서 정적인 자세인 1번과 5번 자세에서는 ISVM이 잡음 및 착용자의 미소한 움직임에 따라 평균 3이하로 작게 나타났고, 활동 상태별로 10 이상의 많은 차이가 나타남을 확인하였다. 따라서 ISVM값이 10 미만 시 정지상태, 10이상 40미만 시 천천히 걷기상태, 40이상 100미만 시 빠르게 걷기 상태, 100이상시 에는 달리는 상태로 정하여, 활동 상태를 판별하기 위한 기준으로 사용하였다.

후속연구

향후 연구에서는 일상생활 중 보다 다양한 자세변화 판별 및 종합적인 활동상태 판별을 위한 알고리즘의 보완이 필요하며, 현대인의 건강 정보 모니터링을 위해 정확한 에너지 소비량의 추정알고리즘의 추가가 필요할 것으로 사료된다.

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