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센서센서 데이터데이터 수집수집

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상황인지상황인지 컴퓨팅과컴퓨팅과 인공지능인공지능상황인지상황인지 컴퓨팅과컴퓨팅과 인공지능인공지능

목차목차

• 개요

• 센서 소개

• 응용 분야

• 실제 센서 소개– Armband 센서

• 연구 사례

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상황인지상황인지 기술변화기술변화 동향동향

22222222

상황인지상황인지 & & 행동인식을행동인식을 위한위한 센서센서 기술기술 개요개요

E-Sense Project의 예

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센서센서 종류종류

• 사용자 신체– 생리적 정보

– 생체인식센서: 신원, 감정, 표정, 행동 (Gait)

– 위치 정보 수집 센서 (GPS)

• 환경– 비디오 카메라

– 조명

– 소음 & 소리

– 온도 & 습도

– 압력

– 움직임 감지– 움직임 감지

– 가속도

• 오브젝트– 오브젝트의 위치 및 상태

센서

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센서와센서와 로깅로깅 데이터데이터 종류종류

ETRI’06

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환경환경 정보정보 수집수집 센서센서 킷의킷의 발전발전

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물체물체 센서센서 예예

LoveGety

스위스 ETH의 지능형 사물 플랫폼

77777777MIT bYOB 프로젝트의 스마트 백

신체신체 센서의센서의 예예 (1)(1)

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신체신체 센서의센서의 예예 (2)(2)

Olympus Optical Co., Ltd. is pleased to announce its new wearable user interface technologies. Employing gestures and other hand movements for input, the systemis an ideal match for new wearable PCs.

99999999

신체신체 센서센서 예예 (4)(4)

http://www.redwoodhouse.com/wearable/index.htmlhttp://wearables.cs.bris.ac.uk/public/wearables/esleeve.htmhttp://www.ices.cmu.edu/design/streetware/

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환경환경 센서의센서의 예예

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센서센서 통합통합 모델모델 (1)(1)

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센서센서 통합통합 모델모델 (2)(2)

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센서센서 통합통합 모델모델 (3)(3)

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상황인지상황인지 응용응용: : 건강건강 & & 응급응급 관리관리

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상황인지상황인지 응용응용: : 제품제품 구매구매

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상황인지상황인지 응용응용: : 지능형지능형 자동차자동차 (GM/CMU)(GM/CMU)

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지능형지능형 자동차를자동차를 위한위한 센서센서 모형모형

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상황인지상황인지 응용응용: : 정보공유정보공유 메신저메신저

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상황인지상황인지 응용응용 기타기타

Flexor

Digital Threshold

Electronic Wallet

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EE--Sense: Ambient ControlsSense: Ambient Controls

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EE--Sense: Friend FinderSense: Friend Finder

2222222222222222

EE--Sense: Entertainment “Sense: Entertainment “경험경험 공유공유””

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EE--Sense Context DefinitionSense Context Definition

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EE--Sense: Basic Sensor ModelSense: Basic Sensor Model

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센서센서 응용응용 프로젝트프로젝트

• TEA Wearable– 상황: 걷기, 계단 올라가기/내려오기, 달리기, 서있기, 앉기

• Context Phone Book– 연결 상태: 꺼짐, 자동응답, 바쁨(사용 중)

– 사용장소: 집, 직장, 길거리

– 응답 상태: 빨강, 노랑, 초록

• Calls.Calm

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MIT Media LAB (1)MIT Media LAB (1)

• Media Laboratory, Massachusetts Institute of Technology

• Area: Visual Contextual Awareness in Wearable Computing (1998년)

• Sensor: Vision

• Method– Probabilistic object recognition

• 근처의 다양한 Vector를 인식한 뒤이들과의 확률적 관계를 통해

물체 인식 (O: object, M: measurement)

– Task recognition with HMM

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MIT Media LAB (2)MIT Media LAB (2)

• 연구 내용: 가속도 센서 기반 사람의 활동 인식 (2004년)– 신체의 다양한 부위별 성능 비교 서베이

– 분석 방법별 인식 성능 비교/분석

• 센서: 가속도 센서

• 분석 특징– Mean, energy, frequency-domain entropy, and correlation

• 분류 방법– Decision Tree C4.5

– 비교: IBL, Naive Bayes

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eWatcheWatch Sensor PlatformSensor Platform

• CMU Computer Science Lab, 2005

• Activity Recognition + improving power consumption

• Hardware• Hardware– LCD, LED, vibration motor, speaker,

Bluetooth for wireless communication

– Li-Ion battery with a capacity of 700mAh

• Sensors– a two-axis accelerometer

(ADXL202; +/- 2g)

– Microphone, light & temperature sensors

• Method• Method– multi-class SVMs

– HMM based Selective Sampling

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Activity and Location Recognition using Wearable SensorsActivity and Location Recognition using Wearable Sensors

• Dead reckoning (odometry)– 신호가 없는 동안에도 이전에 받았던 신호를 바탕으로 상태정보를 갱신

– 시간이 지나면서 점증적으로 움직임 정보를 통합

• 실내 환경의 사용자 위치 인식– ‘걷기’ 를 인식하여 사용자의 위치를 추정

– 2D 환경의 모델링이 아닌 추상적 언어 표현으로 모델 설계

– 86.7% 인식률: 6개 목적지의 12 경로

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Continuous Electronic Data Capture of Physiology, Behavior and Continuous Electronic Data Capture of Physiology, Behavior and Experience in Real Life: Towards Ecological Momentary Assessment of Experience in Real Life: Towards Ecological Momentary Assessment of EmotionEmotion

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The Gator Tech Smart House (1)The Gator Tech Smart House (1)

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The Gator Tech Smart House (2)The Gator Tech Smart House (2)

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ArmBandArmBand 센서센서

• 센서 장비: ArmBand 2기– 잘 알려진 Wearable Sensor 제품: SenseWear사 제품

– 팔에 부착하여 다양한 정보 수집 가능

• 측정 가능 정보

동작동작 센서센서

– Accelerometer(2축), heat flux, galvanic skin response, skin temperature, near body temperature

• 약 5일간의 데이터 축적/저장 가능

출처: http://www.armband.it/

ArmBandArmBand Log DataLog Data 동작동작 센서센서

• 참고참고참고참고: Professional License Key : Professional License Key : Professional License Key : Professional License Key 필요필요필요필요