KR101191720B1 - 모바일 기기의 멀티 센서를 이용한 동작 인식 알고리즘 검증 인터페이싱 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 모바일 기기의 멀티 센서를 이용한 동작 인식 알고리즘 검증 인터페이싱 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 모바일 기기에 설치된 복수의 센서에서 감지된 데이터를 이용하여 사용자의 동작을 인식하는 동작 인식 시스템을 효과적으로 검증하기 위한 모바일 기기의 멀티 센서를 이용한 동작 인식 알고리즘 자동 검증 방법이다.
본 발명은, 모바일 기기에 설치된 복수의 센서를 이용하여 사용자의 동작을 인식하는 알고리즘을 개발하는 과정을 효과적으로 진행하는데 사용할 수 있는 모바일 기기의 멀티 센서를 이용한 동작 인식 알고리즘 자동 검증 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 모바일 기기의 멀티 센서를 이용한 동작 인식 알고리즘 검증 인터페이싱 방법은, 모바일 기기에 설치된 복수의 센서로부터 감지된 데이터를 이용하여 사용자의 동작을 감지하는 동작 감지 알고리즘을 검증하거나 테스트하는 작업을 합리적으로 효과적으로 진행하는 것이 가능하게 하는 효과가 있다.

Description

모바일 기기의 멀티 센서를 이용한 동작 인식 알고리즘 검증 인터페이싱 방법{INTERFACING METHOD OF TESTING MOTION RECOGNITION ALGORITHM FOR MULTI SENSOR MOBILE DEVICE}

본 발명은 모바일 기기의 멀티 센서를 이용한 동작 인식 알고리즘 검증 인터페이싱 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 모바일 기기에 설치된 복수의 센서에서 감지된 데이터를 이용하여 사용자의 동작을 인식하는 동작 인식 시스템을 효과적으로 검증하기 위한 모바일 기기의 멀티 센서를 이용한 동작 인식 알고리즘 자동 검증 방법이다.

최근에는 모바일 기기에 가속도 센서, 지자기 센서, 중력 센서, 자이로 센서 등의 다양한 센서가 설치되어 판매되고 있다. 이러한 모바일 기기의 다양한 센서들을 이용하여 여러가지 서비스를 제공하는 다양한 응용 프로그램이 개발되고 있다.

이러한 애플리케이션을 개발하기 위해서는 각 센서들에서 감지된 센싱 데이터를 종합적으로 분석하여 입력정보를 정확하게 인식할 수 있는 기술이 중요하다.

특히 사용자가 모바일 기기를 흔들거나, 잡아 채는 등 다양한 동작을 수행하고 그 동작의 유형을 분석하여 그에 따른 다양한 이벤트를 제공하는 응용 프로그램을 개발하기 위해서는, 각 센서들로부터 감지된 데이터로부터 사용자의 동작의 유형을 정확하게 인식하는 기술의 개발이 매우 중요하다. 특히, 동작 인식 응용 프로그램이 다양하게 발전하면서 하나의 센서만을 이용하는 것이 아니라 2개 이상의 센서에서 얻어진 데이터를 복합적으로 이용하여 동작의 유형을 파악하는 기술이 필요하게 되었다.

이와 같이 멀티 센서로부터 동작을 인식하는 알고리즘을 개발하는 경우, 사용자가 모바일 기기를 이용하여 특정 동작을 취하고, 그 동작에 의해 센서로부터 얻어진 데이터를 동작 인식 알고리즘에 입력하여, 그 특정 동작을 인식하는지 여부를 확인하게 된다. 동작의 특징과 패턴을 인식하는 동작 인식 알고리즘이 특정 동작을 정확하게 인식하지 못하는 경우 개발자는 동작 인식 알고리즘을 수정하고 다시 모바일 기기로 동작을 취하여 동작 인식 알고리즘을 테스트한다.

수정된 동작 인식 알고리즘을 검증하거나 테스트하기 위해서 다시 센싱 데이터를 입력시키기 위해서는, 사용자가 모바일 기기를 이용하여 다시 동일한 동작을 취하는 방법으로 동작 인식 알고리즘에 센싱 데이터를 입력하게 된다. 그런데 사람이 취하는 동작이 매번 동일하지 않고 그 동작을 취할 때마다 조금씩 동작의 특성이 다른 것이 일반적이기 때문에, 동작 인식 알고리즘에 입력되는 데이터가 매번 달라지는 문제점이 있다.

