가정에서의 논리 동작 인식 시스템 연구

Abstract

다양한 사람들이 공존하고 있는 것처럼 모든 사람들의 행동을 하나로 정의 내리기는 어렵다. 이에 사람들의 복잡하고 다양한 행동을 간소화 시키는 동작 인식에 대한 연구가 진행되었다. 기존 연구에서는 카메라를 설치하여 사람들의 행동을 관찰하며 동작 인식을 연구했다. 그러나 사물인터넷(IoT: Internet of Things)의 발전으로 사람과 사물간의 정보를 주고 받는 수단이 다양해져 갔다. 센서를 활용하여 동작 인식을 하기 시작한 것이다. 사람의 물리 동작뿐 만 아니라 주변 사물정보를 인식하는 등의 다양한 정보를 통해 사용자가 어떤 행동을 하고 있는지 알 수 있게 된 것이다. 눈으로 확인해야만 알 수 있던 정보가 작은 센서를 사용함으로 그 범위는 점점 확장되고 있다. 본 연구에서는 사물인터넷을 바탕으로 스마트폰과 아두이노를 활용하여 논리 동작을 인식한다. 논리 동작이 일어나는 공간은 집으로 한정 시키고 TV시청, 음악감상, 대화, 식사, 요리, 수면, 휴식, 공부, 컴퓨터까지 9가지의 논리 동작을 인식했다. 아두이노에 장착된 센서로 주변 사물정보를 수집하며 수집된 정보는 스마트폰을 통해 논리 동작에 대한 정보를 보여준다. 사용자의 라이프 로그(Life Log)를 파악 하기 위해 하루, 일주일, 한 달의 가상 데이터를 만들어 가시화하였다. 향후에는 다양한 공간에서 일어나는 동작 인식을 연구함으로 연구범위를 확대 켜 나갈 것이다. 뿐만 아니라 수집된 사용자 라이프 로그는 예기치 못한 상황이 발생했을 때 대처할 수 있는 대처능력을 키워줄 것이며 한발 더 나아가 사람의 기분과 감정에 따른 환경까지도 만들 수 있다.;It is difficult to identify behavior of people, because various people coexist together. Therefore, there has been plenty of activity recognition study about simplifying the complex and various activities. In previous studies, human’s activities were observed and recognized using the camera. However, with the development of IoT(Internet of Things), various methods for sending and receiving data between human and object came off. Sensor data for activity recognition started to be used which can recognize human’s activity using various information like human’s physical activity as well as information of surrounding objects. The area is expanding more and more by using not real eyes but small sensor information. In this study, we suggest recognizing logical activity using the smart phone and Arduino based on IoT. We tried to collect information of surrounding objects with some sensors of Arduino. The collected information through smart phone was used to show logical activity information. In this paper, there are nine activities for recognizing user;s logical activity such as watching TV, listening music, talking, eating, cooking, sleeping, resting, studying and using computer. The recognized logical activity was limited to the space at home. Also, we can understand life log as a visualization by creating virtual data of one day, one week and one month.In the future, the activity recognition study will expand in various places. When unexpected things occur, it can figure out the ability to cope with the situation by using user;s life log. Furthermore, this study cam create individual environment according to the person;s mood and emotions.