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
학술저널
저자정보
김진수 (조선대학교) 송철호 (조선대학교) 박은상 (조선대학교) 반성범 (조선대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제7호(JKIIT, Vol.20, No.7)
발행연도
2022.7
수록면
39 - 46 (8page)
DOI
10.14801/jkiit.2022.20.7.39

이용수

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

초록· 키워드

오류제보하기
근전도 신호는 근육이 움직일 때 발생하는 미세전류를 전압값의 형태로 측정한 신호로, 다양한 분야에서 활용이 가능하다. 그러나 기존 연구에서 사용한 대부분의 근전도 데이터는 동작의 개수가 적기 때문에 데이터 안정성이 취약하고, 근전도 신호의 변동성을 확인할 수 없는 문제가 발생한다. 또한, 데이터가 공개되지 않았기 때문에 사용할 수 없다. 본 논문에서는 많은 피험자를 대상으로 multi-session 근전도 데이터(이후로 CS_sEMG DB라고 함)를 구축하는 방법을 설명한다. 구축한 데이터는 200명의 피험자가 12개 동작을 수행하였고 이를 2채널로 측정하였다. 각 동작은 10회 반복하였으며, 각 Session은 하루 이상의 시간 간격을 두었다. 그리고 구축한 CS_sEMG DB의 효용성을 확인하기 위해 동작 인식 실험을 진행했다. 이 실험 결과를 통해 CS_sEMG DB를 이용하여 동작 인식이 가능하다는 것을 보였고, 구축한 데이터 세트의 활용 가능성을 확인하였다.
#multi-session data #benchmarking data #electromyogram signal #motion recognition

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. Multi-session 근전도 데이터 구축 방법
Ⅳ. 실험 방법 및 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

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

다채널 신경전극 어레이를 이용한 말초 신경신호의 측정 및 분석
추준욱 재활복지공학회논문지 2016 .11
신경과학 Ⅰ: 신경신호 인코딩과 디코딩
이호석 한국정보과학회 학술발표논문집 2006 .10
심전도의 이상치 신호 제거를 이용한 Xception 기반 스트레스 분류
송철호 ,  김진수 ,  최규호 외 1명 한국정보기술학회논문지 2023 .05
넓은 입력전압 범위를 갖는 용접전원장치 설계
김진수 ,  남승민 ,  홍대영 외 1명 전력전자학회 학술대회 논문집 2022 .07
3단 구성 OBC 손실 분석을 통한 고효율 동작 지점 선정
최홍석 ,  김진수 ,  신홍석 외 1명 전력전자학회 학술대회 논문집 2022 .07

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-004-001528645