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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 2,280 - 2,290 (11page)
- DOI
- 10.7840/kics.2021.46.12.2280
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근전도 센서 기반 손동작 인식 기술은 자연스러운 손동작을 세부적으로 인식할 수 있어 인터페이스 기술로서 활발히 연구되고 있다. 그러나 기존에는 환자의 손동작과 병원 환경을 고려한 환자를 위한 근전도 기반 손동작 인식 디바이스에 대한 연구가 미비하다. 환자는 근력이 약하고 관절 가동 범위가 제한적이므로 지정한 손동작을 완전히 수행하기 어려운 문제가 있다. 그리고 환자의 편의성과 위생을 고려한 손동작 인식 디바이스의 설계 및 구현이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 불완전 손동작 인식 기법을 제안하고 환자를 위한 손동작 인식 디바이스를 설계 및 구현하였다. 불완전 손동작을 포함한 근전도 데이터세트를 수집하고 경량 심층신경망 모델을 학습시킴으로써 환자에 특화된 손동작 인식이 가능하도록 하였다. 그리고 제안하는 손동작 인식 디바이스는 온디바이스 손동작 인식이 가능하고 저전력 MCU와 비접착식 근전도 센서를 기반으로 구현하여 병원 인터페이스로서 활용성이 높다. 본 논문에서는 불완전 손동작 인식에 대해 모델 구조, 경량화, 센서 구성, 사용자 및 세션에 따른 성능평가를 진행하였다. 성능평가 결과 87.68%의 정확도로 불완전 손동작 인식이 가능함을 확인하였고 경량화 후에는 84.98%의 정확도를 보임을 확인하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 손동작 인식 디바이스
Ⅳ. 제안하는 손동작 인식 기법
Ⅴ. 성능평가
Ⅵ. 결론
References
참고문헌 (29)
참고문헌 신청
S. Yoo, S. Jung, S. Kim, E. Kim, K. Lee, E. Chung, and H. Hwang, “A personalized mobile patient guide system for a patient-centered smart hospital: Lessons learned from a usability test and satisfaction survey in a tertiary university hospital,” Int. J. Med. Informatics, vol. 91, pp. 20-30, Apr. 2016.
S. Cooper, A. Di Fava, C. Vivas, L. Marchionni, and F. Ferro, “ARI: The social assistive robot and companion,” IEEE Int. Conf. Robot and Human Interactive Commun., Sep. 2020.
J. Roth, B. Batzer, B. Hug, and A. Widmer, “Defect rates in touchless versus mechanical hand hygiene dispensers,” Infection Control & Hospital Epidemiology, vol. 39, no. 3, pp. 359-360, Mar. 2018.
C. Leonardi, A. Albertini, F. Pianesi, and M. Zancanaro, “An exploratory study of a touch-based gestural interface for elderly,” Nordic Conf. Human Comput. Interaction, Oct. 2010.
Y. Song, D, Demirdjian, and R. Davis, “Continuous body and hand gesture recognition for natural human computer interaction,” ACM Trans. Interactive Intell. Syst., vol. 2, no. 5, pp. 1-28, Mar. 2012.
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