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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
박성식 (한국방송통신대학교) 김기훈 (포항공과대학교)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇학회 논문지 제19권 제2호
발행연도
2024.6
수록면
213 - 220 (8page)
DOI
10.7746/jkros.2024.19.2.213

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Fall detection and prevention technologies play a pivotal role in ensuring the well-being of individuals, particularly those living independently, where falls can result in severe consequences. This paper addresses the challenge of accurate and quick fall detection by proposing a Bayesian probability-based measure applied to surface electromyography (sEMG) signals. The proposed algorithm based on a Bayesian filter that divides the sEMG signal into transient and steady states. The ratio of posterior probabilities, considering the inclusion or exclusion of the transient state, serves as a scale to gauge the dominance of the transient state in the current signal. Experimental results demonstrate that this approach enhances the accuracy and expedites the detection time compared to existing methods. The study suggests broader applications beyond fall detection, anticipating future research in diverse human-robot interface benefiting from the proposed methodology.

목차

Abstract
1. 서론
2. 방법
3. 실험
4. 결론
References

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