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현재의 가속도계 기반 장치의 기술과 응용은 신체 활동(PA) 연구에서 대량의 원시 가속도 신호 데이터의 캡처 및 저장 또는 전송을 허용합니다. 이러한 풍부한 데이터는 PA 특성을 개선할 기회를 제공할 뿐만 아니라 물류 및 분석적 도전 과제를 가져옵니다. 우리는 다양한 분야의 연구자와 개발자들이 이러한 분석적 도전 과제에 어떻게 대응하고 있는지, 데이터 저장, 전송 및 빅 데이터 컴퓨팅의 발전이 어떻게 물류적 도전 과제를 최소화할 것인지 논의합니다. 이러한 새로운 접근 방식은 PA 연구자들에게 카운트 기반 접근 방식 및 PA 에너지 소비(PAEE) 추정을 위한 회귀 보정에서 원시 가속도 신호에서 추출한 특징을 기반으로 한 활동 특성화 및 EE 추정으로의 전환을 포함한 여러 패러다임 전환의 필요성을 가져옵니다. 또한 PA 연구를 촉진하기 위해 분석 방법에 대한 협력적 접근 방식을 제안하며, 이는 여러 독립적 보정 연구에서 벗어나야 합니다. 마지막으로, 우리는 가속도계 기반 장치가 나타내는 PA와 자가 보고 방식으로 평가된 PA의 구분이 필요하다고 주장합니다.
Troiano et al. (Tue,)는 이 질문을 연구했습니다.