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저자정보
진성호 (충남대학교) 심희동 (충남대학교) 안장원 (충남대학교) 최효은 (충남대학교) 박우진 (충남대학교) 지수빈 (충남대학교) 양석조 (충남대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2022년 학술대회
발행연도
2022.11
수록면
663 - 667 (5page)

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VR controllers are generally used by hand. But they are not suitable for Handicapped with amputated arm joint. Controllors for them are needed because virtual reality technology can become close to our real life. This study aims to implement it through electromyography signal and Deep learning. Data sets are created through digital filtering and time series feature extraction. Using 1d CNN-LSTM, CNN is used to create a feature map of electromyogram signal and LSTM is used to analyze time series associations. This model takes about 370ms to calculate the predicted data. Loss of prediction through train data is 0.00164, and 0.008458 for test data and 0.008688 for validation data.
#근전도(Electromyographic) #딥러닝(Deep learning) #가상현실(Virtual Reality) #손가락 동작 추정(Finger motion tracking) #회귀(Regression)

목차

Abstract
1. 서론
2. 이론 및 실험
3. 결론
참고문헌

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