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허태호 ( Taeho Hur ),김성애,이승룡 ( Sungyoung Lee ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.1
관성 센서 기반 행위인지는 스마트폰과 웨어러블 밴드 등의 출현으로 보다 간편한 방법으로 행위인지가 가능해졌다. 현재 대부분의 행위인지 서비스나 연구들은 단일 행위의 결론만을 도출하고 있으나, 이러한 방식은 한 행위에서 한 가지 동작밖에 취할 수 없는 경우에는 문제가 없지만 두 가지 이상의 동작이 합쳐진 경우에 어떤 행위를 최종 결론으로 도출해야 하는지에 대한 문제점을 내포한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 세 개의 센서 기기 (스마트폰, 스마트워치, 웨어러블 센서)를 이용한 멀티 레이블 행위인지를 제안한다. 스마트폰은 신체 전반적인 움직임 탐지를 위하여 소 지위치가 정해지지 않은 비고정식 센서의 보조적인 역할을 수행한다. 스마트워치는 사용자가 주로 사용하는 손의 손목, 그리고 웨어러블 센서는 사용자의 허벅지에 부착되어 각각 상하체의 움직임을 파악 한다. 이후 각 기기에서 도출된 결론에 Majority Weighted Voting 기법을 적용하여 단일 혹은 멀티 레이블의 최종 행위를 도출한다.
스마트폰의 소지위치 인지 기반의 정확한 보행수 검출 기법
허태호(Taeho Hur),염하늘(Haneul Yeom),이승룡(Sungyoung Lee) 한국정보과학회 2017 정보과학회논문지 Vol.44 No.4
개인의 건강 관리를 위해 보행 운동이 강조되면서 보행 정보 서비스의 요구가 많아지고 있다. 최근 스마트폰이 보급되면서 건강 관리 보조를 위한 보행수 측정 앱이 개발되고 있다. 그러나 기존의 앱은 보행 외의 움직임이나 진동을 보행으로 인지하여 보행수가 증가되거나, 다양한 스마트폰 소지위치에서 다른 정확도를 보이는 등의 문제점이 제기되었다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 스마트폰의 가속도 센서와 근접 센서를 이용하여 소지위치에 상관없이 정확한 보행수를 측정할 수 있는 방안을 제안한다. 이를 위해 스마트폰의 6가지 소지위치별 임계값 범위를 설정하여 미검출 및 과검출의 오류를 최소화하였고 노이즈를 제거하기 위해 잠금구간을 설정하는 알고리즘을 제안한다. 구현 결과 6가지 소지위치를 인식하였고 상용화된 앱과 비교실험을 통하여 제안하는 기법의 정확도가 높음을 확인하였다. As the walking exercise is emphasized in personalized healthcare, numerous services demand walking information. Along with the propagation of smartphones nowadays, many step-counter applications have been released. But these applications are error-prone to abnormal movements such as simple shaking or vibrations; also, different step counts are shown when the phone is positioned in different locations of the body. In this paper, the proposed method accurately counts the steps regardless of the smartphone position by using an accelerometer and a proximity sensor. A threshold is set on each of the six positions to minimize the error of undetection and over-detection, and the cut-off section is set to eliminate any noise. The test results show that the six position type were successfully identified, and through a comparison experiment with the existing application, the proposed technique was verified as superior in terms of accuracy.
허태호(Taeho Hur),이승룡(Sungyoung Lee) 한국정보과학회 2018 정보과학회논문지 Vol.45 No.9
관성센서 기반 행위인지 연구는 여러 센서를 신체에 부착하는 방식에서 스마트 기기의 출현 이후로 최소한의 센서만을 이용하는 방향으로 변화되었다. 본 논문에서는 최소한의 센서를 활용한 행위인지를 위하여 일반적으로 쉽게 구할 수 있는 스마트폰과 스마트워치를 사용하여 일상생활 행위를 중심으로 한 다단계 퓨전 행위인지 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크에서는 데이터 퓨전(Data Fusion), 특징퓨전(Feature Fusion), 결정 퓨전(Decision Fusion)을 모두 사용하며, 결정 퓨전에서는 일반적으로 사용되는 다수결 투표(Majority Voting) 방식 혹은 가중 투표 방식(Weighted Voting)이 아닌 사후확률(Posterior Probability)에 기반한 퓨전 방식을 사용하여 정확도와 신뢰도를 높였다. 실험은 확률 방식의 사용 여부 및 각각의 퓨전을 사용/미사용 했을 때의 성능을 비교하여 제안하는 방식의 우수성을 입증하였다. Traditional inertial sensor based activity recognition methods in which multiple sensor units are attached to the body is changing to accommodate the use of smart devices such as smartphones and smartwatches. In this paper, we propose a multi-level fusion activity recognition framework to recognize daily activities using smartphones and smartwatches which can be purchased easily for minimum sensor based activity recognition. The proposed framework uses various types of fusion techniques such as data fusion, feature fusion, and decision fusion. While the proposed framework does not use common methods of decision fusion such as majority voting or weighted voting, it does use posterior probability based fusion for better accuracy and confidence. Experiments are conducted to compare results between using and not using the probability and between using and not using each fusion technique. The results demonstrated the excellent performance of the proposed framework.