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저자정보
정의철 (인하대학교) 김서준 (인하대학교) 송영록 (인하대학교) 이상민 (인하대학교)
저널정보
한국재활복지공학회 재활복지공학회논문지 재활복지공학회논문지 제6권 제1호
발행연도
2012.6
수록면
67 - 74 (8page)

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본 논문에서는 표면 근전도 신호를 사용하여 손목 움직임의 동작을 분류하기 위해 인공 신경 회로망(ANN : Artificial Neural Network)기반의 동작 분류 알고리즘을 제안한다. 손목 움직임에 무리가 없는 20~30대 성인 26명을 대상으로 척측 수근 굴근과 척측 수근 신근에 부착한 2채널의 전극으로부터 표면 근전도 신호를 취득하고, 취득한 근전도로부터 손목의 굴곡, 신전, 내전, 외전, 휴식 다섯 동작을 인식한다. 빠른 처리 속도를 위해 획득한 신호로부터 시간 영역에서의 특징점을 추출하고 ANN을 이용한 동작 분류에 사용된다. 특징점으로 DAMV, DASDV, MAV, RMS를 사용하였으며, ANN 기반의 동작 분류의 인식율은 DAMV는 98.03%, DASDV는 97.97%, MAV는 96.95%, 그리고 RMS는 96.82%의 정확도를 나타낸다.
#Artificial Netral Network #EMG #pattern classification #feature extraction

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. ANN 기반의 동작 분류 알고리즘
3. 실험 및 결과
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (14)

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1. [학술지(정기간행물)] - 유경진 / 2009 / 엔트로피 및 최대우도추정법을 이용한표면 근전도 기반 손가락 동작 인식 / 전자공학회논문지 - SC 46 (6) : 38 ~ 43 dbpia 2. [학술지(정기간행물)] - C. Castellini / 2009 / Surface EMG in advanced hand prosthetics / Biological Cybernetics 100 (1) : 35 ~ 47 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - 장영건 / 1991 / 신경회로망과 확률모델을 이용한 근전도신호의 패턴분류에 관한 연구 / 대한전자공학회논문지 28 (10) : 831 ~ 841 dbpia 4. [학술지(정기간행물)] - S.A. Ahmad / 2009 / Surface EMG pattern analysis of the wrist muscles at different speeds of contraction / Journal of Medical Engineering & Technology 33 (5) : 376 ~ 385 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - K. Englehart / 2003 / Continuous multifunction myoelectric controlusing pattern recognition / Technology andDisability 15 (2) : 95 ~ 103 google schola

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