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저자정보
이슬아 (한양대학교 ERICA) 최유나 (한양대학교) 차광열 (한양대학교) 성민창 (한양대학교) 배지현 (한양대학교) 최영진 (한양대학교 ERICA)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇학회 논문지 제15권 제3호
발행연도
2020.9
수록면
240 - 247 (8page)

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This paper presents a novel knitted data glove system for pattern classification of hand posture. Several experiments were conducted to confirm the performance of the knitted data glove. To find better sensor materials, the knitted data glove was fabricated with stainless-steel yarn and silver-plated yarn as representative conductive yarns, respectively. The result showed that the signal of the knitted data glove made of silver-plated yarn was more stable than that of stainless-steel yarn according as the measurement distance becomes longer. Also, the pattern classification was conducted for the performance verification of the data glove knitted using the silver-plated yarn. The average classification reached at 100% except for the pointing finger posture, and the overall classification accuracy of the knitted data glove was 98.3%. With these results, we expect that the knitted data glove is applied to various robot fields including the human-machine interface.
#Data Glove #Wearable Sensor #Fabric Strain Sensor #Motion Classification

목차

Abstract
1. 서론
2. 니트 데이터 글러브 설계 및 제작
3. 실험 방법 및 결과
4. 결론
References

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