조위덕 성지훈 2019-02 28769 https://aurora.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/14860 학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :전자공학과,2019. 2 웰니스에 대한 관심이 증대됨에 따라 개인의 건강상태를 웨어러블 디바이스로 모니터링하는 연구들이 늘어나고 있다. 이에 따라 웨어러블 디바이스에서 운동과 일상 활동을 구분하는 다양한 방법들이 연구되어 왔다. 이러한 기존 연구는 대부분 기계학습을 활용한 방식이다. 하지만 개인별 학습 데이터에 의존적인 과적합 문제와 연속적인 사건으로 구성되는 사람의 행동을 독립적으로 취급하여 인식 결과가 중간에 끊기고 오인행동이 생기는 문제가 있다. 이에 본 연구는 운동 시 심박이 오르내리는 생체반응 원리를 기반으로 한 운동 상태 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 3축 가속도 센서와 PPG 센서를 통해 활동강도 및 심박 수를 산출하여 심박 회복기를 판단한 후, 활동강도 검사 또는 심박 상승기 검사를 통해 운동 상태를 검출한다. 실험 결과에서 제안하는 알고리즘은 평균 정확도 98.64%, 정밀도 98.05%, 재현율 98.62%로 기존 알고리즘보다 개선된 모습을 보였다. 제1장 서 론 1 제2장 관련 연구 3 제3장 본 론 5 제1절 제안 알고리즘 개요 5 제2절 가속도 및 광용적맥파 신호 측정 방법 및 실험 7 제3절 활동강도 및 심박 수 산출 8 제4절 심박 회복기 검출 9 제5절 운동 상태 검출 12 제4장 실험 결과 15 제5장 결 론 28 참 고 문 헌 29 kor The Graduate School, Ajou University 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다. 손목형 웨어러블 디바이스에서 사람의 심박변화와 활동강도를 이용한 운동 검출 방법 Sung Ji Hoon Thesis 아주대학교 일반대학원 Sung Ji Hoon 일반대학원 전자공학과 2019. 2 Master I804:41038-000000028769 http://dcoll.ajou.ac.kr:9080/dcollection/common/orgView/000000028769 As interest in wellness grows, There is a lot of research about monitoring individual health using wearable devices. Accordingly, a variety of methods have been studied to distinguish exercise from daily activities using wearable devices. Most of these existing studies are machine learning methods. However, there are problems with over-fitting on individual person’s learning, data discontinuously recognition by independent segmenting and fake activity. This paper suggests a detection method for exercise activity based on the physiological response principle of heart rate up and down during exercise. This proposed method calculates activity intensity and heart rate from triaxial and photoplethysmography sensor to determine a heart rate recovery, then detects exercise by estimating activity intensity or detecting a heart rate rising state. Experimental results show that our proposed algorithm has 98.64% of averaged accuracy, 98.05% of averaged precision and 98.62% of averaged recall.