본 논문에서는 범주형 발바닥 압력으로부터 추출한 시간적으로 적응적인 가중치 누적 기반 특징을 이용하여 보행 중 활동 인식 및 보행자 식별을 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안 방법은 압력 관련 세 가지 특징에 기반하며, 이는 서 있는 발의 압력을 각 보행 단계마다 세 가지 서로 다른 시간 가중 형태로 누적하여 계산한다. 또한 압력 변화를 반영하는 특징을 고려한다. 이 네 가지 특징은 시간에 따라 단계 압력 데이터를 서로 다르게 가중하여, 단계별로 서 있는 자세를 규명한다. 우리는 이러한 특징을 보행 중 서 있는 발을 분석하는 데 사용한 다음, 다층 다중 클래스 지지 벡터 머신 분류기들을 통해 보행 중 활동을 인식하고 보행자를 식별한다. 실험 결과, 연속된 8보를 분석할 때 두 과제 모두에서 제안 방법이 97%의 정확도를 달성함을 보였다. 더 빠른 처리를 위해서는, 각각의 과제를 두 보 연속을 고려하여 보행 중 활동 인식 및 보행자 식별에서 각각 89.9%와 91.3%의 정확도를 보이는 반면, 한 보만 고려할 때는 정확도가 각각 83.3%와 82.3%로 감소한다. 비교 결과는 정확도와 시간 민감도 측면에서 제안 방법의 높은 성능을 입증하였다.

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