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자료유형
학술저널
저자정보
김진수 (조선대학교) 김재명 (조선대학교) 김민구 (조선대학교) 반성범 (조선대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제2호(JKIIT, Vol.20, No.2)
발행연도
2022.2
수록면
149 - 156 (8page)
DOI
10.14801/jkiit.2022.20.2.149

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근전도 신호는 골격근이 수축하는 동안 발생하는 생체신호로, 수행한 동작에 따라 다른 신호 파형이 생성된다. 이에 기존 사용자 인식 방법의 등록 정보를 변경할 수 없는 문제 해결이 가능하다. 본 논문에서는 근전도 신호 기반 경험적 모드 분해 및 multi-stream Convolutional Neural Network(CNN)을 이용한 사용자 인식 방법을 제안한다. 제안한 방법은 특징 데이터 증가를 위해 근전도 신호를 경험적 모드 분해를 이용해 내재 모드 함수로 분해한다. 분해된 내재 모드 함수 1-4는 설계한 multi-stream CNN에 입력데이터로 사용해 사용자 인식을 수행한다. 벤치마킹 근전도 데이터인 Ninapro DB2를 이용한 실험 결과, multi-stream CNN 및 내재 모드 함수를 이용한 방법은 98.3%의 정확도로, 기존 CNN을 이용한 연구에 비해 1% 성능이 높게 나타났다.
#electromyogram signal #personal recognition #empirical mode decomposition #multi-stream convolutional neural network

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 근전도 신호를 이용한 사용자 인식 방법
Ⅳ. 실험 방법 및 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

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