Un usuario de un smartphone puede sentirse cómodo, feliz, seguro, etc., si su smartphone funciona de manera inteligente según su contexto o el contexto del dispositivo. En este artículo, tratamos la posición de un smartphone en el cuerpo y los objetos que se llevan, como las bolsas, como el contexto de un dispositivo. La posición de almacenamiento de un smartphone impacta en el rendimiento de la notificación al usuario, así como en la medición de los sensores integrados, que juegan un papel importante en el control de la funcionalidad del dispositivo, el reconocimiento preciso de actividades y la detección ambiental confiable. En este artículo, se reconocen nueve posiciones de almacenamiento, incluidas cuatro tipos de bolsas, utilizando un acelerómetro en un smartphone. En total, se seleccionan 63 características como un conjunto de características entre 182 características definidas sistemáticamente, que pueden caracterizar y discriminar el movimiento de un terminal de smartphone durante la caminata. Como resultado de la validación cruzada de dejar un sujeto fuera, se muestra una precisión de 0.801 para la clasificación de nueve clases, mientras que se obtiene una precisión de 0.859 contra cinco clases, que fusiona las subclases de los bolsillos de los pantalones y las bolsas. También mostramos la evaluación del rendimiento básico para seleccionar el tamaño de ventana y el clasificador adecuados. Además, se presenta el análisis de las características contribuyentes.