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스마트폰 멀티모달 센서 기반 개인화 행위모델링 및 실시간 행위인지
한만형(Manhyung Han),이승룡(Sungyoung Lee) 한국정보과학회 2013 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.40 No.6
스마트폰과 같은 모바일 기기의 발전으로 인해 다양한 센서를 통해 사용자의 의도나 요구사항을 인지하고자 하는 행위인지가 활발히 연구되고 있다. 기존의 행위인지 기술은 행위 데이터의 수집과 처리가 분리되어 있어 멀티모달 센서로부터 수집한 방대한 양의 데이터를 오프라인에서 모델링과 인지가 수행되므로 특정 사용자에 개인화된 행위인지가 어렵고, 사용자가 직접 자신의 특정행위를 추가하거나 스스로 행위모델을 만들 수 있는 프레임워크의 부재로 개인화된 라이프로그의 수집이 어렵다는 한계가 있다. 본 논문에서는 스마트폰에서 개인화된 행위 모델링 및 실시간 행위인지를 위해, Naive Bayes 알고리즘을 확장한 적응형 Naive Bayes(A-NB) 알고리즘과 이를 기반으로 한 계층적 행위인지 프레임워크(HARF)를 제안한다. 이를 통해 스마트폰 환경에서 사용자가 스스로 자신의 행위를 모델링하거나 추가할 수 있으며, Naive Bayes에 비해 높은 정확도와 모바일 환경에서 실시간 행위인지가 가능하다. 제안 알고리즘의 평가를 위해 스마트폰 어플리케이션을 개발하여 15개의 행위를 실험하였으며 평균 92.96%의 높은 정확도를 보였다. Activity recognition for the purposes of recognizing a user’s intentions using multimodal sensors is becoming a widely researched topic largely based on the prevalence of the smartphone. Previous studies have reported the difficulty in recognizing personalized activities of individual users given that the collection and processing of the vast amount of activity data from multimodal sensors are separated and performed on off-line. In addition, recognizing personalized life-logs is difficult due to the absence of a framework which enables the addition of activities by the user themselves. In this paper, we propose an adaptive Naive Bayes (A-NB) algorithm and hierarchical activity recognition framework (HARF) which extends the Naive Bayes approach in an effort to personalizes the process of activity modeling & real-time activity recognition. Based on this approach, the users can add or model their own activities by themselves with a smartphone. The proposed algorithm demonstrates relatively higher accuracy than the Naive Bayes approach and also enables the recognition of the user’s activities in a mobile environment. For the purposes of evaluation, we have developed a smartphone application. Based on this platform, the experimental results demonstrate that the proposed algorithm has the ability to classify fifteen activities with an average accuracy of 92.96%.
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조금환(Geumhwan Cho),한만형(Manhyung Han),이호성(Ho Sung Lee),이승룡(Sungyoung Lee) 한국컴퓨터정보학회 2012 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.20 No.2
본 논문에서는 최근 활발히 연구가 진행되고 있는 행위인식 연구 분야 중에서 스마트폰 환경에서의 개인화된 행위 인식기 및 로거를 제안한다. 최근 스마트폰의 보급이 활발해지면서 행위 인식 연구 분야에서 스마트폰을 이용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 스마트폰에서는 센서를 이용하여 행위정보를 수집하고, 서버에서 는 분류 및 처리하는 방식으로 실시간 인식과 개발자에 의한 트레이닝으로 인해 개인화된 트레이닝이 불가능하다는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 Naive Bayes Classifier를 사용하여 스마트폰 환경에서 실시간으로 사용자 행위 수집이 가능하고 행위정보의 분류 및 처리가 가능한 경량화 및 개인화된 행위 인식기 및 로거의 구현을 목적으로 한다. 제안하는 방법은 행위 인식기를 통해 행위 인식이 가능할 뿐만 아니라 로거를 통해 사용자의 라이프로그, 라이프패턴 등의 연구 분야에 이용이 가능하다.
