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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 정윤호
- 발행연도
- 2020
- 저작권
- 한국항공대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수5
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손동작 인식은 사용자 및 응용 분야에 따라 사용하는 손동작에서 차이가 있다. 이에 상황에 따라 필요한 손동작을 직접 학습할 수 있는 실시간 학습 기능은 손동작 인식 분야에서 필수적인 기능이다. 하지만, 기존 손동작 인식에서 많이 사용되는 DTW 기반 손동작 인식 알고리즘, MLP, CNN과 같은 인공 신경망은 모두 복잡한 학습 알고리즘을 가져 실시간 학습이 불가능하다. 이에 반해, RCE 신경망은 간단한 학습 구조를 가져 실시간 학습이 가능하지만, 기존 RCE 신경망은 time-dependent 데이터의 유사도 측정에 적합하지 않아 손동작 인식 분야에서 높은 성능을 보이지 못한다. 이에 time-dependent 데이터 유사도 측정에 강인한 DTW의 계산 복잡도 및 메모리 크기를 30% 줄인 ADTW 알고리즘을 제안하고, 실시간 학습이 가능한 RCE 신경망에 ADTW 알고리즘을 결합한 새로운 손동작 인식 알고리즘을 제안한다.
제안된 손동작 인식 알고리즘은 Verilog-HDL을 사용하여 하드웨어로 구현하였으며, FPGA 기반 설계 및 검증이 수행되었다. 제안된 손동작 인식기는 31,275개의 logic element, 280,896bits memory로 구현되었으며, 150 MHz 동작 주파수 기준 학습하는데 0.423ms, 인식하는데 0.426ms가 걸리는 것을 확인하여 실시간 학습 및 인식이 가능함을 보였다. 또한 제안된 손동작 인식기를 사용하여 손동작 인식 시스템 구축하고 성능 평가를 수행한 결과, 기존 RCE 신경망, MLP, DTW 기반 손동작 인식기 대비 약 13.2%, 10.6%, 4% 높은 98.6%의 인식 성능을 보이는 것을 확인하였다.
제안된 손동작 인식 알고리즘은 Verilog-HDL을 사용하여 하드웨어로 구현하였으며, FPGA 기반 설계 및 검증이 수행되었다. 제안된 손동작 인식기는 31,275개의 logic element, 280,896bits memory로 구현되었으며, 150 MHz 동작 주파수 기준 학습하는데 0.423ms, 인식하는데 0.426ms가 걸리는 것을 확인하여 실시간 학습 및 인식이 가능함을 보였다. 또한 제안된 손동작 인식기를 사용하여 손동작 인식 시스템 구축하고 성능 평가를 수행한 결과, 기존 RCE 신경망, MLP, DTW 기반 손동작 인식기 대비 약 13.2%, 10.6%, 4% 높은 98.6%의 인식 성능을 보이는 것을 확인하였다.
목차
제1장 서 론 (Introduction) 11.1 연구의 배경 11.2 연구의 필요성 21.3 논문의 구성 3제2장 Backgrounds 42.1 RCE 신경망 42.2 DTW 6제3장 제안된 HGR 알고리즘 103.1 제안된 HGR 알고리즘의 개념 103.2 ADTW 113.2.1 복잡도 감소 연구의 필요성 113.2.2 ADTW 윈도우 143.3 제안된 HGR 알고리즘 19제4장 하드웨어 구조 설계 224.1 손동작 인식기의 하드웨어 구조 224.2 Neural Network의 하드웨어 구조 244.2.1 Neuron 244.2.2 ADTW Unit 254.2.3 ADTW 264.2.4 Data Comp. Unit 274.3 RTL Level Simulation 및 FPGA 기반 구현 결과 29제5장 손동작 인식 플랫폼 구성 및 성능 평가 315.1 손동작 인식 플랫폼 315.1.1 IMU센서 335.1.2 아두이노 345.2 데이터 셋 365.3 성능 평가 37제6장 결론 41참 고 문 헌 42SUMMARY 44
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