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다중회귀분석을 이용한 3축 가속도 센서기반 활동량 추정 방법
최선탁 ( Sun-taag Choe ),이규필 ( Kyu Feel Lee ),김준호 ( Jun Ho Kim ),조위덕 ( We-duke Cho ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.1
본 논문은 다중 회귀 분석을 이용하여 3축 가속도센서기반의 활동량을 추정하는 방법을 제안한다. 본 연구를 위해 총 59명의 피 실험자가 자체 제작한 활동량계를 착용한 뒤 트레드밀에서 일정한 속도로 걷는/뛰는 동작을 수행한 신호를 수집하였다. 수집한 3축 가속도 신호의 에너지 값에서 사전에 정의한 특징들을 산출한다. 그 다음 각 특징별로 선형, 지수, 로지스틱 회귀 분석을 적용하여 적합도가 높은 특징을 선정한다. 마지막으로 산출된 회귀식들을 사용하여 다중 회귀 분석 방법으로 활동량을 추정한다. 호흡가스 대사 분석기(K4B2)를 착용한 뒤 동일한 방법으로 실험을 수행 하고 제안한 방법과 정확도를 비교한 결과 제안한 방법의 정확도는 86.38 %로 산출되었다. 이는 기존의 Kim 외 3인의 연구결과 [1]보다 2.70 %, Actical의 정확도보다 4.31 % 높은 수치이다.
손목 착용형 활동 측정기에서 활동 강도와 지속 시간을 고려한 수면 상태 검출 방법
최선탁 ( Sun-taag Choe ),조위덕 ( We-duke Cho ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.2
본 연구는 손목 착용형 활동 측정기로부터 수집된 활동 강도 값을 기반으로 사용자의 수면 상태를 파악하는 방법을 제시한다. 수집된 활동 강도 값은 하루 전체에서 1분 단위로 손목의 움직임의 크기에 따라 측정되는 값으로 수면과 활동 시 그 값의 차이를 나타낸다. 본 연구는 활동 강도에 따라 수면 상태를 검출하고 검출된 수면 상태의 지속시간에 기반을 두어 수면 상태를 보정한다. 3명의 사용자로부터 하루씩 수집된 활동 강도 값에서 검출된 수면 시간은 실제 수면 시간에 대비하여 약 99.35%의 정확도를 갖는다.