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관성항법시스템을 이용한 3D 포인팅 디바이스의 설계 및 구현
김홍섭(Hong-Sop Kim),임거수(Geo-Su Yim),한만형(Manhyung Han),이금석(Keum-Suk Lee) 한국컴퓨터정보학회 2007 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.12 No.5
본 논문에서는 2차원 포인팅 장치의 한계를 극복하기 위하여 3차원 공간에서 주위환경에 관계없이 위치를 인지하고 좌표를 얻어낼 수 있는 관성항법시스템을 이용한 3차원 포인팅 기기의 설계 및 구현방식을 제안한다. 관성항법시스템은 각속도계(gyroscope)와 가속도계(accelerometer)의 데이터를 바탕으로 좌표를 계산하는 기법으로, 가속도계에서 발생하는 오차는 칼만 필터를 이용하여 데이터를 보정한다. 3차원 포인팅 장치의 프로토타입 개발을 위해 무선 3차원 공간인식 마우스를 설계 및 구현하였으며, 디스플레이 장치에 표시를 위하여 RFIC를 이용하여 측정한 좌표 데이터를 수신 모듈로 전송하고 수신 모듈은 USB 드라이버를 통하여 호스트로 전달하였다. 본 논문은 관성항법시스템과 칼만 필터의 이론적인 지식을 바탕으로 3차원 포인팅 장치를 설계하고 프로토타입을 구현하고 성능 평가를 통하여 3차원 공간에서 사용자의 움직임을 추출할 수 있는 입력 기기로서의 유용성을 검증하였으며, 향후 유비쿼터스 컴퓨팅의 다양한 응용 장치로서의 가능성을 제시하였다. In this paper, we present a design and implementation of three dimensional pointing device using Inertial Navigation System(INS) that acquires coordinates and location information without environmental dependancy. The INS measures coordinates based on the data from gyroscope and accelerometer and corrects the measured data from accelerometer using Kalman-Filter. In order to implement the idea of three dimensional pointing device, we choose a three dimensional Space-recognition mouse and use RFIC wireless communication to send a measured data to receiver for printing out the coordinate on display equipment. Based on INS and Kalman-Filter theoretical knowledge. we design and implement a three dimensional pointing device and verified the usability as an input device that can capture a human's move. also. we describe the applicability of this device in ubiquitous computing environment.
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임동진(Lim DongJin),김형일(Kim HyungIl),안재윤(An JaeYoon),정찬민(Jung ChanMin),허태호(Heo TaeHo),이성호(Lee SungHo),한만형(Han ManHyung),구교호(Ku KyoHo),김우영(Kim WooYong),진현목(Jin HyunMok),임예준(Lim YeJoon),이승룡(Lee SungYong) 한국정보과학회 2009 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.36 No.2B
MEMS 및 대용량 저장 장치의 소형화 및 저가격 추세는 다양한 개인용 응용서비스 확산의 계기가 되었으면 이로 인하여 이동형 휴먼라이프 서비스를 제공할 수 있는 환경이 조성되고 있다. 이같은 서비스가 용이하게 제공 되기 위해서는 사용자의 일상 생활 정보를 효율적으로 수집하고 저장할 수 있는 센싱 기술이 필요하다. 기존의 관련된 기술의 대부분은 특정 센서를 사용자 신체의 여러 부위에 부착하는 방식을 사용하고 있어 사용자의 정확한 행위 센싱 데이터를 얻을 수 있는 장점을 가지고 있으나 인체를 많이 구속해야 하는 불편함이 따른다. 이러한 점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 다양한 센서를 한 모듈로 통합하여 사용자의 신체구속을 적게 하면서도 일상 생활에서 행위 인지를 위한 센싱데이터를 효율적으로 수집하여 저장할 수 있는 멀티센서 기반 모바일 행위인지 센서로거(MASoL : Mobile Activity Sensor Logger) 개발에 관한 경험을 기술 한다.
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