이와 같이 동작 인식 알고리즘을 이용한 동작 인식 시스템을 개발하는 과정에서 그 동작 인식 알고리즘을 검증하기 위한 기준 데이터가 일정하지 않은 문제로 인해, 동작 인식 시스템을 개발하는 과정이 비효율적이고 일관성 없게 진행되는 문제점이 있다.

본 발명은 상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 모바일 기기에 설치된 복수의 센서를 이용하여 사용자의 동작을 인식하는 알고리즘을 개발하는 과정을 효과적으로 수행하는데 사용할 수 있는 모바일 기기의 멀티 센서를 이용한 동작 인식 알고리즘 자동 검증 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

이와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명은, (a) 모바일 기기에 설치된 복수의 센서로부터 사용자의 동작에 따른 각 센서의 센싱 데이터를 수집하는 단계; (b) 상기 (a) 단계에서 수집된 각 센서의 센싱 데이터를 저장 모듈에 저장하는 단계; (c) 상기 저장 모듈에 저장된 센싱 데이터 중 적어도 하나의 센서에서 수집된 센싱 데이터를 조회(access)하여 재생 모듈에 의해 재생하는 단계; (d) 필터링 모듈을 이용하여 (c) 단계에서 재생된 센싱 데이터에서 노이즈를 필터링하는 단계; (e) 상기 (d) 단계에서 필터링된 센싱 데이터를 수신하여 그 센싱 데이터의 특징과 패턴을 추출하고 그 특징과 패턴을 이용하여 동작을 인식하는 분석 알고리즘에 의해 분석 모듈에서 상기 사용자의 동작의 유형을 인식하는 단계; 및 (f) 상기 (e) 단계에서 동작의 유형 인식한 결과를 개발자가 파악할 수 있도록 표시하는 단계;를 포함하는 점에 특징이 있다.

본 발명의 모바일 기기의 멀티 센서를 이용한 동작 인식 알고리즘 자동 검증 방법은, 모바일 기기에 설치된 복수의 센서로부터 감지된 데이터를 이용하여 사용자의 동작을 감지하는 동작 감지 알고리즘을 검증하거나 테스트하는 작업을 합리적으로 효과적으로 수행하는 것이 가능하게 하는 효과가 있다.

도 1은 본 발명에 따른 모바일 기기의 멀티 센서를 이용한 동작 인식 알고리즘 자동 검증 방법의 일 실시예의 순서도이다.
도 2는 도 1에 도시된 순서도를 수행하기 위한 시스템의 블록도이다.

이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.

모바일 기기에 설치된 복수의 센서를 이용하여 응용 프로그램을 개발하기 위해서는 각 센서들로부터 얻어진 센싱 데이터를 이용하여 사용자의 동작을 인식하는 프로그램의 개발이 필수적이다. 본 발명은 이와 같이 여러 센서들로부터 얻어진 센싱 데이터를 이용하여 사용자의 동작의 유형을 인식하는 프로그램을 개발하는 과정을 효율적으로 수행하기 위한 것이다.

이하, 모바일 기기를 이용하여 동작을 수행함으로써 각 센서에 센싱 데이터가 입력되도록 하는 각 개인(즉, 동작을 수행하는 자)을 '사용자'라 칭하기로 한다. 사용자의 동작으로부터 센싱된 센싱 데이터를 분석하여 동작의 유형을 인식하는 프로그램을 개발하는 사람은 '개발자'라 칭하기로 한다.

도 1은 본 발명에 따른 모바일 기기의 멀티 센서를 이용한 동작 인식 알고리즘 자동 검증 방법의 일 실시예의 순서도이고, 도 2는 도 1에 도시된 순서도를 수행하기 위한 시스템의 블록도이다.

도 2를 참조하면, 모바일 기기에는 복수의 센서들(1, 2, 3)이 설치되어 있다. 이와 같은 센서는 가속도 센서, 중력 센서, 지자기 센서, 온도 센서, 조도 센서, 카메라 등 다양한 센서들이 사용될 수 있다. 또한, 터치 패드나 터치 스크린 사용자의 동작을 감지하는 센서로 사용된다.

먼저, 모바일 기기에 설치된 복수의 센서(1, 2, 3)로부터 사용자의 동작에 따른 각 센서(1, 2, 3)의 센싱 데이터를 수집 모듈(10)에 의해 수집하는 단계를 수행한다((a) 단계; 110). 이와 같은 각 센서(1, 2, 3)의 센싱 데이터는 저장 모듈(20)에 저장된다((b) 단계: 120).

