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영어

In this paper, we propose a method to infer the user’s behavior and situation through collected data from multi-sensor equipped with a smart clothing and it was implemented as a smartphone App. User context reasoning and behavior determine is very difficult using single sensor depending on the measured value of the sensor varies from environmental noise. So, the reasoning and the digital filter algorithms to determine user behavior reducing noise and are required. In this paper, we used EWMA, Kalman Filter and SVM processing behavior for 3-axis value as a representative value of one.

한국어

본 논문은 스마트의류에 멀티센서를 장착하고 이를 통해 수집된 데이터를 기반으로 사용자 상황 및 행동을 추론하는 기법을 제안하고 이를 스마트폰 앱으로 구현하였다. 단일 센서로 사용자 상황 및 행동 추론은 매우 어려우며, 외․내부 환경, 온도, 진동 등에 따라 센서의 측정값이 달라지는 잡음환경에서, 잡음을 줄이면서도 사용자 행동을 판단할 수 있는 디지털 필터와 추론 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서 EWMA과 칼만필터를 적용하고, 행동인지를 위한 3축 값을 하나의 대표 값으로 처리하는 SVM을 사용하였다.