상위 5개 변수 해석
tGravityAcc mean() X - 시간 영역에서 측정된 X축 방향 중력 가속도의 평균 값
그래프 해석
- 주요 특징:
- LAYING이 가장 분포가 좁고 밀도가 높은 형태를 보이며, 이는 누워 있을 때 중력 가속도가 거의 일정하다는 것을 나타냅니다.
- WALKING 관련 활동은 다양한 값에 걸쳐 나타나는데, 이는 몸을 움직이며 방향이 자주 바뀌기 때문입니다.
- 종합적 해석
- 정적 활동 (STANDING, LAYING, SITTING): X축 방향의 중력 가속도 평균 값이 특정 범위에 집중되어 있으며, 값이 거의 변하지 않는다는 것을 알 수 있습니다.
- 동적 활동 (WALKING, WALKING_DOWNSTAIRS, WALKING_UPSTAIRS): 중력 가속도 평균 값이 더 다양한 범위에 분포되어 있으며, 활동 중 몸의 움직임에 의해 중력 가속도의 변화가 큽니다.
여기서 중력 가속도란?
- 지구 중심 방향으로 작용: 중력 가속도는 항상 지구 중심으로 향하기 때문에, 물체가 어느 위치에 있든 항상 아래 방향으로 작용합니다.
- 가속도 센서에서의 측정: 스마트폰이나 웨어러블 기기에는 가속도 센서(Accelerometer)가 장착되어 있어, 기기의 움직임이나 방향 변화를 측정할 수 있습니다. 이 센서가 측정하는 값에는 중력에 의한 가속도와 사용자의 동작에 의한 가속도가 모두 포함되어 있습니다.
- 신체 활동 분석: 중력 가속도는 기기에서 특정 방향으로 작용하는 힘으로 측정됩니다. 예를 들어, 웨어러블 기기를 착용하고 있는 사용자가 서 있거나 누워 있을 때는 중력 가속도가 특정 방향으로 일정하게 나타나지만, 걷거나 뛰는 동안에는 중력 가속도와 사용자의 운동에 의한 가속도가 복합적으로 나타나기 때문에 보다 복잡한 값이 측정됩니다.
angle(Y,gravityMean) - 중력 벡터와 Y축 방향 벡터 사이의 각도를 의미
그래프 분석
- LAYING:
- LAYING의 경우 angle(Y,gravityMean)이 다른 활동과는 달리 넓게 분포하고, 밀도가 낮습니다. 이는 사용자가 누워 있는 상태에서는 중력 벡터와 Y축이 일정한 각도를 유지하지 않고 다양한 값을 가지기 때문입니다. 누운 자세에서는 중력 벡터가 X축이나 Z축 쪽으로 기울어져 있을 가능성이 크기 때문에 각도가 다양하게 나타납니다.
- STANDING, SITTING, WALKING, WALKING_DOWNSTAIRS, WALKING_UPSTAIRS:
- 이 활동들은 대부분 angle(Y,gravityMean)이 0에서 0.2 사이에 집중되어 있습니다. 특히 STANDING과 SITTING의 경우, 각도가 0에 가까운 위치에서 밀집되어 있는데, 이는 사용자가 서 있거나 앉아 있을 때 중력 벡터가 Y축과 평행하거나 거의 평행한 상태를 유지하기 때문입니다.
- WALKING, WALKING_DOWNSTAIRS, WALKING_UPSTAIRS는 분포가 약간 더 넓고, 그에 따라 각도가 변하는 범위가 더 다양합니다. 이는 걷거나 계단을 오르내릴 때 몸의 움직임이 크기 때문에 중력 벡터와 Y축 사이의 각도가 더 변화하기 때문입니다.
- WALKING 관련 활동의 분포:
- 걷기와 계단 오르내리기와 관련된 활동(WALKING, WALKING_DOWNSTAIRS, WALKING_UPSTAIRS)의 경우, 다른 활동에 비해 밀도가 분산되어 있고 각도가 0 근처에서 약간 벗어나 있습니다. 이는 움직임 중에 몸의 균형이 계속해서 변화하고, 중력 벡터와 Y축 사이의 각도 또한 자주 변하기 때문입니다.
종합적인 해석:
- LAYING과 같은 활동은 중력 벡터가 Y축과 일정한 각도를 유지하지 않고 다양하게 분포하여, 각도 값이 분산되고 밀도가 낮게 나타납니다.
- STANDING, SITTING과 같은 정적 활동은 각도가 특정 값에 집중되어 밀도가 높게 나타나며, 이는 자세가 일정하게 유지되기 때문에 중력 벡터와 Y축의 관계가 안정적임을 나타냅니다.