센싱 데이터를 수집하여 저장하는 과정은 다양한 사례별로 센싱 데이터를 수집하여 데이터 베이스화하는 방법으로 진행하는 것이 좋다. 예를 들어, 사용자마다 동작의 유형이 다를 수 있기 때문에 다양한 사용자의 동작에 다른 데이터를 저장할 수 있다. 또한, 동일한 동작의 유형에 대해서도 그 동작을 수행하는 주변 상황에 따라 센싱 데이터가 다를 수 있으므로 각 상황별로 센싱 데이터를 수집하여 데이터 베이스화 한다. 모바일 기기를 흔드는 동작의 경우를 예로 들면, 사용자가 의자에 앉아 정지한 상태, 사용자가 보행중인 상태, 사용자가 주행중인 차량에 탑승중인 상태 등의 다양한 상황에서 센싱 데이터를 수집하여 데이터 베이스화 한다. 또한, 동일한 동작에 대해서도, 좁은 방, 넓은 방, 야외 등의 장소에 따라 마이크로 폰에 수집된 데이터가 달라질 수 있으므로, 장소에 따라 센싱 데이터를 수집하여 데이터 베이스화 할 수 있다. 이와 같이 데이터 베이스를 구축하는 과정은 사용하는 센서(1, 2, 3)의 종류에 따라 다양하게 설정될 수 있다. 온도 센서를 사용하는 경우는 온도에 따라 각각 센싱 데이터를 수집하여 저장하게 된다. 상술한 바와 같은 다앙한 센싱 데이터는 각 케이스별로 식별번호가 부여되어 저장 모듈(20)에 저장된다.

상술한바와 같은 센싱 데이터는 동작이 취해진 소정 시간 구간 내에서의 각 센서(1, 2, 3)별로 감지한 데이터의 변화를 그래프로 표시할 수 있는 형태로 수집되고 저장된다.

다음으로, 저장 모듈(20)에 저장된 센싱 데이터 중에서 센서(1, 2, 3)의 종류와 동작의 유형과 그 동작을 수행한 사용자와 그 동작을 수행한 주위 상황에 따른 센싱 데이터를 개발자가 선택할 수 있도록 선택 도구(30)를 개발자에게 제공하는 단계를 수행한다((h) 단계: 130). 개발자는 자신이 개발한 동작 인식 프로그램이 정상적으로 사용자의 동작을 인식하는지 테스트하기 위하여, 그에 필요한 센싱 데이터를 선택 도구(30)를 이용하여 선택하게 된다. 선택 도구(30)는 저장 모듈(20)에 저장된 센싱 데이터를 사용자별, 센서(1, 2, 3)의 종류별, 동작의 유형별 등등 다양한 조건에 따라 개발자가 선택할 수 있는 환경을 제공한다.

선택 도구(30)를 이용하여 개발자가 선택하고자 하는 센싱 데이터의 식별번호를 입력 받으면, 저장 모듈(20)에서 해당 센싱 데이터를 조회(access)하여 재생 모듈(40)에 의해 재생하는 단계를 수행한다((c) 단계: 140).

이때, (c) 단계(140)는, (h) 단계(130)에서 개발자에 의해 선택된 센싱 데이터만을 저장 모듈(20)로부터 조회(access)하여 재생한다. 개발자가 동작 인식 알고리즘에 의하여 인식하고자 하는 사용자 동작의 유형에 따라, 필요한 센서의 종류가 다를 수 있으므로 개발자에 의해 선택된 센서(1, 2, 3)의 종류에 대응되는 센싱 데이터를 이용하여 센싱 데이터를 엑세스하고 이를 재생한다. (c) 단계(140)는 재생 모듈(40)에서 수행된다. 재생 모듈(40)은 각 센싱 데이터를 시간의 흐름에 따라 출력하는 방법으로 센싱 데이터를 재생한다.

다음으로, 필터링 모듈(50)을 이용하여 재생 모듈(40)에서 재생된 센싱 데이터에서 노이즈를 필터링하는 단계를 수행한다((d) 단계; 150). 필터링 모듈(50)은 로 패스 필터(low pass filter) 등을 이용하여 노이즈를 제거한다.

