학술대회
A Basic Study of Activity Type Detection and Energy Expenditure Estimation for Children and Youth in Daily Life Using 3-axis Accelerometer and 3-Stage Cascaded Artificial Neural Network
14NC5300, 아동?청소년 비만 예방 관리를 위한 스마트 칼로리 트래킹 기술 개발 및 소아청소년 비만관리 서비스 시범,
김승환
초록
It is important to prevent obesity in childhood given that many obese adults have been obese since childhood. An activity monitor could provide an effective aid in preventing obesity if it records not only the calorie assessment but also activity detection to check how active a child is in daily life. The current study is for activity monitoring algorithm and we designed 3-stage cascaded artificial neural network. To develop the algorithm, we recruited 76 participants, made 3-axis accelerometer for them, and acquired activity data and calorie consumption data through them. Finally, we designed 3-stage cascaded network to classify the activities and to assess energy consumption. The 3-stage network classifies 4 activities of walking, running, stairs moving, and jumping rope with overall accuracy of 94.70%, and predicts calorie consumption with average accuracy of 81.91%, which is better than the results of the 2-stage network. Future work would include the enhancement of the network performance.
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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