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인수교 (Naver Corp.) 이재홍 (서울대학교) 박희웅 (서울대학교) 채문정 (서울대학교) 최상우 (서울대학교) 박종헌 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제24권 제9호
발행연도
2018.9
수록면
456 - 462 (7page)
DOI
10.5626/KTCP.2018.24.9.456

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스마트폰 사용자의 신체 정보는 개인의 주요한 특징으로, 맞춤화된 모바일 마케팅 및 광고에 활용될 수 있고 건강 관리 애플리케이션 내에서 신체 정보를 통해 개인화된 서비스를 제공해 줄 수 있다. 본 연구에서는 다양한 이동 상황에서 수집된 스마트폰 물리 센서 데이터를 이용하여 신장과 체중을 군집화와 딥 러닝을 활용하여 추론하는 기법을 제안한다. 스마트폰 소지 위치나 사용자의 이동 수단과 방식에도 제약을 두지 않는 등 기존 연구에서보다 완화된 조건에서 수집한 데이터로 추론하고자 하였다. 이를 위해 여러 상황에서 수집된 데이터 중 신체 정보를 추론하는데 유용한 데이터를 걸러내는 군집화 기반의 선별 방법을 제시한다. 또한, 사용자 행동 인식 연구에서 우수한 성능을 나타낸 딥 러닝 기반의 순환 신경망 모형을 이용해 추론 성능을 높이고자 했다. 자체적으로 개발한 스마트폰 애플리케이션으로 피실험자 26명으로부터 실제 생활 환경에서 데이터를 수집하였으며, 제안 기법의 우수성을 확인할 수 있었다.
#신체 정보 추론 #다종 센서 데이터 #물리 센서 데이터 #군집화 #장단기 기억 순환 신경망 #biometric information #multimodal sensor data #physical sensor data #clustering #LSTM

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 제안 기법
3. 실험
4. 실험 결과
5. 결론
References

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
A. Pande, J. Zhu, A. Das, Y. Zeng, P. Mohapatra and J. Han, Using Smartphone Sensors for Improving Energy Expenditure Estimation, IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine, Vol. 3, pp. 1-12, 2015. A. Anjum and M. U. Ilyas, Activity recognition using smartphone sensors, 2013 IEEE 10th Consumer Communications and Networking Conference (CCNC), pp. 914-919, 2013. E. Zhong, B. Tan, K. Mo, and Q. Yang, User demographics prediction based on mobile data, Pervasive and mobile computing, Vol. 9, No. 6, pp. 823-837, 2013. G. M. Weiss and J. W. Lockhart, Identifying user traits by mining smart phone accelerometer data, Proc. of the Fifth International Workshop on Knowledge Discovery from Sensor Data, 2011, pp. 61-69. S. Kim, A Method for Users’ Physical Attributes Inference Using Smartphone Sensor Data, M.S. thesis, Dept. Industrial Eng., Seoul National Univ., Seoul, Korea, 2016. (in Korean)

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