KR101742707B1 - 스마트 워치의 내장 가속도 센서와 스마트폰을 이용한 행동 인식 장치 및 방법 - Google Patents

스마트 워치의 내장 가속도 센서와 스마트폰을 이용한 행동 인식 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 스마트 워치의 내장 가속도 센서와 스마트폰을 이용한 행동 인식 장치 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 피측정자의 손목에 장착되어 상기 피측정자의 활동에 따른 가속도를 측정하는 가속도 센서를 내장한 스마트 워치, GPS 센서, 압력센서, 활동 분석부가 내장된 스마트 폰, 피측정자의 활동에 대한 로우 데이터와 분석된 데이터를 저장하는 데이터베이스와 통신부 내장한 서버를 포함하는 행동 인식 장치 및 그 방법에 대한 것이다.
이를 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 행동 인식 장치는 스마트 워치로부터 수집된 가속도 센서 데이터를 SVM 연산을 이용하여 에너지 값으로 변환하고, 수직/수평 성분으로 변환하여 피측정자의 행동을 결정하는 단계를 포함하여 구성된다.

Description

스마트 워치의 내장 가속도 센서와 스마트폰을 이용한 행동 인식 장치 및 방법 {Apparatus and method for activity recognition using smart phone and an embedded accelerometer sensor of smart watch}
본 발명은 스마트 워치의 내장 가속도 센서와 스마트폰을 이용한 행동 인식 장치 및 방법에 대한 것이다.
최근 다양한 센서들로부터 사람에게 필요한 정보를 수집하고, 사용자의 의도를 파악하여 보다 편리한 서비스를 제공하기 위한 행동 인식(activity recognition) 시스템의 개발이 활발해지고 있다. 행동 인식 시스템은 안경, 시계, 의복 등과 같이 착용할 수 있는 형태의 웨어러블 컴퓨터(wearable computer)에 내장된 다양한 센서를 통해 수집된 정보를 기초로 사람의 동작 유형을 인식하는데, 이러한 웨어러블 컴퓨터의 선두주자인 스마트워치는 그 보급률이 높아짐에 따라 스마트워치를 이용한 사람의 행동 인식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한, 스마트 폰과 같은 휴대 단말은 빠른 연산 속도의 CPU와 가속도 센서, 광센서, 자기 센서, 자이로 센서, 카메라 센서, 근접 센서, 중력 센서 등의 다양한 센서들이 집적화되어 있어, 이러한 센서를 기반으로 어플리케이션을 통해 다양한 서비스 제공이 가능하다는 점과 함께, 사용자 휴대성이 높아 사용자의 동작을 인식하여 사용자에게 특화된 서비스 제공이 가능하기 때문에 사람의 행동 인식에 많이 이용이 된다.
그러나, 스마트폰의 가속도 센서를 이용하여 사람의 행위를 인식하는 연구가 진행되고 있으나 사람마다 스마트폰을 가지고 있는 위치가 다르기 때문에 착용하는 방법을 통일해야 하는 불편함이 있고, 사람의 동작을 인식하기 위해, 스마트 폰은 실시간 변화되는 많은 양의 데이터를 끊임없이 수집해야 한다. 이로 인해 스마트 폰의 배터리 소모량이 증가한다는 문제점이 있다. 하지만, 스마트워치는 착용하는 위치가 같기 때문에 착용하는 방법을 통일하지 않아도 되는 장점이 있다.
이와 관련하여 일본특표 제2012―524640호 공보에는, 사용자의 운동 퍼포먼스를 모니터링하는 리스트 밴드(wrist band)를 구비한 모듈에 관한 기술이 개시되어 있고, 일본 공개특허 제2013―143996호 공보에는 가속도 센서를 실장한 리스트 밴드형의 운동 계측 장치를 사용하여, 주행 중에서의 팔의 스윙 등의 주행 폼 등을 계측하는 기술이 개시되어 있다
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 피측정자가 착용한 스마트 워치를 이용하여 피측정자의 행동을 인식하는 장치 및 그 방법을 제공하는데 목적이 있다.
또한, 본 발명은 행동 인식의 정확성을 위해 스마트 폰에 내장된 센서 데이터와 스마트 워치에서 수집된 가속 데이터를 이용하여 행동 인식의 정확도를 높이기 위한 장치 및 그 방법을 제공하는데 목적이 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 스마트 워치의 내장 가속도 센서와 스마트폰을 이용한 행동 인식 장치는: 스마트 워치의 내장 가속도 센서와 스마트폰을 이용한 행동 인식 장치에 있어서, 피측정자의 손목에 장착되어 상기 피측정자의 활동에 따른 x, y, z축에 대한 가속도를 측정하는 가속도 센서를 내장하고 상기 피측정자에 대해 측정된 가속도 센서 데이터를 블루투스 페어링된 블루투스 기기로 전송하는 상기 스마트 워치; 및 상기 스마트 워치와 블루투스 페어링되는 연결되는 상기 블루투스 기기로, 상기 가속도 센서 데이터를 상기 스마트 워치로부터 상기 블루투스 페어링에 의해 형성된 무선연결을 통해 수신받는 데이터 수신부, GPS 센서, 압력센서, 상기 GPS 센서, 압력센서로부터 수집된 데이터 및 상기 가속도 센서 데이터를 이용하여 상기 피측정자의 행동을 결정하는 활동 분석부를 포함하는 스마트 폰을 포함하되, 상기 활동 분석부는, 상기 가속도 센서 데이터를 하기 수학식 1의 SVM 연산을 이용하여 에너지 값으로 변환하고, 하기 수학식 2 내지 수학식4를 통해 상기 가속도 센서 데이터를 수직 성분으로 변환하고, 수학식 5를 통해 상기 가속도 센서 데이터를 수평 성분으로 변환한 후, 상기 에너지, 변환된 상기 수직 성분, 수평 성분, 위치 센서 데이터 및 압력 센서 데이터에 의해 상기 피측정자의 행동을 결정하는 것을 특징으로 한다.
[수학식 1]
Figure 112016107559749-pat00011


