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신동원 (금오공과대학교) 조우석 (금오공과대학교) 김민수 (인비) 홍준호 (금오공과대학교) 김설하 (부산테크노파크)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 한국정밀공학회 2021년도 춘계학술대회 논문집
발행연도
2021.5
수록면
269 - 269 (1page)

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최근 로봇과 사용자 간의 인터페이스를 중요시 여기면서 수많은 센서와 장비들을 이용하여 수집된 신호를 바탕으로 로봇을 제어하는 방식이 늘어나고 있다. 그 중 대표적인 것이 사람의 생체신호를 이용한 로봇제어이다. 생체신호로는 뇌전도(Electroencephalography, EEG), 근전도(Electromyography, EMG), 심전도(Electrocardiogram, ECG) 등이 있다. 특히 근전도 신호는 신체 근육의 수축 및 이완의 움직임에 따라 발생하는 전기적 신호로 사람과 로봇의 상호작용을 위한 차세대 제어 방식으로 주목받고 있다. 사람의 생체신호를 이용한 근전도 제어방식은 기존의 조이스틱이나 버튼 형태의 전통적인 제어방식에 비해 다양한 동작을 동시에 인식할 수 있어 직관적인 제어가 가능한 장점이 있지만, 신호의 크기가 작고 미약하며 잡음이 많아 정확한 신호를 ... 전체 초록 보기
#Robot hand #Machine learning #EMG sensor #Artificial neural network

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