동작 데이터 모델링을 통한 데이터 베이스 구축과 가시화 기법

Abstract

IT의 발전과 함께 도래한 스마트 시대는 현대인의 삶을 변화시키며 단순히 IT 분야의 이슈가 아닌 사회 전반적인 핵심 키워드로 자리 잡았다. 스마트 시대의 선구자인 미국 애플과 구글은 아이폰과 안드로이드 운용체계를 앞세워 스마트 시대에서 영향력을 높이고 있다. 그들이 만들어 낸 스마트폰은 빠르게 보급되어 누구나 스마트폰을 소지하며 삶의 일부분으로 다가왔다. 사람들은 스마트폰을 이용해 인맥을 구축하고, 장소에 구애 받지 않는 네트워크로 빠른 일처리를 통해 시간을 단축하고 또한 일의 능률을 높여 더 빠르고 안전하고 똑똑하게 변하는 세상에 적응하고 있다. 본 논문에서는 스마트폰의 센서를 활용한 기존의 동작 인식 연구에서 추출되는 데이터를 정형화하기 위해 동작 데이터를 모델링하였다. 동작을 크게 두 가지로 분류시켜 가속도 센서만으로 인식 가능한 기본 동작을 물리적 동작으로 정의하고 그 외 목적과 대상, 장소를 포함하는 모든 동작을 논리적 동작으로 분류시켜 정형화시켰다. 모델링 된 데이터를 기반으로 실제 생활 데이터를 사용하여 데이터베이스를 구축하는 방법을 제안하였다. 또한 추출된 동작 데이터 베이스를 사용하여 자신의 행동을 하루, 일주일, 한 달로 나누어 동작의 특성에 맞게 가시화 하는 방안을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 동작 모델링을 사용하면 기존의 동작 인식 연구에서 추출되는 데이터를 표준화시킬 수 있으며 모델링 된 동작 데이터를 가시화하는 기법을 통해 인지된 동작을 보기 쉽게 표현 할 수 있다. 또한 사용자들은 개인의 취향에 맞춰 자신의 동작을 표현하고 파악할 수 있다. 향후 연구로는 한 사람이 아닌 여러 사람의 동작을 비교, 분석할 수 있는 가시화 기법을 제안하여 사용자의 소셜 네트워크를 기반으로 한 동작을 분석한다. 나아가 비슷한 성향을 보이는 사람들을 그룹화하여 사회적 위치와 상태, 나이에 따른 행동 패턴을 일반화시켜 사용자의 개인 정보만으로 생활 패턴을 유추 할 수 있게 한다.;With the development of Smartphone, it contain diverse functionalities include many sensor that can describe users statue. So there has been interest in activity recognition with Smartphone sensors. This research suggests the modeling of activity data for activity recognition study and how to build a database with that activity data. First, this study determines the criteria for classification of activity data. Activity data is divided two parts: Physical Activity and Logical Activity. Physical Activity is basic motion that can be recognized with acceleration sensor. And Logical Activity contains all movement including purpose, object, and place. Second, this research defines the standard of physical and logical activity. And third, we suggest the method of visualization with modeling data for users. Our approach will contribute to generalize of human’s life by modeling activity data. Also it can contribute to visualize user’s activity data for existing activity recognition study.