스마트폰 환경에서의 사용자 행동기록을 위한 수집주기 최적화
Optimization of data collection cycle for activity recordingin smartphone environment
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초록
본 논문은 스마트폰을 이용하여 장시간동안 연속적으로 사용자의 행동정보를 수집 및 기록하는데 있어 요구되는 최적화된 수집주기를 제안한다. 스마트폰에서 장시간 기록을 하려면 배터리소모, 데이터 크기의 증가, 그리고 고성능 컴퓨팅의 요구와 같은 문제점을 고려해야 하며, 이러한 문제점은 수집주기를 최적화함으로써 해결가능하다. 본 논문에서는, 적절한 정확도를 유지하는 최적화된 수집주기를 제안하기 위해 실제 일상생활에서 스마트폰을 이용하여 사용자의 행동을 수집하고 기록하는 실험을 진행하였다. 실험결과 앉기의 경우 32초, 걷기와 서기의 경우 8초의 수집주기 내에서 약 80% 이상의 분류 정확성을 보이고 있음을 확인하였다. 결론적으로 앉기, 걷기, 서기와 같은 정도의 사용자의 행동을 일상생활에서 기록하기 위한 최적의 수집주기는 8초로 고려된다. 이러한 결론은 스마트폰을 이용한 디지털 문진표에 사용될 수 있다.
Abstract
In this paper, we propose optimized data collection cycle required for long-term and continues collecting and recording of user’s activity information in smartphone environment. For long-term recording in smartphones, we face 3 problems such as battery durability, data length, and computing power. These problems can be solved by optimizing data collection cycle. To propose optimal data collection cycle while maintaining required accuracy, we conduct experiments by collecting and recording daily activity of a user through a smartphone. The experimental results show that activity classification accuracy is maintained above 80% within 32 second-cycle for sitting and 8 second-cycle for walking and standing. As a result, we can conclude optimal data collection cycle for activity recording is 8 seconds. This conclusion can be used the mobile health screening form.
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