| 1 |
1
시계 가속도 센서 및 시계 지자기 센서를 포함하는 시계 관성 센서부와, 상기 시계 가속도 센서에서 출력된 가속도 벡터와 상기 시계 지자기 센서에서 출력된 지자기 벡터를 이용하여 일상 활동 관련 특징값 또는 특징코드를 추출하는 시계 특징 추출부와, 상기 시계 특징 추출부에서 추출된 특징값 또는 특징코드를 송신하는 시계 통신 모듈부를 포함하는 손목형 전자 디바이스와,모바일 가속도 센서 및 모바일 지자기 센서를 포함하는 모바일 관성 센서부와, 상기 모바일 가속도 센서에서 출력된 가속도 벡터 및 상기 모바일 지자기 센서에서 출력된 지자기 벡터를 이용하여 사용자의 움직임이 실제 이동인지 아니면 제자리 움직임인지를 판단하는 걸음 동작 판단부와, 상기 시계 통신 모듈부에서 송신된 특징값 또는 특징코드를 수신하는 모바일 통신 모듈부와, 상기 걸음 동작 판단부로부터 입력된 사용자의 움직임 정보와 상기 모바일 통신 모듈부로부터 입력된 특징값 또는 특징코드를 이용하여 사용자의 일상 활동을 분류하는 일상 활동 분류부를 포함하는 모바일 디바이스를 포함하고,상기 시계 통신 모듈부는 상기 시계 특징 추출부에서 추출된 특징값 또는 특징코드를 소정의 시간 간격 동안 버퍼에 저장하고, 소정의 시간이 되면 이들 특징값 또는 특징코드를 상기 모바일 디바이스로 송신하고, 그리고상기 일상 활동 분류부는 상기 소정의 시간 간격마다 사용자의 일상 활동을 분류하고, 상기 소정의 시간 간격의 수십 배마다 분류된 일상 활동의 데이터들 중에서 가장 활동 빈도가 많은 활동을 최종 활동으로 저장하는 것을 특징으로 하는 일상 활동 분류 시스템
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 시계 특징 추출부는 일상 활동 관련 특징값 또는 특징코드로, 상기 시계 가속도 센서에서 출력된 가속도 벡터를 이용하여, 얻은 (1) X축 및 Y축의 가속도 평균값과, (2) X축의 가속도 값과, 그리고 선형 가속도 벡터를 구하여 선형 가속도의 크기 값을 계산하고 얻은 (3) 소정 개수의 크기 값들 중에서의 최대값과, 그리고 상기 최대값과 상기 시계 지자기 센서에서 출력된 지자기 벡터로부터 지자기 벡터의 크기 값을 계산하고 소정 개수의 크기 값들에 대한 분산값을 이용하여 구한 (4) 움직임 값을 출력하는 것을 특징으로 하는 일상 활동 분류 시스템
|
| 3 |
3
제2항에 있어서,상기 걸음 동작 판단부는 상기 모바일 가속도 센서에서 출력된 가속도 벡터에서 중력 가속도를 제거하여 얻은 선형 가속도 벡터로부터 구한 선형 가속도의 크기와 상기 모바일 지자기 센서에서 출력된 지자기 벡터의 크기 값과 관련된 분산값을, 상보 필터링하여 얻은 필터링 값을 이용하여 사용자의 움직임이 실제 이동인지 아니면 제자리 움직임인지를 판단하는 것을 특징으로 하는 일상 활동 분류 시스템
|
| 4 |
4
제3항에 있어서,시계 관성 센서부는 시계 자이로 센서를 더 포함하고,상기 시계 특징 추출부는 상기 시계 자이로 센서에서 출력된 각속도 벡터의 크기 값을 계산하여 일상 활동 관련 특징값 또는 특징코드로 출력하는 것을 특징으로 하는 일상 활동 분류 시스템
|
| 5 |
5
제4항에 있어서, 상기 일상 활동 분류부는 앉아있음, 서있음, 걷기, 천천히 뛰기, 빨리 뛰기, 푸시업 및 줄넘기 중 어느 하나로 사용자의 일상 활동을 분류하는 것을 특징으로 하는 일상 활동 분류 시스템
|
| 6 |
6
삭제
|
| 7 |
7
시계 가속도 센서 및 시계 지자기 센서를 포함하는 손목형 전자 디바이스와 모바일 가속도 센서 및 모바일 지자기 센서를 포함하는 모바일 디바이스를 포함하는 시스템에서의 일상 활동 분류 방법에 있어서,상기 시계 가속도 센서에서 출력된 가속도 벡터와 상기 시계 지자기 센서에서 출력된 지자기 벡터를 이용하여 일상 활동 관련 특징값 또는 특징코드를 추출하는 단계와,상기 특징값 또는 특징코드를 추출하는 단계에서 추출된 특징값 또는 특징코드를 송신하는 단계와,상기 모바일 가속도 센서에서 출력된 가속도 벡터 및 상기 모바일 지자기 센서에서 출력된 지자기 벡터를 이용하여 사용자의 움직임이 실제 이동인지 아니면 제자리 움직임인지를 판단하는 단계와,상기 판단하는 단계에서 출력된 사용자의 움직임 정보와 상기 송신하는 단계에서 송신된 특징값 또는 특징코드를 이용하여 사용자의 일상 활동을 분류하는 단계를 포함하고,상기 특징값 또는 특징코드를 송신하는 단계는 상기 특징값 또는 특징코드를 추출하는 단계에서 추출된 특징값 또는 특징코드를 소정의 시간 간격 동안 버퍼에 저장하고, 소정의 시간이 되면 이들 특징값 또는 특징코드를 상기 모바일 디바이스로 송신하고, 그리고상기 일상 활동을 분류하는 단계는 상기 소정의 시간 간격마다 사용자의 일상 활동을 분류하고, 상기 소정의 시간 간격의 수십 배마다 분류된 일상 활동의 데이터들 중에서 가장 활동 빈도가 많은 활동을 최종 활동으로 저장하는 것을 특징으로 하는 일상 활동 분류 방법
|
