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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
천진원 (국민대학교) 최선웅 (국민대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제45권 제12호
발행연도
2020.12
수록면
2,140 - 2,149 (10page)
DOI
10.7840/kics.2020.45.12.2140

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2021

움직임 및 초음파 기반 CNN을 사용한 손동작 숫자 인식
천진원 보안스마트에어모빌리티학과 2021.01 학위논문

2020

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초음파 신호와 가속도 데이터를 활용한 손동작 분류 모델
천진원 ,  최선웅 한국통신학회 학술대회논문집 2020.02 학술대회자료

초록· 키워드

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IT 기술이 발전함에 따라 웨어러블 기기와 IoT(Internet of Things) 기기들이 늘어나고, 사람들에게 보편화되고 있다. 휴대성을 위해 기기들의 크기가 점점 작아지면서, 일반적인 버튼이나 터치를 이용한 기술로 제어하는 것은 점점 어려워지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 사람의 동작을 인식하여 기기를 제어하는 새로운 방식의 인터페이스에 대한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 추가적인 센서를 사용하지 않고, 스마트폰의 마이크와 스피커, 스마트워치에 내장되어있는 가속도계만으로 손동작을 분류하는 방법을 제시한다. 가속도 데이터와 초음파 데이터를 융합(fusion)하여, 손동작 분류의 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 데이터를 융합하는 연산에 따라서 Max, Add, Concat 모델로 구분한다. 융합 모델은 한 가지의 데이터만 학습한 모델에 비해 분류 정확도가 향상되는 것을 확인하였다. 성능이 가장 높은 모델인 Concat 모델은 10가지 패턴에 대해서 90.0%의 분류 정확도를 보이는 것을 확인하였고, 이는 가속도 데이터만 사용하여 학습한 모델보다 5.8%, 초음파 데이터만 사용한 모델보다는 16.4% 향상된 분류 정확도이다.
#Gesture Recognition #Acceleration Data #Ultrasound Data #Fusion Model #Short-Time Fourier Transform

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 가속도와 초음파 기반 손동작 분류 방법
Ⅳ. 성능 평가
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
http://www.apple.com/siri/. https://www.samsung.com/sec/apps/bixby/. https://assistant.google.com/. C. Chen, C. Ting, and Y. Huang, “3D interactive system using integral photography by embedded optical sensors for portable devices,” J. Display Technol., vol. 12, no. 11, pp. 1329-1334, 2016. google schola F. Erden and A. E. Cetin, “Hand gesture based remote control system using infrared sensors and a camera,” IEEE Trans. Consumer Electron., vol. 60, no. 4, pp. 675-680, 2014. google schola

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