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

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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스마트폰의 3축 가속도 센서를 이용한 농구 자세 인식

Basket ball motion recognition using a 3-axis accelerometer sensor of smart phone

  • 호종갑 (순천향대학교 의료IT공학과) ;
  • 이상준 (선문대학교 기계ICT융합공학부) ;
  • 왕창원 (순천향대학교 의료IT공학과) ;
  • 정화영 (순천향대학교 의료IT공학과) ;
  • 나예지 (순천향대학교 의료IT공학과) ;
  • 민세동 (순천향대학교 의료IT공학과)
  • Ho, Jong-Gab (Dept. of Medical IT Engineering, Soonchunhyang University) ;
  • Lee, Sang-Jun (Dept. of Mechanical ICT fusion Engineering, Sun-Moon University) ;
  • Wang, Chang-Won (Dept. of Medical IT Engineering, Soonchunhyang University) ;
  • Jung, Hwa-Yung (Dept. of Medical IT Engineering, Soonchunhyang University) ;
  • Na, Ye-Ji (Dept. of Medical IT Engineering, Soonchunhyang University) ;
  • Min, Se-dong (Dept. of Medical IT Engineering, Soonchunhyang University)
  • 발행 : 2015.10.28
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초록

본 논문에서는 농구 경기에서의 대표적 자세 중 Standing shoot, Jump shoot, Pass, Dribble, Lay-up shoot, 총 5가지 자세를 인식하기 위해 각 자세와 3축 가속도 값과의 상관관계를 보여주고 있다. 스마트폰에 내장되어 있는 가속도 센서로부터 데이터를 생성해주는 어플리케이션인 Sensor log를 활용하여 얻은 3축 가속도 값으로 수직, 수평축과 3축 가속도의 크기를 구해 Instance로 사용하였다. 위 데이터는 대표적인 데이터 마이닝 도구인 Weka tool을 이용하여 각 모션과 데이터 값의 상관관계를 확인하였고, 실험 결과 10-fold에서 평균 59.8%를 보였으나 Training set과 Test set의 결과 80.8%를 보였다.

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