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초록·키워드
초음파 센서는 동작 원리가 간단하며 크기가 작고 저렴하다는 장점으로 여러 응용분야에서 사용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 손동작 인식을 위하여 송신용 초음파 센서 1개와 수신용 초음파 센서 4개를 사각 배열로 배치하였다. 송신 초음파 센서에서 발생시킨 초음파는 손동작에 맞고 반사되어 4개의 수신용 초음파 센서를 통해 균일하게 수신한다. 수신된 초음파 반사신호를 시계열 데이터 형태로 저장하며, 저장된 데이터는 CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 사용하여 학습하였다. 10가지의 손동작을 실험의 데이터 셋으로 선정하였으며, 데이터 셋은 간단한 손동작 5가지와 복잡한 손동작 5가지로 구성하였다. 모든 클래스는 동일하게 500장의 검증데이터와 50장의 테스트 데이터로 구성되며, 테스트 결과 96%의 정확도를 달성하였다.
본문·목차
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UCI(KEPA) : I410-151-26-02-094320120
