In recent years, research on user's activity recognition using a smart phone has attracted a lot of attentions. A smart phone has various sensors, such as camera, GPS, accelerometer, audio, etc. In addition, smart phones are carried by many people throughout the day. Therefore, we can collect log data from smart phone sensors. The log data can be used to analyze user activities. This paper proposes an approach to inferring a user's physical activities based on the tri-axis accelerometer of smart phone. We propose recognition method for four activity which is physical activity; sitting, standing, walking, running. We have to convert accelerometer raw data so that we can extract features to categorize activities. This paper introduces a recognition method that is able to high detection accuracy for physical activity modes. Using the method, we developed an application system to recognize the user's physical activity mode in real-time. As a result, we obtained accuracy of over 80%.
스마트폰은 많은 사용자들이 일상의 대부분 시간에 소지하고 있는 모바일 기기이며 각종 센서를 통해서 획득되는 정보는 사용자나 스마트폰의 현황을 파악하는데 유용하게 사용될 수 있다. 따라서 스마트폰의 센서 정보를 활용한 다양한 어플리케이션이 개발되고 있다. 본 논문에서는 스마트폰의 가속도 센서 정보를 지속적으로 분석하여 갑작스러운 돌발 상황을 자동으로 감지하고 이를 사용자에게 즉시 알려주는 기능의 구현을 위한 기법을 제안한다. 또한 이를 적용한 스마트폰 어플리케이션을 구현하여 스마트폰의 추락, 도난과 같이 사용자가 인지하지 못하는 상황을 경보함으로써 효율적인 스마트폰 관리가 가능한 기능을 제공한다.
In recent years, measurement in a smart-phone environment is attracting attention in various fields due to its easy set-up process, various functions, convenience and expandability. Even in the field of safety evaluation and maintenance of large-scale infra-structures, the appropriate application of these effective and convenient measurement techniques can be of great help. In this paper, an experimental study was conducted to investigate the effectiveness, problems and complementary methods of applying smart-phone accelerometers to the measurement in infra-structure such as bridges. In model bridge subjected to impact and moving loads, the measured accelerations using a smart-phone and a professional accelerometer were directly compared in time domain. And the statistical and frequency characteristics of the measured signal and transfer function were also examined in frequency domain. The results show that the accuracy of measurement using smart-phone sensor is primarily affected by its incomplete sampling performance. In conclusion, smart-phone sensors cannot be considered suitable for precise assessment, where measurements must be accurate over a wide frequency range, but we can say that the technique is still useful and fairly accurate for some purpose over a limited frequency range, such as the low pass frequency range, which is a major concern for civil structures.
최근 몇 년 동안 스마트폰의 등장으로 현대인들의 생활에 많은 변화를 가져왔다. 특히 스마트폰의 센서 정보를 활용하여 사용자의 상황에 맞는 서비스를 제공해주는 응용프로그램들이 많이 등장하고 있다. 스마트폰의 센서 정보는 사용자의 습관이나 행동과 밀접하게 관련되어 있기 때문에 사용자의 상황을 인지하기에 좋은 데이터이다. 현재 모바일 센서 중 GPS 센서는 사용자의 기본적인 행위인지에 많이 활용되고 있다. 하지만 GPS 센서는 사용자의 상황에 따라 수신이 불가능할 수도 있으며 수신된 데이터 역시 부정확할 수 있기 때문에 활용도가 떨어진다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 모바일 디바이스에 탑재된 가속도 센서 데이터를 중심으로 한 사용자 행위 인지 방법을 제안한다. 가속도 센서는 데이터 수신이 안정적이며, 사용자의 행위에 민감하게 반응하기 때문에 행위인지에 적합하다. 마지막으로 상태 전이도를 활용하여 합리적인 행위변화의 흐름을 적용함으로써 행위인지의 정확도를 높인다.
스마트 폰과 개인 휴대정보 단말기와 같은 장치는 일상생활에서 중요한 역할을 담당한다. 본 논문에서는 물리적 활동의 모니터링을 위해 신호벡터크기(signal vector magnitude)와 적응적인 임계값 처리에 기반한 걸음수 검출 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 스마트 폰에 내장된 가속도 센서와 중력 센서를 사용하여 걸음수를 측정한다. 실험결과 제안한 알고리즘이 스마트 폰의 어플에 비해 정확도와 적응성에서 좋은 성능을 나타내었다.