[수학식 2]
Figure 112016107559749-pat00012

[수학식 3
Figure 112016107559749-pat00013

[수학식 4]
Figure 112016107559749-pat00014

[수학식 5]
Figure 112016107559749-pat00015

상기 장치는: 상기 스마트폰과 통신을 수행하여 상기 로우 데이터 및 분석된 데이터를 수신받는 통신부 및 상기 통신부를 통해 수신된 피측정자의 활동에 대한 상기 로우 데이터와 분석된 데이터를 저장하는 데이터베이스를 포함하는 서버를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일실시예에 따른 스마트 워치의 내장 가속도 센서와 스마트폰을 이용한 행동 인식 방법은: 스마트 워치의 내장 가속도 센서와 스마트폰을 이용한 행동 인식 방법에 있어서, 피측정자의 손목에 장착된 스마트 워치가 상기 피측정자의 활동에 따른 가속도를 측정하고, 측정된 가속도 센서 데이터를 상기 스마트폰으로 전송하는 가속도 측정 단계; 및 상기 스마트폰이 상기 스마트 워치로부터 수집된 로우 데이터인 가속도 센서 데이터 및 GPS 센서 데이터 및 압력 센서 데이터를 이용하여 상기 피측정자의 행동을 분석하여 결정하는 행동 분석 단계를 포함하되, 상기 가속도 측정 단계는, 상기 스마트 워치가 상기 스마트폰과 블루투스 페어링을 수행하여 무선으로 연결되는 페어링 단계; 및 상기 페어링 후 상기 스마트 워치가 상기 무선 연결을 통해 상기 가속도 센서 데이터를 스마트폰으로 전송하는 가속도 센서 데이터 전송 단계를 포함하고, 상기 행동 분석 단계는, 상기 피측정자에 대해 측정된 상기 가속도 센서 데이터를 하기 수학식 1의 SVM 연산을 이용하여 에너지 값으로 변환하는 에너지값 변환 단계; 상기 가속도 센서 데이터를 하기 수학식 2 내지 수학식4에 의해 수직 성분으로 변환하는 수직 성분 변환단계; 상기 가속도 센서 데이터를 하기 수학식 5에 의해 상기 수평 성분으로 변환하는 수평 성분 단계; 및 상기 에너지값, 수직 및 수평 성분에 의해 상기 피측정자의 행동을 결정하는 행동 결정 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
[수학식 1]
Figure 112016107559749-pat00016


