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Korean Institute of Information Scientists and Engineers (구)정보과학회논문지 정보과학회논문지 제21권 제6호
발행연도
1994.6
수록면
1,068 - 1,077 (10page)

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체중 분포 이동 파형이란 신체 운동시 왼발과 오른 발에 연속적으로 실리는 체중의 변화에 의해 생성되는 파형을 의미한다. 본 연구에서는 골퍼의 티샷 스윙시 전자 체중기에 의해 감지되는 연속적인 체중 분포 이동 파형에서 한 사이클의 티샷 스윙 파형을 신경망 기법을 적용하여 추출한 후, 추출된 파형에서 9개의 특징점을 찾고 이를 분석하는 알고리즘을 연구하였다. 이를 위해 입력 파형으로부터 스윙 부분만을 효율적으로 분류할 수 있는 특징 추출 방법을 제안하였으며, 여러 번의 실험 및 학습에 의해 최적의 신경망을 구축하여 97.75％ 이상의 높은 인식율을 얻을 수 있었다. 신경망은 3층의 오류 역전파 알고리즘으로 구성하였으며 8개의 입력 노드, 10개의 히든 노드 그리고 2개의 출력 노드를 갖는다. 또한, 입력 벡터의 중요성을 측정한 후 이를 바탕으로 입력 노드와 히든 노드를 연결하는 초기 가중치를 수정하여 재 학습하였다. 10개의 랜덤 시드 상에서 수정된 초기 가중치에 의한 학습으로 인식율이 향상되고 학습 시간이 단축됨을 보였다. 추출된 스윙 파형 내에서 9개의 특징점을 추출하기 위해 사전 지식을 이용하여 3개의 특징점을 먼저 찾고, 나머지 특징점은 시간 보간을 이용하여 찾았다.

목차

요약

ABSTRACT

1. 서론

2. 체중 분포 이동 파형의 특성 및 분류 기법

3. 신경망 입력 벡터 추출 및 적용

4. 티샷 스윙 패턴 내의 특징점 추출

5. 시스템의 실험 환경 및 기능

6. 결론 및 향후 연구 방향

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