- WALKING 관련 활동은 움직임으로 인해 중력 벡터가 Y축과 다양한 각도를 형성하고, 이에 따라 밀도도 상대적으로 넓게 퍼져 있습니다.
tGravityAcc-energy()-X - X축 방향의 중력 가속도 에너지 값으로, 중력 가속도 데이터의 변화량을 측정한 지표
그래프 분석
이 그래프는 tGravityAcc-energy()-X 변수의 밀도 함수로 활동별 에너지 분포를 나타냅니다. tGravityAcc-energy()-X는 시간 영역에서 X축 방향의 중력 가속도의 에너지를 의미하며, 각 활동에 따른 중력 가속도 에너지의 밀도 분포를 비교할 수 있습니다.
그래프 해석:
- X축 (tGravityAcc-energy()-X): X축 방향 중력 가속도의 에너지 값입니다. 이 값은 중력 가속도의 제곱 합을 통해 얻은 값으로, 신호의 강도를 나타냅니다.
- Y축 (Density): 특정 에너지 값의 빈도를 나타내는 밀도입니다. 밀도가 높을수록 해당 에너지 값이 더 자주 발생한 것을 의미합니다.
- 색상별 활동 유형: 각 활동이 서로 다른 색으로 표시되어 있어 활동별로 에너지 분포를 시각적으로 비교할 수 있습니다.
활동 유형별 분포 해석:
- LAYING (오렌지색 곡선):
- LAYING 활동의 경우 에너지 값이 -1 근처에서 매우 높은 밀도를 보이고 있습니다.
- 이는 누워 있을 때 중력 가속도의 변화가 거의 없고, 중력 가속도 자체가 일정하기 때문에 에너지 값이 낮고 밀집된 분포를 보입니다.
- STANDING, SITTING, WALKING, WALKING_DOWNSTAIRS, WALKING_UPSTAIRS:
- STANDING (파란색), SITTING (갈색) 활동의 경우, 에너지 값이 0.5에서 1 사이에 밀집된 형태를 보입니다.
- 이는 서 있거나 앉아 있을 때 중력 가속도가 크게 변하지 않지만, 약간의 움직임이 있을 수 있기 때문에 에너지 값이 LAYING보다는 높지만 일정한 범위에 밀집되어 있습니다.
- WALKING 관련 활동:
- WALKING (빨간색), WALKING_DOWNSTAIRS (보라색), WALKING_UPSTAIRS (초록색) 활동의 경우, 에너지 값이 약 0.5에서 1 사이에 분포되어 있으며, 다른 활동들보다 약간 더 넓게 퍼져 있습니다.
- 걷거나 계단을 오르내릴 때 몸이 움직이며 중력 가속도가 변하게 되고, 이러한 움직임이 에너지 값의 분포를 넓히는 결과를 가져옵니다. 특히 WALKING_DOWNSTAIRS와 같은 활동은 다양한 움직임 때문에 에너지 분포가 넓게 나타납니다.
종합적인 해석:
- **정적 활동 (LAYING, STANDING, SITTING)**은 중력 가속도의 에너지가 일정하거나 낮은 값에 밀집되어 있는 것을 확인할 수 있습니다. 특히, LAYING의 경우 거의 변화가 없는 상태이기 때문에 에너지가 매우 낮습니다.
- **동적 활동 (WALKING, WALKING_DOWNSTAIRS, WALKING_UPSTAIRS)**은 에너지 값이 더 넓게 분포되어 있으며, 이는 다양한 움직임이 발생함에 따라 중력 가속도의 변화가 크기 때문입니다.
tGravityAcc-max()-X - X축 방향의 중력 가속도에서 나타난 최대 값을 의미합니다
그래프 해석
- X축 (tGravityAcc-max()-X): X축 방향의 중력 가속도 중에서 최대 값을 의미합니다. 이 값은 시간 동안 측정된 X축 방향 중력 가속도 값들 중 가장 큰 값을 나타냅니다.
- Y축 (Density): 특정 가속도 값이 얼마나 자주 발생했는지를 나타내는 밀도입니다. 밀도가 높을수록 해당 가속도 값이 특정 활동에서 자주 나타나는 것을 의미합니다.
- 색상별 활동 유형: 각 활동이 서로 다른 색으로 표시되어 있어 활동별로 최대 가속도 값의 분포를 시각적으로 비교할 수 있습니다.
활동 유형별 분포 해석:
- LAYING (오렌지색 곡선):
- LAYING 활동의 경우, tGravityAcc-max()-X 값이 음수 방향에서 넓게 분포하고 있습니다.
- 이는 사용자가 누워 있을 때 중력 가속도가 일정하지 않으며, X축 방향으로 큰 변화를 가지지 않는 특징을 보여줍니다. 누워 있을 때의 최대 가속도 값이 상대적으로 낮다는 것을 알 수 있습니다.
- STANDING, SITTING, WALKING, WALKING_DOWNSTAIRS, WALKING_UPSTAIRS:
- STANDING (파란색), SITTING (갈색), 그리고 WALKING 관련 활동들은 tGravityAcc-max()-X 값이 1 근처에서 매우 높은 밀도를 보입니다.