노이즈가 제거된 센싱 데이터는 분석 모듈(60)로 전달되어 사용자에 의한 동작의 유형이 분석된다. 즉, 센싱 데이터의 특징과 패턴을 추출하고 그 특징과 패턴을 이용하여 동작을 인식하는 분석 알고리즘에 의해 분석 모듈(60)에서 사용자의 동작의 유형을 인식하는 단계를 수행하게 된다((e) 단계; 160).

필터링 모듈(50)에서 센싱 데이터의 노이즈를 제거하는 필터링 알고리즘과 분석 모듈(60)에서 사용자의 동작의 유형을 인식하는 분석 알고리즘은 개발자에 의해 개발된 프로그램이고, 본 발명에 의해 검증 또는 테스트가 수행되는 대상이 된다.

분석 모듈(60)은 센싱 데이터의 특성에 따라 적절한 알고리즘에 의해 동작의 유형을 인식한다. 개발자에 의해 미리 설정된 기준 패턴과 센싱 데이터의 패턴을 비교하여 유사한 정도를 이용하여 사용자의 동작의 유형을 판단할 수도 있고, 센싱 데이터가 미리 정해진 범위 내에 있는지 여부를 이용하여 동작의 유형을 판단할 수도 있다. 또한, 단순히 하나의 센서로부터 얻어진 센싱 데이터만을 이용하는 것이 아니라 2개 이상의 센서(1, 2, 3)로부터 얻어진 센싱 데이터를 복합적으로 이용하여 동작의 유형을 판단할 수도 있다.

필터링 알고리즘과 분석 알고리즘이 타당하게 개발된 경우 사용자의 동작의 유형을 정확하게 인식하게 된다.

개발자가 필터링 알고리즘과 분석 알고리즘을 개발하는데 참고할 수 있도록, 필터링 알고리즘 및 분석 알고리즘을 테스트하는 데에 사용된 센싱 데이터의 식별번호, 각 필터링 알고리즘과 분석 알고리즘의 식별번호, 테스트의 결과 등을 컴퓨터 시스템에 의해 자동으로 저장 모듈(20)에 저장하는 단계를 수행된다((i) 단계; 170). 이와 같이 매번 테스트를 수행하는 과정과 관련된 데이터를 저장하여 히스토리를 남겨둠으로써 수없이 여러 번 반복과정을 거치는 테스트 과정에서 인식 효율이 높은 필터링 알고리즘과 분석 알고리즘을 쉽게 선별할 수 있다.

다음으로, 모니터 등과 같은 표시 모듈(60)을 통하여 각 센싱 데이터의 시간에 따른 변화를 그래프로 표시하는 단계를 수행한다((j) 단계; 180). 개발자는 표시 모듈(60)을 통해 시각적으로 센싱 데이터의 변화를 파악함으로써 필터링 알고리즘과 분석 알고리즘을 개발하는데 참고할 수 있다.

동시에, 시스템은 디스플레이 화면을 통해서 필터링 알고리즘과 분석 알고리즘에 의해 사용자의 동작의 유형을 인식한 결과를 표시 모듈(60)을 통하여 표시하는 단계를 수행한다((f) 단계; 190).

필터링 알고리즘과 분석 알고리즘에 의해 사용자의 동작의 유형을 인식하는데 성공하였으면 프로그램의 작동은 종료하게 된다(200). 필터링 알고리즘과 분석 알고리즘에 의해 사용자의 동작의 유형을 인식하는데 실패하였으면, 입력 모듈(80)을 통하여 개발자로부터 새로운 필터링 알고리즘과 분석 알고리즘을 입력 받을 수 있도록 대기하게 된다.

개발자는 표시 모듈(60)을 통하여 표시된 각 센싱 데이터의 변화의 추이와 패턴을 참고하여 필터링 알고리즘과 분석 알고리즘을 수정하고, 수정된 필터링 알고리즘과 분석 알고리즘을 입력 모듈(80)을 통하여 입력한다.

즉, 시스템은 입력 모듈(80)을 통하여 새로운 필터링 알고리즘과 분석 알고리즘을 입력 받고, 이를 이용하여 각각 필터링 모듈(50)과 분석 모듈(60)의 필터링 알고리즘과 분석 알고리즘을 갱신하는 단계를 수행한다((g) 단계; 210, 220). 갱신되는 각 필터링 알고리즘과 분석 알고리즘에는 식별번호가 부여되어 있어서, 갱신 전후를 구별할 수 있도록 한다.

