2. 1차 중간 보고


                 종합설계 프로젝트 1차 중간보고서 요약

팀명

Golden Timer

제출일

2014 4 3

프로젝트 제목

Motion Diary

설계프로젝트 개요

프로젝트 수행 내용 및 중간 결과

프로젝트 요약문

(폰트 10pt, 100자 이상, 1000자 이내) 

우리는 빠르게 변화하는 현대 정보사회시대에 살고 있다. 이에 따라서 하루하루가 짧고 또한 매일매일 어떠한 일이 일어났는지 기억조차 못 할 때도 많다. 옛 고사성어 중수신제가치국평천하라는 말이 있다. 즉 자신이 무엇을 했는지, 또한 무엇을 해야할지 아는 것 즉, 자신의 시간을 알고 관리하는 것만큼 중요한 것은 없다. 이번 프로젝트에 목표로 하는 것은 자기 관리를 잘 못하는 사람들을 위해 하루 동안의 자신이 이동한 경로를 지도에 행위 별로 그려주어 자신이 하루 동안 어느 장소에서 어떠한 행위를 했는지 그리고 기억을 하고 싶은 장소에서 메모를 할 수 있도록 하여 하루를 돌아보는 것을 도와주는 것이다. 또한 걷기/뛰기/서기/수면 등의 행위 별로 하루간 어떠한 행위를 많이 하였는지 알 수 있도록 하여 자신의 활동량까지도 자기 스스로 체크하며 부족한 부분은 채워나갈 수 있도록 해주고 자기주도적인 생활을 할 수 있도록 도와주는 어플리케이션을 개발하는 것이다.

마일스톤 수행 내용


(폰트 10pt, 100자 이상, 1000자 이내) 

1 . 센서 데이터 수집

 걷기, 뛰기, 서기 행위 인식을 위해서 안드로이드의 가속도 센서로부터 데이터를 수집하였다. 센서로부터 입력 받은 데이터를 활용하기 위해서는 전처리 과정을 진행하였다. 우선 센서 데이터를 각 x, y, z 축 별로 이동평균 필터링을 적용시켜 튀는 값을 최소화시키는 작업을 진행하였다. 이동평균의 주기는 우선 15로 선정하였고 추후 개발이 진행과정에서 최적의 값을 찾아 적용할 것이다. 이동평균 필터링을 마친 후 전처리 과정을 진행하였다. 선택한 전처리 방법은 가장 대중적으로 이용되고 있는 벡터의 거리 공식을 사용하였다.

위의 수식을 이용하여 x, y, z 축의 데이터를 A로 전처리한다.


1.1.2   특징 추출

 앞 서 전처리된 데이터들의 특징을 추출하는 과정이다. 특징 추출은 기계학습을 하기 위해 진행되는 과정이며 특징벡터를 만들어낸다. 13개의 통계적인 특징을 추출하였다. 사용된 특징으로는 합, 평균, 평균편차, 표준편차, 분산, RMS, LPC[7]가 사용되었다. LPC 7가지 특징을 가지며 주로 음성 신호 분석에 사용되는데 이 프로젝트에 적용해보았다. 그 외의 특징들은 통계적인 방법으로써 특징을 추출한다. 이렇게 추출된 특징들은 특징벡터로 만들어져 SVM 기계학습에 사용된다.

1.1.3   SVM 학습기

 사용자로부터 걷기, 뛰기, 서기를 학습 받아 학습 모델 파일을 생성하는 모듈을 개발하였다. 사용자가 걷기 학습 버튼을 누르고 걸으면 3초간 센서 데이터 수집 및 특징 추출이 진행된다. 이 후 추출된 특징벡터를 Scaling을 진행한다. Scaling의 이유는 SVM의 정확도를 높이기 위함이다. Scaling된 특징벡터을 이용하여 학습 모델 파일을 생성한다. 학습 모델 파일은 스마트 폰 SD Card에 저장된다. 학습기는 C-SVC (Multi Class)와 가우시안 라디얼 커널을 사용하였고 기타 다른 옵션 값들은 추후 개발과정에서 실험적으로 최적값을 찾아낼 예정이다.


1.1.4   지도

 스마트 폰의 GPS 센서 값을 받아서 google map 상에 현재 위치를 불러온다.모션 인식을 한 결과물인 걷기, 뛰기, 서기, 수면의 데이터를 가져와 각각의 모션들을 구분하여 이동한 위치들을 표시해주는 기능을 수행한다. 일정한 시간마다 경로들을 표시해주어 각각에 맞는 행동 이미지를 나타내어 준다. 이동 경로선에 커서를 놓았을 경우 이동한 실제 거리를 미터로 보여준다.


1.1.5   달력

 프로젝트의 주된 내용이 되는 모션 분류를 이용 지도 경로 표시하는 기능을 날짜별로 저장하여 원하는 날짜의 데이터를 볼 수 있도록 하기 위해 달력을 만들었고, 추가 기능으로 일정 기록이 있다. 지도 및 그래프 분석을 하나로 이어주는 중간 역할을 맡는 엑티비티 역활이 된다.


1.1.6   그래프

하루 동안에 인식된 걷기, 뛰기, 서기, 수면 등의 인식된 모션을 분석 통계를

하여 횟수와 활동량들을 눈에 보기 쉽게 표현해주는 역할을 한다.


동영상

  • 10조_Golden Timer_1차_시연동영상


다음 마일스톤 일정

(폰트 10pt, 100자 이상, 1000자 이내) 

항목

세부내용

1

2

3

4

5

비고

요구사항분석

요구 분석

 

 

 

 

 

 

SRS 작성

 

 

 

 

 

 

관련분야연구

주요 기술 연구

 

 

 

 

 

 

관련 시스템 분석

 

 

 

 

 

 

설계

시스템 설계

 

 

 

 

 

 

 

 

구현

코딩 및 모듈 테스트

 

 

 

 

 

 

 

 

테스트

시스템 테스트

 

 

 

 

 

 

 




첨부화일 (아래 안내는 첨부 후에 삭제할 것)

1. 동영상 (위 본문 페이지에 삽입)
2. 중간 보고서(PDF)
Ċ
10조 캡스톤,
2014. 4. 1. 오전 3:09