멀티모달 센서 퓨전 기반의 실내 사용자 행동패턴 추출 방안

• 영문명: Indoor User Behavior Pattern Extraction Method Based on Multimodal Sensor Fusion
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 전서인(Seo-In Jeon) 서은샘(Eun-Saem Seo)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제20권 제3호, 637~644쪽, 전체 8쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.06.30

국문 초록

스마트폰에 내장된 자이로센서와 가속도센서를 통하여 획득한 데이터를 대상으로 멀티모달 센서 퓨전을 기반으로 하는 사용자 행동패턴 추출방안을 제안하였다. 이를 위하여 두 센서의 시계열 데이터를 동기화하고, 서로 다른 센서로부터 획득한 데이터에 대하여 퓨전을 실행하도록 설계하였다. 제안한 멀티모달 센서 퓨전 기반의 실내 사용자 행동패턴 추출 방안의 실효성을 실증하고자 실내 환경을 체험하는 사용자가 소지한 스마트폰으로부터 수집된 센서 데이터를 활용하였다. 데이터는 자이로센서와 가속도센서에서 획득한 데이터로 구성되었는데, 단일 센서를 사용한 기존 방식 대비 행동 패턴 분류 정확도가 향상되었으며, 정적 행동과 동적 행동의 구분이 뚜렷하게 실별하였다. 본 연구의 결과는 실내 환경에서의 사용자 행동 모니터링, 안전 관리, 시설 이용 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것이다.

영문 초록

This study proposes a user behavior pattern extraction method based on multimodal sensor fusion using data acquired from gyroscope and accelerometer sensors embedded in smartphones. The proposed system is designed to synchronize time-series data from both sensors and perform fusion on data obtained from different sensors. To demonstrate the effectiveness of the proposed multimodal sensor fusion-based indoor user behavior pattern extraction method, sensor data collected from smartphones carried by users experiencing indoor environments were utilized. The data consisted of information acquired from gyroscope and accelerometer sensors, showing improved accuracy in behavior pattern classification compared to conventional methods using single sensors, with clear distinction between static and dynamic behaviors. The results of this study can be applied to various fields including user behavior monitoring in indoor environments, safety management, and facility usage pattern analysis.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 관련연구

Ⅲ. 센서퓨전 기반 행동패턴 인식

Ⅳ. 실험 및 결과 분석

Ⅴ. 결론 및 향후 연구

References

키워드

가속도센서 행동 패턴 분류 자이로센서 멀티모달 센서 퓨전 시계열 데이터 분석 Acceleration Sensor Behavior Pattern Classification Gyro Sensor Multimodal Sensor Fusion Time Series Data Analysis