In this paper, we perform a study on the sensor positioning and data acquisition details for the HAR system. We develop a framework to support training and evaluation of a deep learning model on human activity data. The activity data is collected in both real-world and lab environments using our testbed system that consists of on-body IMU sensors and an Android mobile device. From the experiment results, we identify that low-frequency (e.g., 10 Hz) activity data is effective for the activity recognition. We verify that four sensors at both sides of wrists, right ankle, and waist can achieve 91.2% recognition accuracy in recognizing ADLs including eating and driving activity. Also, we recognize that two sensors on the left wrist and right ankle are sufficient to present reasonable performance without incurring discomfort in everyday life.
KSP 제안 키워드
Activity Recognition, Android mobile device, Data Acquisition(DAQ), Experiment results, IMU sensor, Learning model, Real-world, Recognition Accuracy, Training and evaluation, deep learning(DL), everyday life
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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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