기계 학습을 이용한 운동 중 에너지 소모량 추정 방법

Q: 이 논문에서 정의한 에너지 소모량이란 무엇인가?

에너지 소모량은 운동량의 지표로서, 신체 활동을 통해 소비되는 열량을 의미한다. 이는 운동 기구에서 제공하는 부정확한 값과 달리, 심장박동수와 개인의 특성(성별, 나이, 키, 몸무게 등)을 종합적으로 고려하여 기계 학습으로 정확하게 추정할 수 있는 값이다.

Q: 운동 중 에너지 소모량을 정확하게 추정하는 데 가장 효과적인 기계학습 알고리즘은 무엇인가?

연구 결과, 심장박동 센서와 개인 특성을 활용한 에너지 소모량 추정 모델에서 선형회귀(LR) 알고리즘이 가장 낮은 RMSE(1.49)와 가장 높은 상관관계(0.91)를 보였다. 이는 LR 모델이 다른 알고리즘에 비해 실제 에너지 소모량을 가장 정확하게 예측함을 의미한다.

김솔지; 이정아; 전용관; 이경우

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김솔지 (연세대학교) 이정아 (연세대학교) 전용관 (연세대학교) 이경우 (연세대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2016년 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2016.6

수록면: 460 - 462 (3page)

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운동의 중요성이 강조되고 있지만, 대부분 사람이 실천에 어려움을 겪는다. 운동에 동기를 부여하는 도구로써 에너지 소모량을 정확히 제공하는 것이 필요하다. 또한, 최근 착용형 스마트 기기에 기본적으로 심장박동 센서가 탑재되어 출시되고 있다. 그래서 운동 중 정확한 에너지 소모량을 추정하기 위하여 심장박동 센서와 기계학습을 사용한 방법을 제안한다. 기본적인 운동인 ... 전체 초록 보기

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