- 이는 이러한 활동들이 X축 방향에서의 중력 가속도가 거의 변화하지 않으며, 대부분 최대 값이 일정한 범위(약 1 근처)에 집중되어 있음을 의미합니다. 특히 STANDING의 경우 밀도가 가장 높고 분포가 좁습니다.
- WALKING, WALKING_DOWNSTAIRS, WALKING_UPSTAIRS:
- WALKING (빨간색), WALKING_DOWNSTAIRS (보라색), WALKING_UPSTAIRS (초록색) 활동들은 tGravityAcc-max()-X 값이 1 근처에 집중되어 있으나, 밀도가 STANDING보다는 넓게 분포되어 있습니다.
- 이는 걷거나 계단을 오르내릴 때 중력 가속도가 순간적으로 큰 변화를 가지며, 그 결과 최대 가속도 값이 다양한 값을 가질 수 있음을 의미합니다.
종합적인 해석:
- **정적 활동 (LAYING, STANDING, SITTING)**은 중력 가속도의 최대 값이 일정한 범위에 집중되어 있음을 확인할 수 있습니다. 특히 LAYING의 경우 최대 가속도 값이 음수로 나타나며, 이는 움직임이 거의 없음을 나타냅니다.
- **동적 활동 (WALKING, WALKING_DOWNSTAIRS, WALKING_UPSTAIRS)**은 최대 가속도 값이 더 넓게 분포되어 있으며, 이는 움직임에 따라 중력 가속도의 최대 값이 다양하게 변하는 것을 보여줍니다.
tGravityAcc-min()-X - X축 방향의 중력 가속도에서 나타난 최소 값
그래프 해석
그래프 해석:
- X축 (tGravityAcc-min()-X): X축 방향 중력 가속도의 최솟값을 의미합니다. 시간 동안 측정된 가속도 값들 중 가장 작은 값을 나타냅니다.
- Y축 (Density): 특정 최소 값의 빈도를 나타내는 밀도입니다. 밀도가 높을수록 해당 최소 값이 특정 활동에서 자주 발생한 것을 의미합니다.
- 색상별 활동 유형: 각 활동이 서로 다른 색으로 표시되어 있어 활동별로 최소 가속도 값의 분포를 시각적으로 비교할 수 있습니다.
활동 유형별 분포 해석:
- LAYING (오렌지색 곡선):
- LAYING 활동의 경우, tGravityAcc-min()-X 값이 -1 근처에서 분포하고 있고, 다른 활동에 비해 넓게 퍼져 있습니다.
- 이는 누워 있는 동안 중력 가속도가 거의 일정하며, X축 방향의 가속도 변화가 작고 약간 음수로 나타날 수 있다는 것을 의미합니다. 누워 있는 상태에서 중력 벡터가 X축에 대해 기울어지기 때문에 이러한 값이 나타날 수 있습니다.
- STANDING, SITTING, WALKING, WALKING_DOWNSTAIRS, WALKING_UPSTAIRS:
- STANDING (파란색), SITTING (갈색) 활동의 경우, tGravityAcc-min()-X 값이 1 근처에 매우 높은 밀도를 보입니다.
- 이는 서 있거나 앉아 있을 때 X축 방향에서 중력 가속도의 변화가 거의 없고, 대부분 최솟값이 1에 가깝다는 것을 의미합니다.
- WALKING 관련 활동(빨간색, 보라색, 초록색)은 STANDING과 SITTING과 유사한 분포를 가지지만, 약간 더 넓게 퍼져 있습니다. 이는 걷거나 계단을 오르내릴 때 순간적으로 중력 가속도가 다양하게 변화할 수 있다는 것을 나타냅니다.
- WALKING, WALKING_DOWNSTAIRS, WALKING_UPSTAIRS:
- 걷기와 계단 오르내리기와 관련된 활동의 경우, 최소 가속도 값이 다른 정적 활동보다 약간 더 분산되어 있습니다.
- 이는 이러한 활동들에서 가속도의 변동성이 조금 더 크기 때문에 나타나는 특징입니다. 특히, 계단 오르내리기(WALKING_DOWNSTAIRS, WALKING_UPSTAIRS)는 움직임이 더 다양하여 최솟값이 약간 더 분산될 수 있습니다.
종합적인 해석:
- **정적 활동 (LAYING, STANDING, SITTING)**은 중력 가속도의 최솟값이 일정한 범위에 집중되어 있음을 확인할 수 있습니다. 특히, LAYING의 경우 음수 방향에 퍼져 있으며, 이는 누워 있는 동안 중력 벡터가 기울어져 있기 때문입니다.
- **동적 활동 (WALKING, WALKING_DOWNSTAIRS, WALKING_UPSTAIRS)**은 최소 가속도 값이 보다 넓게 분포되어 있으며, 이는 다양한 움직임 때문에 중력 가속도의 변화가 크다는 것을 나타냅니다.
이상 끗..