최근 만성질환을 예방하고 건강을 증진시킬 목적으로 신체활동에 대한 중요성이 인식되면서 신체활동 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 3축 가속도 동작감지기 x, y, z축에 대한 $cm/s^2$의 가속도 합인 SVM(Signal Vector Magnitude)를 이용하여 신체활동 에너지 소비량 알고리즘을 구현하였다. 기존 실험을 통해 타당도가 입증된 COUNT 방식의 Freedson, Hendelman, Leenders, Yngve 알고리즘에 SVM 방식을 적용하여 구현 하였다. COUNT와 SVM 상관관계 분석을 위하여 총 10명의(성인 남성 5명, 여성 5명, 20 ~ 30 대) 피험자를 대상으로 실험을 진행하였다. 피험자는 트레드밀위에서 3단계 신체활동 (걷기: 3km/h, 빨리 걷기: 5km/h, 러닝: 8km/h)을 1주 간격으로 4주 간 반복 실험을 진행하였다. 실험결과 얻어진 COUNT와 SVM의 간의 상관관계를 분석하여 다양한 신체활동에 따른 맞춤형 에너지 측정 알고리즘을 구현하였다.
The research has increased the role of physical activity in promoting health and preventing chronic disease. Estimating algorithm of physical activity energy expenditure was implemented by using a tri-axial accelerometer motion detector of the SVM(Signal Vector Magnitude) of 3-axis(x, y, z). COUNT method has been proven through experiments of validity Freedson, Hendelman, Leenders, Yngve was implemented by applying the SVM method. A total of 10 participants(5 males and 5 females aged between 20 and 30 years). The activity protocol consisted of three types on treadmill; participants performed three treadmill activity at three speeds(3, 5, 8 km/h). These activities were repeated four weeks. Customized estimating algorithm for energy expenditure of physical activities were implemented with COUNT and SVM correlation between the data.
