Abstract
In this paper, we propose an algorithm for analyzing personal health log information in android environment, providing personal health log information in android environment, providing personalized exercise information and monitoring the condition of pedestrians. Personal health log data collection is performed based on raw data of user using MPU6050 sensor based on Arduino. Noise was removed and age threshold was applied to distinguish movement information. In addition, to protect personal information, safety is enhanced by providing anti-compilation prevention and encryption/decryption of APK file, and the result of movement information collection is measured according to sensor location. Experimental results showed that the MPU6050 sensor mounted one the ankle wsa measured 98.97% more accurately then the wrist. In addition, the loading time of SEED 128 bit encryption based DEX file has the average time of 0.55ms, minimizing the overhead.
본 논문에서는 안드로이드 환경에서 개인 건강로그 정보를 분석하고 개인별 맞춤형 운동정보 제공 및 보행자의 상태를 모니터링 할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 개인 건강로그 정보 수집은 아두이노 기반의 MPU6050 센서를 이용해 사용자의 이동 raw data를 센싱하고 분석한다. 이동 정보의 구분을 위해 노이즈를 제거하고 연령별 임계값을 적용하였다. 또한 개인정보 보호를 위해 APK 파일의 디컴파일링 방지 및 암/복호화를 제공함으로 안전성을 강화하였다. 실험결과 MPU6050 센서를 손목에 부착하는 경우보다 발목에 부착한 경우가 평균 98.97% 정확하게 데이터가 측정되었고, SEED 128비트 암호화 기반의 DEX파일의 로딩시간은 평균 시간을 0.55ms로 오버헤드를 최소화하였다.