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논문 기본 정보

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저자정보
주성수 (한양대학교) 박훈기 (한양대학교병원) 김인영 (한양대학교) 이종실 (한양대학교)
저널정보
한국재활복지공학회 재활복지공학회논문지 재활복지공학회논문지 제11권 제4호
발행연도
2017.11
수록면
371 - 376 (6page)

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본 논문에서는 원형 근전도 시스템 장비를 사용하여 근전도 패턴인식을 할 때, 장비의 센서 위치와 무관하게 패턴 인식이 가능한 알고리즘을 제안한다. 6가지 동작의 8채널 근전도 신호를 1초간 측정한 데이터를 이용하여 14개의 특징점을 추출하였다. 또한 8개의 채널에서 추출된 112개의 특징점을 나열하여 주성분분석을 하고 영향력이 높은 데이터만을 추려내어 8개의 입력 신호로 줄였다. 모든 실험은 k-NN 분류기를 이용하여 데이터를 학습시키고 5-fold 교차 검증을 사용하여 데이터를 검증하였다. 기계학습에서 데이터를 학습시킬 때, 어떤 데이터를 학습하느냐에 따라 그 결과가 크게 달라진다. 기존의 연구들에서 사용하는 학습 데이터를 사용 할 경우 99.3%의 정확도를 확인하였다. 그러나 센서의 위치가 22.5도 정도만 틀어지더라도 67.28%의 정확도로 명확하게 떨어짐을 보았다. 본 논문에서 제안하는 학습 방법을 사용 할 경우 98%의 정확도를 보이고 장비의 센서의 위치가 바뀌더라도 98% 근처의 정확도를 유지함을 보였다. 이러한 결과를 사용하여 원형 근전도 시스템을 사용하는 사용자들의 편의성을 크게 증대시켜 줄 수 있을 것으로 보인다.
#Bio-Signal Processing #EMG #Pattern Classification #Machine Learning #PCA

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 원형 근전도 제스쳐 인식 알고리즘
3. 실험 결과
4. 결론 및 고찰
REFERENCES

참고문헌 (15)

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[학술대회논문] - Abreu / 2016 / Evaluating Sign Language Recognition Using the Myo Armband / XVIII Symposium on Virtual and Augmented Reality(SVR) on IEEE google schola [보고서] - W Geng / 2016 / Gesture recognition by instantaneous surface EMG images : 36571 ~ google schola [학술지(정기간행물)] - 정의철 / 2012 / 표면 근전도를 이용한 Artificial Neural Network 기반의 동작 분류 알고리즘 / 재활복지공학회논문지 6 (1) : 67 ~ 73 dbpia [학술지(정기간행물)] - Khushaba, Rami N / 2016 / Combined influence of forearm orientation and muscular contraction on EMG pattern recognition / Expert Systems with Applications 61 : 154 ~ 161 google schola [학술대회논문] - Sathiyanarayanan, Mithileysh / 2016 / MYO Armband for physiotherapy healthcare: A case study using gesture recognition application / Communication Systems and Networks, 8th International Conference on. IEEE google schola

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