재생 모듈(40)은 다시 센싱 데이터를 재생하는 단계를 수행하고((c) 단계; 140), 필터링 모듈(50)과 분석 모듈(60)은 각각 갱신된 알고리즘에 의해 센싱 데이터를 필터링하고 분석하는 단계를 다시 수행한다((d, e) 단계; 150, 160).

필터링 단계(150)와 분석 단계(160)를 수행한 결과를 저장 모듈(20)에 저장하고(170) 표시 모듈(60)을 통해 표시하는 단계(180)를 다시 수행한다.

이와 같이 동작 인식에 실패한 경우, 개발자에 의해 수정된 필터링 알고리즘과 분석 알고리즘으로 필터링 모듈(50)과 분석 모듈(60)을 갱신하여 동작 인식 여부를 테스트하는 과정을 반복함으로써, 사용자의 동작의 유형을 인식하는 프로그램의 개발을 효율적으로 수행할 수 있다.

상술한 방법으로 필터링 알고리즘과 분석 알고리즘을 테스트하면서 개발하는 경우, 저장 모듈(20)에 저장되어 있는 센싱 데이터를 필요에 따라 다양하게 재생 모듈(40)에 의해 재생하여 사용할 수 있는 장점이 있다. 또한, 저장 모듈(20)에 저장된 센싱 데이터를 이용하므로 특정 센싱 데이터에 대해서 항상 동일한 값으로 출력되도록 재생하는 것이 가능하므로, 갱신된 필터링 알고리즘과 분석 알고리즘이 특정한 센싱 데이터를 인식하는지 여부를 일관성 있게 테스트하는 것이 가능한 장점이 있다.

즉, 필터링 알고리즘과 분석 알고리즘을 테스트 할 때마다, 사용자가 특정동작을 실시하고 그 결과를 센서(1, 2, 3)로 센싱하여 테스트하는 것이 아니라, 다양한 경우의 데이터를 저장 모듈(20)에 저장하여 두고, 선택 도구(30)를 이용하여 데이터의 종류를 특정하여 테스트를 수행할 수 있으므로, 개발자의 시행 착오를 줄이고 시간과 노력을 절감할 수 있는 장점이 있다.

또한, 개발자가 선택 도구(30)를 이용하여 재생 모듈(40)에 의해 재생될 센싱 데이터에 포함될 각 센서(1, 2, 3)의 종류에 따른 데이터를 추가하거나 제외하는 것이 용이하므로 동작 인식 프로그램 개발의 효율을 향상시킬 수 있는 장점이 있다. 예컨데, 사용자의 동작을 인식하는 프로그램을 테스트 함에 있어서, 선택 도구(30)를 이용하여 가속도 센서, 자이로 센서의 센싱 데이터만을 이용하여 테스트를 수행하다가 지자기 센서의 센싱 데이터를 추가하여 테스트하는 것이 쉽게 가능해 진다.

이상 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도면을 참조하여 설명하였으나, 본 발명의 범위가 앞에서 설명하고 도시한 형태로 한정되는 것은 아니다.

예를 들어, 사용자 별로, 또는 상황 별로 얻어진 센싱 데이터의 조합에 의한 여러 개의 센싱 데이터 세트에 한꺼번에 순차적으로 (c), (d), (e), (f), (i) 단계를 수행하여 그 결과를 분석함으로써, 필터링 모듈(50)과 분석 모듈(60)의 성능을 확률적, 통계적으로 테스트할 수도 있다.

1, 2, 3: 센서 10: 수집 모듈
20: 저장 모듈 30: 선택 도구
40: 재생 모듈 50: 필터링 모듈
60: 분석 모듈 70: 표시 모듈
80: 입력 모듈

Claims (10)

