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김종만 (연세대학교) 구범모 (연세대학교) 남예진 (연세대학교) 김영호 (연세대학교)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 한국정밀공학회 2021년도 춘계학술대회 논문집
발행연도
2021.5
수록면
110 - 110 (1page)

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본 연구에서는 암밴드형 sEMG 센서와 ANN 분류기를 사용하여 손가락 자세 인식 알고리즘을 개발하였다. 실험은 오른손잡이인 성인 10 명(남성 7 명, 여성 3 명)을 대상으로 진행되었으며, 피험자들은 오른쪽 요측수근굴근에 센서의 메인모듈이 위치하도록 착용한 뒤 12 가지 자세(Rest, Spread, V-sign, O.K.-sign, Scissor-sign, Finger Pointing, Thumb-up, Palmar/Lateral/Tip Pinch, Cylindrical/Spherical Grasp)를 MVC 20%로 각각 5초씩 수행하였다. 실험은 전극이동을 고려하기 위해 센서를 10 회 재 착용하여 반복 수행되었다. 시간 도메인의 특성벡터 21 개를 선정하여 각각 10-fold Cross-validation 으로 ANN 분류기에 적용하였으며, 임계값 기반 특성벡터는 선행연구에서 제안한 임계값과 rest 상태에서의 RMS 값으로 정의된 임계값(Threshold = T × RMSrest; T = 0 : 0.5 : 10)을 각각 적용하여 비교하였다. 훈련세션 수에 따른 특성벡터^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE10581686');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#
#sEMG #Artificial neural network #Feature vector #Electrode shift #Pearson's correlation coefficient

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