스마트폰 가속도 센서를 이용한 사용자 행위 인식은 동일한 행위를 수행하더라도 사용자마다 가속도 데이터 패턴이 서로 달라지는 사용자 의존성 문제를 가지고 있다. 그뿐만 아니라 스마트폰은 사용자의 어느 주머니나 손에도 놓일 수 있기 때문에 위치 의존성 문제도 지니고 있다. 본 논문에서는 특정 사용자나 특정 폰 위치에 대한 의존성이 적은 효과적인 행위 인식 방법을 제안한다. 제안한 방법을 기초로 안드로이드 스마트폰에서 동작하는 실시간 행위 인식 시스템을 구현하였다. 서로 다른 사용자와 서로 다른 폰 위치로부터 수집한 총 6642개의 샘플들을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 행위 인식 시스템의 성능을 분석하였다.
Activity recognition using smartphone accelerometer suffers from the user dependency problem that acceleration patterns of one user differ from those of others for the same activity. Moreover, it also suffers from the position dependency problem since a smartphone may be placed in any pockets or hands. In order to overcome these problems, this paper proposes an effective activity recognition method which is less dependent with both specific users and specific positions of the smartphone. Based on the proposed method, we implement a real-time activity recognition system working on an Android smartphone. Throughout some experiments with 6642 examples collected from different users and different positions, we investigate the performance of our activity recognition system.
