데이터베이스 연구회지(SIGDB)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
최적 주파수 연동을 이용한 저전력 경량 행위인식 방법 |
| 영문제목(English Title) |
최적 주파수 연동을 이용한 저전력 경량 행위인식 방법 |
| 저자(Author) |
이승현
박기성
홍지혜
한용구
이영구
Seunghyun Lee
Kisung Park
Jihye Hong
Yongkoo Han
Young-Koo Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 28 NO. 01 PP. 0137 ~ 0153 (2012. 04) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 모바일 기기를 이용한 행위인식 기술이 연구되고 있다. 모바일 기기를 사용하여 실외 환경에서 다양한 상황 정보로부터 인식한 행위들은 헬스케어 애플리케이션에 유용하게 활용될 수 있다. 그러나 기존의 모바일 기기를 이용한 행위인식 기법들은 제한된 배터리 수명과 낮은 컴퓨팅 파워 문제를 가지고 있다. 본 논문은 각 행위를 최적의 센서 주파수에서 인식하여 센서 소비 전력을 줄이는 저전력 경량 행위인식 기법을 제안한다. 행위인식 정확도는 최적 윈도우 사이즈 및 오버래핑 비율을 각 주파수별로 연동함으로써 유지한다. 또한 특징 추출 과정의 중복 연산을 제거하여 모바일 기기의 소비 전력을 줄이는 경량화 방안을 함께 제시한다. 실험을 통하여 제안하는 기법이 기존의 방법과 비교하여 비슷한 행위인식 정확도에서 최대 23%의 전력 소비량을 줄임을 보인다.
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영문내용
(English Abstract) |
Recently, activity recognition using mobile devices has been studied. Activities recognized from various outdoor context data can help various healthcare applications. However, previous activity recognition methods using mobile devices are suffering from limited computing power and short battery lifespan. In this paper, we propose a low-power lightweight activity recognition technique. It reduces power consumption of sensors by recognizing activities with their optimal frequencies rather than using a fixed frequency. Moreover, high recognition accuracy is achieved through adjusting window sizes and overlapping ratios according to each frequency. We also propose a lightweight method that removes redundant operations in a feature extraction step for reducing power consumption in the mobile device. Empirical results of the proposed method have shown 23% power consumption reduction compared with the existing approaches.
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| 키워드(Keyword) |
행위인식
센서
저전력
경량화
모바일 기기
Activity recognition
Sensor
Lightweight
Low-pow
Low-power
Mobile device
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