일상 생활 환경에서 스마트 폰 기반의 인간 활동 인식 시스템의 평가

이 활동 인식 방법론의 전반적인 목표는 현실적인 일상 생활 환경에서 지속적인 활동을 포함하여 웨어러블 이동성 모니터링 시스템을 테스트하기 위한 표준화된 평가 방법을 제공하는 것입니다. 이 방법은 신체 재활, 생물 의학 공학 및 생체 역학 분야의 주요 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있으며, 예를 들어 사람의 움직임을 기록하는 웨어러블 센서 시스템이 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공하는지 여부와 같은 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기술의 주요 장점은 평가 프로토콜이 실제 일상 생활 환경을 반영하는 제어 과정을 사용한다는 것입니다: 참가자의 오른쪽 앞 엉덩이에 휴대폰 홀스터를 단단히 부착하는 것으로 시작합니다.

센서 데이터를 수집하는 데 사용되는 이동성 측정 스마트폰에서 애플리케이션을 시작합니다. 그런 다음 스마트폰을 장치 뒷면이 바깥쪽을 향하도록 하여 홀스터에 넣습니다. 그런 다음 익명성을 위해 두 번째 스마트폰에서 디지털 비디오 녹화를 시작합니다.

참가자의 얼굴을 보여주지 않고 두 번째 스마트폰에서 비교 동영상을 녹화합니다. 그러나 활동 회로 중에 모든 활동 전환이 기록되어야 합니다. 참가자를 팔로우하고 두 번째 스마트폰을 사용하여 참가자의 모든 행동을 기록합니다.

서 있는 자세에서 참가자에게 다음 지침을 제공하는 것으로 시작합니다. 스마트폰을 흔들어 평가판 시작을 알립니다. 10초 이상 서 있다가 가까운 의자로 걸어가 앉습니다.

일어나서 60m 정도 걸어가면 엘리베이터 승강장이 나오고 엘리베이터가 도착할 때까지 기다렸다가 엘리베이터로 걸어 들어갑니다. 다음으로 방향을 틀어 가정 환경으로 걸어갑니다. 욕실에 들어가 양치질을 시뮬레이션하고, 머리를 빗고, 손을 씻고, 수건을 사용하여 손을 말리는 것을 시뮬레이션합니다.

그런 다음 부엌으로 걸어가 선반에서 접시를 꺼내 카운터에 놓습니다. 부엌 싱크대의 물을 주전자에 채우고 주전자를 스토브에 놓습니다. 그런 다음 토스터에 빵을 넣으십시오.

다음으로, 식당으로 걸어가 식탁에 앉습니다. 식탁에서 식사하는 것을 시뮬레이션합니다. 그런 다음 일어서서 부엌 싱크대로 돌아와 접시를 헹구고 선반에 놓습니다.

계단통까지 50미터를 걸어갑니다. 문을 열고 계단통으로 들어갑니다. 13계단을 올라가 복도로 통하는 계단 문을 엽니다.

우회전하여 복도를 따라 15m 정도 걸어가세요. 그런 다음 참가자에게 돌아서서 15미터 정도 걸어가 계단통으로 돌아가도록 지시합니다. 문을 열고 계단통으로 들어가 13계단을 내려가 계단통을 빠져나오세요.

다음으로, 방으로 들어가 침대에 누운다. 그런 다음 일어나서 경사로까지 10미터를 걸어갑니다. 경사로를 걸어 올라가 돌아서 경사로를 걸어 내려갑니다.

복도로 계속 걸어 들어가 바깥쪽으로 문을 엽니다. 다음으로, 포장된 통로로 100m 걸어갑니다. 돌아서서 방쪽으로 다시 걸어갑니다.

그런 다음 방으로 들어가 시작 지점에 서십시오. 계속 서서 스마트폰을 흔들어 재판이 끝났음을 알립니다. 평가판이 완료되면 두 번째 스마트폰에서 녹음을 중지하고 참가자로부터 홀스터가 있는 첫 번째 스마트폰을 제거합니다.

마지막으로 첫 번째 스마트폰에서 데이터 로깅 응용 프로그램을 중지합니다. 획득한 모션 데이터 파일과 비디오 파일을 두 전화기에서 컴퓨터로 복사하여 후처리합니다. 이 프로토콜은 일상 생활 환경에서 지속적인 활동 중 웨어러블 이동성 모니터링 시스템 또는 WMMS에 대한 평가 방법에 대해 논의했습니다.

민감도와 특이도는 세 가지 유형의 분류, 즉 이동성 또는 부동성에 대해 측정되었습니다. 앉거나, 서거나, 눕거나, 걷고, 앉거나, 서거나, 눕거나, 걷거나, 계단을 오르거나, 작은 서 있는 움직임. 이 프로토콜은 이전 보고서보다 WMMS 시스템에 대해 더 보수적인 결과를 가져오지만, 여기에 보고된 결과는 일상적인 관행의 결과를 더 잘 반영할 것입니다.

이 기술을 숙달하면 제대로 수행하면 10-15분 안에 완료할 수 있습니다. 이 절차를 시도하는 동안 연구 참가자에게 명확한 지침을 제공하고 비디오에서 기록할 수 있도록 모든 활동 전환을 기록하는 것을 기억하는 것이 중요합니다. 이 절차에 따라, 센서 출력에 대해 다른 계산 방법을 수행하여 개발 후 더 나은 활동 분류 방법을 개발할 수 있습니다.

이 기술은 인간 활동 인식 분야의 연구자들이 현실 세계로 변환될 수 있는 환경에서 웨어러블 이동성 모니터링을 탐구할 수 있는 길을 열어줍니다. 이 비디오를 시청한 후에는 지속적인 테스트 환경을 설정하고 인간 활동 모니터링 애플리케이션을 평가하기 위해 관련 인간 움직임 데이터를 캡처하는 방법을 잘 이해하게 될 것입니다. 장애가 있는 사람들은 이동성과 균형 능력이 다르므로 이 절차를 수행할 때 넘어지거나 과로하지 않도록 예방 조치를 취해야 한다는 것을 잊지 마십시오.