근전도 기반 수화 인식에서의 센서 재착용의 영향

김태희; 김종만; 구범모; 정하늘; 남예진; 김영호

doi:10.3795/KSME-B.2020.44.3.185

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저자정보: 김태희 (연세대학교) 김종만 (연세대학교) 구범모 (연세대학교) 정하늘 (연세대학교) 남예진 (연세대학교) 김영호 (연세대학교)

저널정보: 대한기계학회 대한기계학회 논문집 B권 대한기계학회논문집 B권 제44권 제3호(통권 제414호)

발행연도: 2020.3

수록면: 185 - 190 (6page)

DOI: 10.3795/KSME-B.2020.44.3.185

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근전도와 관성 신호를 이용한 수화 인식 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 8채널의 근전도 센서와 한 개의 관성 센서로 구성된 암밴드 모듈을 이용하여 수화 인식을 수행하고 센서 모듈 재착용의 영향을 분석하였다. 다섯 명의 일반인과 네 명의 농아인이 양팔에 암밴드형 모듈을 착용하고 각각 한글 수화 40단어와 19단어를 수행하였다. 모든 단어는 5회씩 측정하였으며 2주간 센서를 재착용하여 5차 반복 진행하였다. 수화 동작 분류를 위해 근전도 특성 값으로 mean average value, Wilson amplitude, zero crossing을 선정하여 인공신경망에 적용하였다. 실험 결과, 센서 재착용 데이터의 훈련이 증가됨에 따라 수화 분류 정확도가 현저히 향상되었다. 센서 재착용 데이터를 훈련하지 않은 경우 분류 정확도는 54.69%였으나, 4차 반복 실험 데이터의 훈련 시 89.19%의 정확도를 보였다.

#Sign Language(수화) #Electromyography(근전도) #Artificial Neural Network(인공신경망)

참고문헌 (14)

참고문헌 신청

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Camastra, F. and De Felice, D., 2014, “LVQbased Hand Gesture Recognition Using a Data Glove,” Neural Networks and Surroundings, Vol. 19, pp. 159~168.

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