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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.1
- 수록면
- 21 - 31 (11page)
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본 논문은 스마트폰을 이용하여 장시간동안 연속적으로 사용자의 행동정보를 수집 및 기록하는데 있어 요구되는 최적화된 수집주기를 제안한다. 스마트폰에서 장시간 기록을 하려면 배터리소모, 데이터 크기의 증가, 그리고 고성능 컴퓨팅의 요구와 같은 문제점을 고려해야 하며, 이러한 문제점은 수집주기를 최적화함으로써 해결가능하다. 본 논문에서는, 적절한 정확도를 유지하는 최적화된 수집주기를 제안하기 위해 실제 일상생활에서 스마트폰을 이용하여 사용자의 행동을 수집하고 기록하는 실험을 진행하였다. 실험결과 앉기의 경우 32초, 걷기와 서기의 경우 8초의 수집주기 내에서 약 80% 이상의 분류 정확성을 보이고 있음을 확인하였다. 결론적으로 앉기, 걷기, 서기와 같은 정도의 사용자의 행동을 일상생활에서 기록하기 위한 최적의 수집주기는 8초로 고려된다. 이러한 결론은 스마트폰을 이용한 디지털 문진표에 사용될 수 있다.
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참고문헌 (17)
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Ling Bao / 2004 / Activity Recognition from User-Annotated Acceleration Data / Proc. International Conference Pervasive Computing :1~17
Sian Lun Lau / 2010 / Movement Recognition using the Accelerometer in Smartphones / Proc. Future Network and Mobile Summit :1~9
이영설 / 2011 / 계층적 은닉 마르코프 모델을 이용한 이동 센서 기반 행동 인식 / 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 17(4):279~283
Tatsuaki Ito / 2011 / Prospects for Using Lifelogs in the Medical Field / NTT Technical Review 9(1)
Kyuchang Kang / 2011 / Mobile Health Screening Form Based on Personal Lifelogs and Health Records / Proc. Information Technology Convergence and Services :557~565
Sian Lun Lau / 2010 / Movement Recognition using the Accelerometer in Smartphones / Proc. Future Network and Mobile Summit :1~9
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Tatsuaki Ito / 2011 / Prospects for Using Lifelogs in the Medical Field / NTT Technical Review 9(1)
Kyuchang Kang / 2011 / Mobile Health Screening Form Based on Personal Lifelogs and Health Records / Proc. Information Technology Convergence and Services :557~565
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