1. (a) 모바일 기기에 설치된 복수의 센서로부터 사용자의 동작에 따른 각 센서의 센싱 데이터를 수집하는 단계;
   (b) 상기 (a) 단계에서 수집된 각 센서의 센싱 데이터를 저장 모듈에 저장하는 단계;
   (c) 상기 저장 모듈에 저장된 센싱 데이터 중 적어도 하나의 센서에서 수집된 센싱 데이터를 조회(access)하여 재생 모듈에 의해 재생하는 단계;
   (d) 필터링 모듈이 필터링 알고리즘을 이용하여 (c) 단계에서 재생된 센싱 데이터에서 노이즈를 필터링하는 단계;
   (e) 상기 (d) 단계에서 필터링된 센싱 데이터를 수신하여 그 센싱 데이터의 특징과 패턴을 추출하고 그 특징과 패턴을 이용하여 동작을 인식하는 분석 알고리즘에 의해 분석 모듈에서 상기 사용자의 동작의 유형을 인식하는 단계; 및
   (f) 상기 (e) 단계에서 동작의 유형 인식한 결과를 개발자가 파악할 수 있도록 디스플레이 화면에 표시하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 모바일 기기의 멀티 센서를 이용한 동작 인식 알고리즘 검증 인터페이싱 방법.
2. 제1항에 있어서,
   (g) 상기 (d) 단계의 필터링 알고리즘과 상기 (e) 단계의 분석 알고리즘 중 적어도 하나를 개발자가 제공하는 새로운 필터링 알고리즘과 분석 알고리즘으로 갱신하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 모바일 기기의 멀티 센서를 이용한 동작 인식 알고리즘 검증 인터페이싱 방법.
3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
   상기 (a) 단계는, 동작의 유형과 그 동작을 수행하는 사용자와 그 동작을 수행하는 주위 상황에 따라 각 센서별로 센싱 데이터를 수집하고,
   상기 (b) 단계는, 동작의 유형과 그 동작을 수행하는 사용자와 그 동작을 수행하는 주위 상황에 따라 각각 식별번호를 부여하여 각 센서별로 상기 센싱 데이터를 상기 저장 모듈에 저장하는 것을 특징으로 하는 모바일 기기의 멀티 센서를 이용한 동작 인식 알고리즘 검증 인터페이싱 방법.
4. 제3항에 있어서,
   (h) 상기 (b) 단계 이후에 수행되며, 상기 저장모듈에 저장된 센싱 데이터를 사용자별, 센서의 종류별, 동작의 유형별 조건에 따라 선택 가능한 인터페이스 환경인 선택 도구를 상기 개발자에게 화면표시수단을 통하여 제공하는 단계를 더 포함하며,
   상기 (c) 단계에서 조회(access)되는 센싱 데이터는 상기 (h) 단계에서 제공된 상기 선택 도구에 의하여 상기 개발자가 선택한 센싱 데이터인 것을 특징으로 하는 모바일 기기의 멀티 센서를 이용한 동작 인식 알고리즘의 검증 인터페이싱 방법.
5. 제4항에 있어서,
   (i) 상기 (h) 단계에서 개발자에 의해 선택된 센싱 데이터의 식별번호와, 상기 (d) 단계와 (e) 단계에서 각각 사용한 필터링 알고리즘과 분석 알고리즘의 식별번호 및 상기 (e) 단계에 의해 동작의 유형을 인식하였는지 여부를 상기 저장 모듈에 저장하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 모바일 기기의 멀티 센서를 이용한 동작 인식 알고리즘 검증 인터페이싱 방법.
6. 제2항에 있어서,
   (j) 개발자가 상기 필터링 알고리즘과 분석 알고리즘을 개발하는 것을 도울수 있도록 각 센싱 데이터의 시간에 따른 변화를 그래프로 표시하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 모바일 기기의 멀티 센서를 이용한 동작 인식 알고리즘 검증 인터페이싱 방법.
7. 제3항에 있어서,
   상기 동작을 수행하는 주위 상황은, 사용자가 정지 상태에서 동작을 수행하는 상황, 사용자가 보행중에 동작을 수행하는 상황, 사용자가 주행중인 차량에 탑승한 상태에서 동작을 수행하는 상황 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 모바일 기기의 멀티 센서를 이용한 동작 인식 알고리즘 검증 인터페이싱 방법.
8. 제1항에 있어서,
   상기 (e) 단계는, 상기 개발자에 설정된 기준패턴과 상기 센싱 데이터로부터 얻어진 데이터 패턴과의 유사 정도를 이용하여 수행하는 것을 특징으로 하는 모바일 기기의 멀티 센서를 이용한 동작 인식 알고리즘 검증 인터페이싱 방법.
9. 삭제
10. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 센서는, 가속도 센서와 중력 센서와 기울기 센서와 자이로 센서와 조도 센서와 카메라와 온도 센서와 지자기 센서 중 적어도 2 개 이상인 것을 특징으로 하는 모바일 기기의 멀티 센서를 이용한 동작 인식 알고리즘 검증 인터페이싱 방법.

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