This paper describes the design and implementation of situation recognition system with smart phone sensors, which recognizes the dangerous situation at anytime, anywhere through intuitive data analysis of the combination of the sensor. The implemented system consists of wearable heart rate sensor and acceleration sensor of smart phone instead of existing sensor that is attached to the body. It is also designed to get more effective results of recognition about the dangerous situation using merged displacement values of acceleration sensor and heart rate sensor which are measured in the process of recognizing dangerous situations. This research, in accordance with the wide penetration of smartphones, achieves the fast status determination through the combination of an acceleration sensor and a heart rate sensor applied to its own status perception algorithm for anyone who needs the stable perception of risk without the need for a separate provision of the sensor.
본 논문에서는 자동으로 점프 동작을 인식하여 촬영하기 위한 점프 동작 인식 알고리즘을 제안하고, 가속도계가 장착된 스마트폰을 이용하여 촬영 시스템을 구현한다. 점프 동작은 개인의 신체적, 성별, 연령별 특성에 따라 다르기 때문에, 이들 특성에 비 의존적인 공통점을 감지할 수 있는 방법이 중요하다. 또한 점프 동작의 지속시간을 고려할 때 감지 알고리즘의 실시간 동작 가능성도 고려되어야 한다. 본 논문에서는 이를 고려한 두 가지 알고리즘을 제안하며, 이들을 스마트폰 어플리케이션으로 구현하여 촬영 실험을 진행하였다. 실험 결과 점프 동작 감지와 도약 동작을 포착한 사진 촬영이 가능하였다.
본 논문에서는 스마트폰 가속도 센서를 이용한 새로운 사용자 인터페이스인 모션 제스쳐 프레임워크를 제안한다. 최근 IT 패러다임의 변화를 주도하고 있는 스마트폰의 대표적인 특징 중의 하나가 터치 인터페이스이다. Apple 사의 iPhone은 세계 최초로 터치스크린으로 가능한 사용자 입력들을 체계적으로 정리하여 터치 제스처를 정의하고 상용화에 성공 하였다. 본 연구에서는 기존의 터치 인터페이스를 대체하거나 보완할 새로운 인터페이스로서 스마트폰의 가속도 센서를 이용한 모션 제스처 프레임워크를 설계하고, 실제 스마트폰 응용 프로그램의 사용자 인터페이스에 적용하여 활용 가능성을 보여준다.
스마트 홈은 유비쿼터스 환경을 가정 내에 실현하여 생활환경의 지능화, 환경친화적인 주거생활, 삶의 질 혁신을 추구하는 주거공간을 만들고자 하는 목표를 가지고 있다. 이러한 목표에 더 가까이 접근하기 위한 연구 및 개발이 이루어지고 있다. 그러나, 현재의 홈 네트워크 시스템은 서로 다른 사용자의 특성을 고려하지 않고 단일화된 서비스만을 제공하고 있다. 이에 본 논문에서는 스마트폰에 있는 GPS, Accelerometer, System Log 등의 정보를 활용하여 더 지능적인 서비스를 제시하고, 스마트 홈의 상황을 사용자가 좀 더 쉽게 파악하고 관리할 수 있도록 스마트폰 기반의 모니터링 및 제어 서비스를 제공한다.
PURPOSE: Most gait assessment tools are expensive and require controlled laboratory environments. Tri-axial accelerometers have been used in gait analysis as an alternative to laboratory assessments. Many smartphones have added an accelerometer, making it possible to assess spatio-temporal gait parameters. This study was conducted to confirm the reliability and validity of a smartphone-based accelerometer at quantifying spatio-temporal gait parameters of stroke patients when attached to the body. METHODS: We measured gait parameters using a smartphone accelerometer and gait parameters through the GAITRite analysis system and the reliability and validity of the smartphone-based accelerometer for quantifying spatio-temporal gait parameters for stroke patients were then evaluated. Thirty stroke patients were asked to walk at self-selected comfortable speeds over a 10 m walkway, during which time gait velocity, cadence and step length were computed from smartphone-based accelerometers and validated with a GAITRite analysis system. RESULTS: Smartphone data was found to have excellent reliability ($ICC2,1{\geq}.98$) for measuring the tested parameters, with a high correlation being observed between smartphone-based gait parameters and GAITRite analysis system-based gait parameters (r = .99, .97, .41 for gait velocity, cadence, step length, respectively). CONCLUSION: The results suggest that specific opportunities exist for smartphone-based gait assessment as an alternative to conventional gait assessment. Moreover, smartphone-based gait assessment can provide objective information about changes in the spatio-temporal gait parameters of stroke subjects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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