[수학식 2]
Figure 112016107559749-pat00017

[수학식 3]
Figure 112016107559749-pat00018

[수학식 4]
Figure 112016107559749-pat00019

[수학식 5]
Figure 112016107559749-pat00020

상기 방법은: 서버가 상기 스마트폰으로부터 상기 피측정자의 활동에 대한 로우 데이터 및 상기 로우 데이터에 의해 분석된 행동 결정 데이터를 수신받아 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단에 의하면, 가속도 센서를 내장한 스마트 워치를 손목 위에 착용함으로써 스마트폰을 휴대할 필요가 없어 사용자의 편의를 돕고, 실내는 물론 실외에서 사용자의 이동 거리 및 운동량 측정 등을 결합하여 헬스 케어 어플리케이션으로 활용이 가능하며, 사용자 행동에 따른 운동량을 분석하여 제공함으로써 일상생활에서도 간편하게 사용할 수 있다.
또한, 좀 더 세분화된 행동에 대한 인식을 구현함으로써, 노인이나 장애인에 대한 응급알림 어플리케이션으로 확장하여 서비스 제공이 가능하고, 즉각적인 센서 정보를 얻어 분석하므로 기존의 장치 비교하였을 때보다 정확하고 활용도 높은 어플리케이션을 개발 할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 워치의 내장 가속도 센서와 스마트폰을 이용한 행동 인식 장치의 전체 구조를 도시하고 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 워치의 세부 구성 모듈을 나타낸다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 폰의 세부 구성 모듈을 나타낸다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 행동 인식을 위한 스마트 워치와 스마트 폰의 흐름도를 나타낸다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 행동 분석단계의 세부 흐름도를 나타낸다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있는 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 다만, 본 발명의 바람직한 실시예에 대한 동작 원리를 상세하게 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 발명의 핵심을 흐리지 않고 더욱 명확히 전달하기 위함이다. 또한, 도면 전체에 걸쳐 유사한 기능 및 작용을 하는 부분에 대해서는 동일한 도면 부호를 사용한다. 아울러, 본 발명의 실시 예에 따른 행동 인식 장치는 스마트 폰을 이용하는 것이 바람직하나, 이에 한정되는 것은 아니며, 타블렛 PC(Tablet PC), PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), MP3 Player 등의 사용자가 휴대가 용이하고 가속도 센서를 구비할 수 있는 것이라면, 그 어떠한 것도 가능하다.
이하, 도 1 내지 도 5를 참조하여 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 행동 인식 장치의 주요 구성 및 동작 방법에 대해 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 피측정자의 행동 인식 장치의 전체 구조를 도시한 것이다. 본 발명의 행동 인식 장치는 스마트 워치(110), 스마트 폰(120), 서버(130)로 구성되어 있고, 스마트 워치(110)와 스마트 폰(120)간의 데이터 전송을 위해 블루투스 기반의 구글 플레이 서비스(google play services)를 이용한다. 서버(130)는 스마트 워치(110)와 스마트 폰(120)에서 수집된 다양한 센서 데이터와 분석된 데이터가 저장되는 데이터베이스를 포함하고 있다.
스마트 워치(110)는 피측정자의 손목에 착용한 상태에서 피측정자의 활동에 따른 x 축, y 축, z 축의 3축 방향의 가속도 성분을 검출하는 가속도 센서를 내장하고 있다. 여기서, x 축이란, 스마트 워치(110)를 손목에 장착했을 때의 팔의 길이 방향을 말하고, y 축은 그 길이 방향과 직교하는 방향을 말하고, z 축은 스마트 워치(110)의 앞면으로부터 뒷면을 향하거나, 또는 그 역방향으로 향하는 연직 방향을 말한다.
