Development and Accuracy Validation of a GPS-based Sedentary Behavior Location Classification Model: Applying the CatBoost Algorithm
인문사회기초연구 · 박사과정생연구장려금지원사업
2026년
2340063273
교육부
한국연구재단
국민대학교
김태현
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2028.08.31
1,000만원
1,000만원
기초연구
대학
서울특별시
... 표준(Gold Standard)인 ActivPAL 데이터를 기준으로 검증하며, 신규 데이터 수집을 통한 교차 검증으로 모델의 신뢰도와 일반화 가능성을 확보한다. 세부목표 2에서는 공간 정보인 GPS 데이터를 결합하여 분류모델의 판별 성능을 최적화한다. GPS 데이터로부터 추출된 이동 속도 등의 파생 변인을 기존 학습 모델에 통합 재학습시킴으로써, 단순 가속도 데이터만 활용했을 ...
본 연구는 머신러닝 기반의 좌식행동 분류모델을 개발하고, GPS 데이터를 활용하여 좌식행동 장소를 식별하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 총 세 단계에 걸쳐 연구를 수행한다.1단계에서는 좌식행동 데이터를 수집하기 위해 건강한 성인 60명을 선정(성별, BMI 고려)하고, ActiGraph, ActivPAL, MSPA를 활용하여 일상생활 환경에서 총 4일간...
... 좌식행동 개입 전략 수립에 기초자료를 제공할 수 있다. 예를 들어, 학교, 직장, 공공기관 등에서 좌식행동이 많이 발생하는 특정 공간을 파악하고, 해당 공간에 스탠딩 책상 설치, 활동 유도 알림 시스템 도입 등 환경적 개선을 통해 자연스럽게 신체활동을 유도하는 정책 마련이 가능하다. 이러한 접근은 좌식행동을 단순히 개인의 생활 습관 문제가 아닌, 환경적·구조적 문제로 바라보고 해결하는 방향으로 ...