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스마트폰 기반 행동인식 기술 동향

[내용]

Ⅰ. 서론
Ⅱ. 스마트폰 기반 행동인식 기술 동향
Ⅲ. 행동인식을 위한 데이터베이스 동향
Ⅳ. 결론
약어 정리

Ⅰ. 서론

사용자 행동 인식(HAR: Human Activity Recogni-tion) 기술은 다양한 센서를 활용하여 사람의 모션이나 제스처와 관련된 정보를 수집하고 해석하여 행동을 인식하는 기술을 의미한다. 사용자 행동은 다른 사람과 효과적인 소통을 위한 중요한 정보가 되며, 특히 HCI (Human-Computer Interaction), HRI(Human-Robot Interaction) 등 사람과 기술이 소통하기 위한 필수적인 정보를 제공해준다. 또한, 사람의 행동을 통하여 그 사람의 건강 상태를 유추할 수 있는 많은 정보를 제공하기 때문에 헬스케어 분야에서 많이 활용되고 있으며, 영상감시시스템에서는 다양한 위협을 탐지하기 위한 목적으로 행동인식 정보를 사용하고 있다. 따라서 다양한 환경과 목적으로 사용자 행동 인식에 관한 연구가 진행되고 있으며, 기술 분석 기관인 Gartner는 행동 인식 기술을 차세대 스마트폰 시장을 견인할 수 있는 핵심 기술 중 하나로 전망하고 있다[1].

사용자 행동 인식 기술은 분석하는 데이터의 종류에 따라 크게 영상분석 기반의 행동인식 기술과 온바디 센서 기반의 행동 인식 기술로 구분할 수 있다[2]. 영상분석 기반의 행동인식 기술은 RGB 카메라 또는 Depth 카메라로부터 수집되는 영상을 분석하여 사람의 행동을 인식하는 기술이며, 온바디 센서 기반의 행동인식 기술은 사용자에게 장착된 가속도 센서(Accelerometer), 자이로스코프(Gyroscope), 블루투스, 사운드 센서 등의 다양한 센서 정보를 분석하여 행동을 인식하는 기술이다. 최근 스마트폰은 광범위한 사용자를 확보하고 있으며, 관성측정장치를 비롯한 다양한 센서를 기본적으로 내장하고 있어 사용자에게 별도의 센서를 부착하지 않아도 행동 인식에 필요한 데이터를 수집 할 수 있는 장점이 있다. 따라서 스마트폰을 이용하여 사용자의 행동을 인식하는 연구가 활발하게 진행되고 있다.

스마트폰을 이용한 행동인식 기술은 연구자가 직접 설계한 특징(Hand-Crafted Feature)에 기계학습 방법을 사용하여 행동을 인식하던 방법이 주로 사용되었으나, 최근에는 컴퓨터 비전, 음성인식 등에서 뛰어난 성능을 보여주는 딥러닝을 적용한 방법들이 많이 제안되고 있다. 따라서 본고에서는 온바디 센서 기반 행동인식 기술 중 스마트폰을 이용한 행동인식 기술의 동향과 이슈에 초점을 두고 기술 할 것이다. 또한, 행동인식 기술의 개발 및 성능 평가를 위해서는 필수적인 요소인 행동인식 데이터베이스 구축과 관련된 기술 동향을 추가로 분석하였다.

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