스마트폰을 이용한 실시간 인간 활동 인식 및 칼로리 소모량 계산

Temel Kavramlar

스마트폰의 내장 센서를 활용하여 사용자의 일상 활동을 실시간으로 인식하고 그에 따른 칼로리 소모량을 계산하는 안드로이드 애플리케이션을 개발하였다.

Özet

• 연구팀은 스마트폰의 가속도계 센서를 활용하여 다양한 일상 활동(정지, 천천히 걷기, 보통 걷기, 빨리 걷기, 조깅, 달리기, 점프)에 대한 라벨링된 데이터셋을 직접 수집하였다.
• 수집된 데이터는 중앙값 필터를 통해 노이즈를 제거하고, 42개의 특징을 추출하였다.
• 다양한 기계 학습 알고리즘을 테스트한 결과, Naive Bayes 알고리즘이 가장 높은 정확도(94.2%)와 빠른 모델 생성 시간을 보였다.
• 최종적으로 Naive Bayes 알고리즘과 10개의 주요 특징을 사용하여 안드로이드 애플리케이션을 구현하였다.
• 실시간으로 가속도계 데이터를 수집하고 활동을 인식한 뒤, 대사 당량(MET) 값을 이용하여 칼로리 소모량을 계산한다.

İstatistikler

평균 가속도 x축: 13.9151 m/s^2
평균 가속도 y축: -5.58328 m/s^2
평균 가속도 z축: -3.60088 m/s^2
정지 활동의 MET 값: 1.3
천천히 걷기 활동의 MET 값: 2.0
보통 걷기 활동의 MET 값: 3.5
빨리 걷기 활동의 MET 값: 4.3
조깅 활동의 MET 값: 7.0
달리기 활동의 MET 값: 14.5
점프 활동의 MET 값: 11.8

Alıntılar

"스마트폰의 내장 센서를 활용하여 사용자의 일상 활동을 실시간으로 인식하고 그에 따른 칼로리 소모량을 계산할 수 있다."
"Naive Bayes 알고리즘이 가장 높은 정확도와 빠른 모델 생성 시간을 보였다."

Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi

Human Activity Recognition using Smartphones

by Mayur Sonawa... : arxiv.org 04-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.02869.pdf

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