학술논문
빅데이터 기반의 가속도 신호를 이용한 집단 행동패턴 및 활동성 분석 시스템
이용수 29
- 영문명
- Group Behavior Pattern and Activity Analysis System Using Big Data Based Acceleration Signals
- 발행기관
- 한국스마트미디어학회
- 저자명
- 김태웅(Tae Woong Kim)
- 간행물 정보
- 『스마트미디어저널』Vol6, No.3, 83~88쪽, 전체 6쪽
- 주제분류
- 공학 > 컴퓨터학
- 파일형태
- 발행일자
- 2017.09.30
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국문 초록
빅데이터를 이용한 데이터 분석 시스템은 정치, 교통, 자연재해, 쇼핑, 고객관리, 의료, 기상정보 등의 다양한 분야에서 활용할 가치가 있다. 특히 웨어러블 디바이스로부터 수집한 가속도 신호를 이용한 개인의 운동량 분석은 이미 보편화되어 사용되고 있다. 하지만 이러한 시스템에서 사용하는 데이터는 개인의 운동량을 측정하기에 필요한 데이터만을 저장하고 있기 때문에, 개인의 운동량외의 다양한 분석결과들은 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 개인의 스마트폰에서 수집 가능한 가속도 신호를 24시간측정하고 이를 빅데이터 기반으로 저장하여 집단 행동패턴 및 활동성 분석을 위한 시스템을 제안한다. 또한 다양한 스마트기기에서 사용할 수 있도록 표준 메시징을 이용하여 가속도신호를 송신하고 분석결과를 수신하는 시스템을 제안한다.
영문 초록
The data analysis system using Big-data is worthy to be used in various fields such as politics, traffic, natural disaster, shopping, customer management, medical care, and weather information. Particularly, the analysis of the momentum of an individual using an acceleration signal collected from a wearable device has already been widely used. However, since the data used in such a system stores only the data necessary for measuring the individual activity, it does not provide various analysis results other than the exercise amount of the individual. In this paper, I propose a system that analyzes collective behavior pattern and activity based on the acceleration signal that can be collected from personal smartphones for 24 hours a day and stored in big data. I also propose a system that sends acceleration signals and receives analysis results using standard messaging to use on various smart devices.
목차
Ⅰ. 서 론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 빅데이터 기반 분석 시스템
Ⅳ. 결 론
키워드
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