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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Yong-Hee Lee (Halla University) Kang-Woo Lee (Halla University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제24권 제10호(통권 제187호)
발행연도
2019.10
수록면
33 - 39 (7page)

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본 논문에서는 인체의 활동량을 측정하기 위해 가속도 센서로부터 얻은 운동신호를 파라미터로 모델링 하는 방법을 제안한다. 상체와 하체의 움직임이 동시에 일어나지 않는 경우, 현재의 단체널 방식의 운동량 분석방법은 많은 오차를 수반하게 된다. 본 연구에서는 3축 가속도 센서를 팔과 다리에 부착하고 인체의 활동을 측정한 후, 각 채널 별로 팔과 다리의 운동량을 계산하고, 채널별로 선형예측계수를 얻는다. 또한, 상체와 하체운동간의 교차상관도를 측정함으로써 상체와 하체의 주기성을 판단하게 된다. 선형예측계수와 주기 값은 운동의 종류와 이에 따른 운동량을 측정하는 자료로 이용하게 된다. 결과에서 제안한 방법의 유효성을 확인하기 위해 계단내려가기, 계단오르기, 언덕오르기, 언덕내려가기 등의 4가지 운동을 측정하여, 제시한 파라미터 모델의 유용성을 확인한다.
#Linear prediction #Correlation #Health information #Accelerometer #Motion parameter #선형예측 #상관관계 #건강정보 #가속도계 #운동매개 변수

목차

Abstract
요약
I. Introduction
II. Preliminaries
III. The Proposed Scheme
Ⅳ. Experiments
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
Mi Zhang / 2012 / Usc-had: a daily activity dataset for ubiquitous activity recognition using wearable sensors / ACM Conference on Ubiquitous Computing google schola Muhammad Shoaib / 2014 / Fusion of smartphone motion sensors for physical activity recognition / Sensors google schola 노형석 / 2011 / 3축 가속도 센서를 이용한 실시간 활동량 모니터링 알고리즘 / 정보처리학회논문지D 18(2):143~148 google schola 김윤경 / 2011 / 가속도 센서를 이용한 보행 횟수 검출 알고리즘과 활동량 모니터링 시스템 / 전자공학회논문지 - CI 48(2):127~137 dbpia Megan P. Rothney / 2008 / Validity of Physical Activity Intensity Predictions by ActiGraph, Actical, and RT3 Accelerometers / Obesity :1946~1952 google schola

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