메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김종만 (연세대학교) 구범모 (연세대학교) 남예진 (연세대학교) 양수민 (연세대학교) 김영호 (연세대학교)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 한국정밀공학회 2021년도 추계학술대회 논문집
발행연도
2021.11
수록면
96 - 96 (1page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
근전도 기반 손 동작 인식은 편리성과 높은 정확도 등의 장점 때문에 최근 Human-computer Interaction (HCI) 등 다양한 분야에서 많은 관심을 받고 있다. 본 연구에서는 일반인들이 편리하게 사용할 수 있는 암밴드형 근전도 센서를 개발하였으며, 일상생활에서도 높은 분류 성능을 유지하기 위해 전극 이동과 특성벡터를 고려하여 알고리즘을 개발하였다. 건강한 성인 10 명(남성 7 명, 여성 3 명, 24.1 ± 0.7 세)을 대상으로 근전도를 측정하였으며, 피험자들은 우측 하완에 8 개의 근전도 모듈로 구성된 암밴드 센서를 착용한 뒤 12 가지(Rest, OK-sign, Spread, Scissor-sign, Finger Pointing, V-sign, Thumb-up, Cylindrical Grasp, Spherical Grasp, Lateral Pinch, Palmar Pinch, Tip Pinch) 자세를 수행하였다. 손 자세들은 무작위로 각각 5 초씩 수행되었으며, Dynamome ... 전체 초록 보기
#sEMG #Pattern recognition #Hand posture #Electrode shift #Feature vector

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

기계학습을 적용한 신체활동 웨어러블 디바이스의 정확성 검증
이광희 ,  김재명 ,  최지엽 외 2명 한국체육측정평가학회지 2019 .09

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0