도 2는 스마트 워치(110)의 세부 구성 모듈을 나타낸다. 스마트 워치(110)는 터치스크린(210), 디스플레이부(220), 처리부(230), 통신부(240), 3축 가속센서(250)로 구성되어 있다. 터치스크린(210)은 터치 패널에 외부로부터 입력을 감지하고, 감지된 입력을 출력하는 화면으로 피측정자의 입력에 의해 동작될 수 있다. 디스플레이부(220)는 LCD 또는 OLED 디스플레이를 포함할 수 있으며, 평상시에 오프 상태로 있다가, 피측정자의 입력을 수신하는 경우 디스플레이를 온 상태를 유지하여 상시적으로 시간을 표시할 수 있다. 처리부(230)는 3축 가속센서(250)로부터 수집된 피측정자의 가속 데이터를 임시로 저장하고 있다가 스마트 워치(110)와 스마트 폰(120)이 블루투스로 페어링 되었을 때 통신부(240)를 통해서 스마트 폰(120)으로 가속 데이터를 전송한다.
도 3은 스마트 폰(120)의 세부 구성 모듈을 나타낸다. 스마트 폰(120)은 GPS 센서(310), 압력센서(320), 데이터 수신부(330), 활동 분석부(340)로 구성되어 있다. 피측정자가 스마트 폰(120)을 가지고 활동을 하게 되면 내장된 GPS 센서와 압력센서는 GPS 정보와 위치/고도 정보를 각각의 센서를 통해서 수집하게 된다. 수집된 데이터들은 나중에 데이터 수신부(330)를 통해서 수신된 스마트 워치(110)의 가속도 센서 데이터와 함께 활동 분석부(340)에서 피측정자의 활동을 결정하는데 이용된다.
도 3의 활동 분석부(340)에서는 3축 가속도 센서의 출력값을 하나의 대푯값으로 처리하기 위하여 3축 가속도 값 x, y, z를 다음의 수학식1 을 적용하여 하나의 에너지 값(E)로 변환한다.
Figure 112015083800908-pat00001
수학식 1의 SVM(single vector magnitude)을 사용하는 방법은 방향성을 잃어버려 많은 행동을 분류하기에는 한계점이 존재한다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 수직, 수평 성분으로 변환하여 특징을 추출한다. 가속도 값을 수직, 수평 성분으로 바꾸기 위해서는 수학식 2와 같이 i 번째 3축 가속도 센서 측정치를 5개씩 모아 각 축의 평균을 구한다.
Figure 112015083800908-pat00002
다음으로 수학식 3을 이용하여 다시 i 번째 3축 가속도 센서 측정치를 10개 모아 각 축의 평균을 구한다.
Figure 112015083800908-pat00003
수직 x 성분의 값은 수학식 2, 3을 이용하여 구한다. y와 z의 수직 성분은 수학식 4를 이용하여 구한다.
Figure 112015083800908-pat00004
수평 성분은 다음의 수학식 5를 이용하여 구하고, 나머지 y, z도 구할 수 있다.
Figure 112015083800908-pat00005
도 4는 실시예에 따른 스마트 워치(110)와 스마트 폰(120)을 이용한 피측정자의 행동 인식방법을 위한 흐름도이다.
피측정자는 스마트 워치(110)를 착용하고 스마트 폰(120)을 휴대한 상대로 행동을 하게 된다. 스마트 워치(110)에서는 가속도를 측정하고(S110), 측정된 가속도 데이터를 스마트 폰(120)으로 전송하기 위해 스마트 워치(110)와 스마트 폰(120)을 블루투스 페어링(S120)을 한 후 가속도 데이터를 전송(S130)한다.
스마트 워치(110)의 동작과 동시에 스마트 폰(120)에서는 피측정자의 행동에 따라 압력과 GPS를 동시에 측정(S210)하고, 측정된 압력과 GPS 데이터는 나중에 행동 분석을 위해 사용한다. 행동 분석을 위해 스마트 워치(110)로부터 가속도 데이터를 수신하고, 이를 위해 스마트 워치(110)와 블루투스 페어링(S220)을 하고 가속도 데이터를 수신(S230)한다.
행동 분석(S240) 단계에서는 스마트 워치(110)에서 수신한 가속도 데이터, 스마트 폰(120)의 압력과 GPS 데이터를 이용하여 피측정자의 행동을 결정한다. 행동 분석(S240) 단계를 통해 분석된 데이터와 로우 데이터는 서버(130)의 데이터베이스에 저장(S250)한다.
행동 분석(S240) 단계의 세부 단계는 도 5에 도시되어 있다. 스마트 워치(110)에서 수신한 가속도 데이터를 SVM(single vector magnitude)를 이용하여 에너지 값으로 변환(S310)한다. SVM을 사용하여 에너지 값으로 변환을 하게 되면 가속 데이터의 방향성에 오류가 생기기 때문에 이를 극복하기 위해 수직/수평 성분으로 변환(S320)하여 특징을 추출한 후 압력과 GPS 데이터를 이용하여 피측정자의 행동을 결정(S330)하게 된다.
본 발명의 일 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
110: 스마트 워치 120 : 스마트 폰
130: 서버 210: 터치 스크린
220: 디스플레이부 230: 처리부
240: 통신부 250: 3축 가속센서
310: GPS 센서 320: 압력센서
330: 데이터 수신부 340: 활동분석부

