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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
김성중 (연세대학교) 김종만 (연세대학교) 안순재 (연세대학교) 김영호 (연세대학교)
저널정보
한국재활복지공학회 한국재활복지공학회 학술대회 논문집 2017 한국재활복지공학회 춘계학술 심포지엄
발행연도
2017.4
수록면
73 - 76 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

암밴드 센서를 이용한 인공신경망 기반의 수화 인식 시스템
김성중 ,  김종만 ,  구범모 외 2명 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 2018.05 학술대회자료

2017

암밴드형 근전도 센서를 이용한 앙상블 인공 신경망 학습 기반의 실시간 지화 인식 시스템
김성중 ,  김종만 ,  안순재 외 1명 한국재활복지공학회 학술대회 논문집 2017.04 학술대회자료

초록· 키워드

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Deaf people using sign language and finger language experience social inequalities and financial losses due to communication restrictions. This study developed a finger language recognition algorithm based on ensemble artificial neural network(E-ANN) using an armband system with multi EMG sensors. The developed algorithm was composed of signal acquisition, filtering, segmentation, feature extraction and E-ANN based classifier. The algorithm was evaluated from 17 subjects. 80% of the feature vectors obtained from Korean finger language(14 consonants, 17 vowels, 7 number) were used for classifier training and 20% for evaluation. The E-ANN consisting of classifiers from 1 to 10 was trained using 50∼1500 training data. The accuracy of all classifiers was obtained through 5-fold cross validation and the accuracy of the optimal E-ANN and general ANN were compared. With the number of both training data and classifiers the mean accuracy of the classifier increased and SD decreased. Beyond the 300 training data or 8 classifiers, the accuracy of the algorithm was not improved any more but significantly higher than that of general ANN.

목차

ABSTRACT
서론
연구 방법
결과
고찰 및 결론
참고문헌

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[발표 2-5] 암밴드 타입 헬스케어 기술
박찬종 한국통신학회 워크샵 2005 .01
근전도 및 관성센서 내장 암밴드 시스템의 개발 및 동작 인식 성능 평가
김종만 ,  김성중 ,  정영재 외 4명 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 2017 .05

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