Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2015.10a
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  • Pages.1361-1364
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  • 2015
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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A comparison of activity recognition using a triaxial accelerometer sensor

3축 가속도 센서를 이용한 행동 인식 비교

  • Wang, ChangWon (Dept. of Medical IT Eng., Soonchunhyang University) ;
  • Ho, JongGab (Dept. of Medical IT Eng., Soonchunhyang University) ;
  • Na, YeJi (Dept. of Medical IT Eng., Soonchunhyang University) ;
  • Jung, HwaYung (Dept. of Medical IT Eng., Soonchunhyang University) ;
  • Nam, YunYoung (Dept. of Computer Science and Eng., Soonchunhyang University) ;
  • Min, Se Dong (Dept. of Medical IT Eng., Soonchunhyang University)
  • 왕창원 (순천향대학교 의료IT공학과) ;
  • 호종갑 (순천향대학교 의료IT공학과) ;
  • 나예지 (순천향대학교 의료IT공학과) ;
  • 정화영 (순천향대학교 의료IT공학과) ;
  • 남윤영 (순천향대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 민세동 (순천향대학교 의료IT공학과)
  • Published : 2015.10.28
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Abstract

본 연구에서는 노인들이 일상에서 많이 행동하는 7가지 유형의 행동의 특징을 추출하고, 총 7가지 분류 알고리즘에 적용하여 가장 인식률이 높은 알고리즘을 도출하고자 하였다. 행동패턴은 정상보행, 절름발이, 지팡이, 느린 보행, 허리가 굽은 상태에서 보행, 스스로 휠체어 끌 때 그리고 누군가가 휠체어를 끌어줄 때 총 7가지로 구성하였다. 행동패턴의 특징은 3축 가속도 센서의 값, 평균, 표준편차, 수직 및 수평축의 데이터를 사용하였다. 분류 알고리즘은 Naive Bayes, Bayes Net, k-NN, SVM, Decision Tree, Multilayer perception, Logistic regression을 사용하였다. 연구결과 k-NN 알고리즘의 인식률이 98.7%로 다른 분류알고리즘에 비해 인식률이 높게 나타났다.

Keywords