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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
양수명 (인하대학교) 송원재 (인하대학교) 최익수 (인하대학교) 유상조 (인하대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제42권 제9호
발행연도
2017.9
수록면
1,796 - 1,805 (10page)
DOI
10.7840/kics.2017.42.9.1796

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

초음파 환경에서의 사물인터넷 기기 제어를 위한 딥러닝 기반 동작 인식 시스템 구현
양수명 ,  송원재 ,  최익수 외 1명 한국통신학회논문지 2017.09 학술저널
딥러닝을 활용한 사물인터넷기기 제어를 위한 초음파 환경에서의 동작 인식
양수명 ,  송원재 ,  김수희 외 2명 한국통신학회 학술대회논문집 2017.06 학술대회자료

초록· 키워드

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음성 인식이나 제스처 인식 방법을 이용한 IoT 기기를 제어하는 방법은 많이 제시되었지만, 본 논문은 사물인터넷 기기를 제어하기 위해 딥 러닝을 적용한 동작 구별 방법을 제안한다. 초음파를 사용하는 스피커와 마이크로폰 사이에서 특정한 동작에 의한 도플러효과로 인해 생긴 미세한 주파수 변화를 이미지화하고 컨볼루션 뉴럴 네트워크(Convolutional Neural Network)를 통해 손동작을 구별한다. 구별된 각각의 동작 값을 MQTT(Message Queue Telemetry Transport) 프로토콜을 통해 원격으로 라즈베리 파이로 전송한다. 라즈베리 파이는 전송받은 동작 값을 통해 사물인터넷 기기들을 제어한다. 모의실험을 통해 사물인터넷 기기제어를 위한 새로운 제어방식 시스템의 성능을 확인하였다.
#Doppler effect #STFT #convolutional neural network #MQTT protocol #IoT

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 구현을 위한 기반 기술 적용
Ⅲ. 제안하는 동작 인식 시스템 및 IoT 단말 제어 방법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
D. P. Hong, “HCI survey based on gesture recognition,” Telecommun. Rev., vol. 18, no. 3, pp. 403-413, Jun. 2008. A. Fernandez-Lopez, O. Martinez, and F. M. Sukno, “Towards estimating the upper bound of visual-speech recognition : The visual lip-reading feasibility database,” 2017 12th IEEE Int. Conf. Automatic Face & Gesture Recognition, pp. 208-215, Washington, DC, DC, USA, Apr. 2017. J. R. Parker and M. Baumback, “Finger recognition for hand pose determination,” 2009 IEEE Int. Conf. Syst., Man and Cybernetics, pp. 2492-2497, San Antonio, TX, Oct. 2009. A. Eigenstetter, M. Takami, and B. Ommer, “Randomized max-margin compositions for visual recognition,” 2014 IEEE Conf. Comput. Vision and Pattern Recognition, pp. 3590- 3597, Columbus, OH, Sept. 2014. G. Marin, F. Dominio, and P. Zanuttigh, “Hand gesture recognition with leap motion and kinect devices,” 2014 IEEE ICIP, pp. 1565-1569, Paris, Oct. 2014.

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