Claims (11)

  1. 스마트 워치의 내장 가속도 센서와 스마트폰을 이용한 행동 인식 장치에 있어서,
    피측정자의 손목에 장착되어 상기 피측정자의 활동에 따른 x, y, z축에 대한 가속도를 측정하는 가속도 센서를 내장하고 상기 피측정자에 대해 측정된 가속도 센서 데이터를 블루투스 페어링된 블루투스 기기로 전송하는 스마트 워치; 및
    상기 스마트 워치와 블루투스 페어링되는 연결되는 상기 블루투스 기기로, 상기 가속도 센서 데이터를 상기 스마트 워치로부터 상기 블루투스 페어링에 의해 형성된 무선연결을 통해 수신받는 데이터 수신부,
    GPS 센서,
    압력센서,
    상기 GPS 센서, 압력센서로부터 수집된 데이터 및 상기 가속도 센서 데이터를 이용하여 상기 피측정자의 행동을 결정하는 활동 분석부를 포함하는 스마트 폰을 포함하되,
    상기 활동 분석부는,
    상기 가속도 센서 데이터를 하기 수학식 1의 SVM 연산을 이용하여 에너지 값으로 변환하고, 하기 수학식 2 내지 수학식4를 통해 상기 가속도 센서 데이터를 수직 성분으로 변환하고, 수학식 5를 통해 상기 가속도 센서 데이터를 수평 성분으로 변환한 후, 상기 에너지, 변환된 상기 수직 성분, 수평 성분, 위치 센서 데이터 및 압력 센서 데이터에 의해 상기 피측정자의 행동을 결정하는 것을 특징으로 하는 행동 인식 장치.
    [수학식 1]
    Figure 112016107559749-pat00021


    [수학식 2]
    Figure 112016107559749-pat00022


    [수학식 3]
    Figure 112016107559749-pat00023


    [수학식 4]
    Figure 112016107559749-pat00024


    [수학식 5]
    Figure 112016107559749-pat00025

  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 스마트폰과 통신을 수행하여 로우 데이터 및 분석된 데이터를 수신받는 통신부 및
    상기 통신부를 통해 수신된 피측정자의 활동에 대한 상기 로우 데이터와 분석된 데이터를 저장하는 데이터베이스를 포함하는 서버를 더 포함하는 행동 인식 장치.
  6. 삭제
  7. 스마트 워치의 내장 가속도 센서와 스마트폰을 이용한 행동 인식 방법에 있어서,
    피측정자의 손목에 장착된 스마트 워치가 상기 피측정자의 활동에 따른 가속도를 측정하고, 측정된 가속도 센서 데이터를 상기 스마트폰으로 전송하는 가속도 측정 단계; 및
    상기 스마트폰이 상기 스마트 워치로부터 수집된 로우 데이터인 가속도 센서 데이터 및 GPS 센서 데이터 및 압력 센서 데이터를 이용하여 상기 피측정자의 행동을 분석하여 결정하는 행동 분석 단계를 포함하되,
    상기 가속도 측정 단계는,
    상기 스마트 워치가 상기 스마트폰과 블루투스 페어링을 수행하여 무선으로 연결되는 페어링 단계; 및
    상기 페어링 후 상기 스마트 워치가 상기 무선 연결을 통해 상기 가속도 센서 데이터를 스마트폰으로 전송하는 가속도 센서 데이터 전송 단계를 포함하고,
    상기 행동 분석 단계는,
    상기 피측정자에 대해 측정된 상기 가속도 센서 데이터를 하기 수학식 1의 SVM 연산을 이용하여 에너지 값으로 변환하는 에너지값 변환 단계;
    상기 가속도 센서 데이터를 하기 수학식 2 내지 수학식4에 의해 수직 성분으로 변환하는 수직 성분 변환단계;
    상기 가속도 센서 데이터를 하기 수학식 5에 의해 수평 성분으로 변환하는 수평 성분 단계; 및
    상기 에너지값, 수직 및 수평 성분에 의해 상기 피측정자의 행동을 결정하는 행동 결정 단계를 포함하는 를 포함하는 행동 인식 방법.
    [수학식 1]
    Figure 112017023176405-pat00026


    [수학식 2]
    Figure 112017023176405-pat00027


    [수학식 3]
    Figure 112017023176405-pat00028


    [수학식 4]
    Figure 112017023176405-pat00029


    [수학식 5]
    Figure 112017023176405-pat00030

  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 제7항에 있어서,
    서버가 스마트폰으로부터 상기 피측정자의 활동에 대한 로우 데이터 및 상기 로우 데이터에 의해 분석된 행동 결정 데이터를 수신받아 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 행동 인식 방법.
  11. 삭제
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