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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김진혁 (Kookmin University) 최선웅 (Kookmin University)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제43권 제10호
발행연도
2018.10
수록면
1,664 - 1,669 (6page)
DOI
10.7840/kics.2018.43.10.1664

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

비가청 주파수와 컨볼루션 신경망을 이용한 손동작 분류
김진혁 보안-스마트전기자동차학과 2019.01 학위논문

2018

비가청 주파수를 이용한 손동작 분류
김진혁 ,  최선웅 한국통신학회논문지 2018.10 학술저널

초록· 키워드

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4차 산업혁명이 진행됨에 따라 인간의 행동이나 동작을 인식하고 구별하는 것이 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 사람의 귀로 들을 수 없는 비가청 주파수 대역의 소리를 스마트폰에서 발생시키고, 그것이 반사된 신호를 녹음하여 손동작을 분류하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 녹음된 소리 데이터를 단시간 푸리에 변환(Short-Time Fourier Transform)을 이용하여 이미지화 하고, Convolution Neural Network (CNN) 모델에 적용시켜 행동을 분류한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 5개의 손동작에 대해서 94%의 정확도를 내는 것을 확인하였다.
#Inaudible Frequency #Gesture Classification #Convolution Neural Network #Short-Time Fourier Transform

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
C. Zhang, J. Tabor, J. Zhang, and X. Zhang, “Extending mobile interaction through near-field visible light sensing,” MobiCom, pp. 345-357, Sep. 2015. J. Lien, N. Gillian, M. E. Karagozler, P. Amihood, C. Schwesig, E. Olson, H. Raja, and I. Poupyrev, “Soli: Ubiquitous gesture sensing with millimeter wave radar,” ACM Trans. Graph, vol. 35, no. 4, Article 142, Jul. 2016. S. Gupta, D. Morris, S. N. Patel, and D. Tan, “SoundWave: Using the doppler effect to sense gestures,” CHI, pp. 1911-1914, May 2012. H. Gao, X. Xu, J. Yu, Y. Chen, Y. Zhu, G. Xue, and M. Li, “ER: Early recognition of inattentive driving leveraging audio devices on smartphones,” INFOCOM, pp. 1-9, May 2017. Y. Lecun, L. Bottou, Y. Bengio, and P. Haffner, “Gradient-based learning applied to document recognition,” in Proc. IEEE, vol. 86, no. 11, pp. 2278-2324, Nov. 1998.

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