웨어 러블 센서 를 이용 하 여 수집 한 데이터 는 다양 한 한계 가 있 다 . 그 들 은 부정확 하 고 쓸모없 는 많 은 정보 를 포함 하 고 있 다 . 또한 센서 데이터 는 노이즈 및 누락 값 과 같 은 신호 인공 산물 에 의해 손상 되 어 분류 성능 이 크 게 저하 된다 . 따라서 센서 데이터 의 사전 처리 및 필터링 에서 , 분석 전 에 데이터 를 미리 처리 하 고 필터링 한다 . 불 일치 와 노이즈 를 제거 하 기 위해 데이터 를 필터링 한다 . ASCII 문자 를 제거 하 여 데이터 를 정리 한다 . 데이터 에서 그러 한 소음 을 제거 하 기 위해 칼만 ( Kalman ) 필터링 이 라고 하 는 잘 알려진 필터링 방식 을 사용 한다 . 또한 ReplaceMissingValues 라는 비지 도 필터 는 데이터 세트 에 누락 된 모든 숫자 값 을 사용 가능 한 데이터 의 수단 과 모드 로 대체 하 기 위해 사용 된다 . 무인 특성 은 RemoveUseless 필터 라는 비지 도 필터 를 사용 하 여 최대 90 % 의 분산 을 통해 제거 된다 . 그런 다음 숫자 값 은 정규 화 필터 를 사용 하 여 정규 화 되 며 , 모든 분류 에 대해 0 과 1 사이 로 제한 된다 . 이러 한 단계 를 거친 후 EmEditor 를 사용 하 여 데이터 세트 를 n 개 의 데이터 파일 로 나누 고 , 추가 처리 를 위해 Hadoop 클라우드 환경 으로 업로드 한다 .