메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조용운 (건양대학교) 오도창 (건양대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제25권 제3호
발행연도
2019.3
수록면
229 - 234 (6page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2019.19.8002

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

딥러닝을 활용한 EMG 기반 잡기 손동작 분류와 능동의수에 관한 연구
조용운 ,  오도창 제어로봇시스템학회 논문지 2019.03 학술저널

2018

딥러닝을 활용한 EMG 기반 능동의수에 관한 연구
조용운 ,  오주영 ,  오도창 제어로봇시스템학회 각 지부별 자료집 2018.11 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
In this paper, we extract the learning and test data for the "hand gesture of grasping" through the sEMG sensor, execute the Deep Learning CNN (convolutional neural network) algorithm by appropriately modifying it, and classify typical hand gestures that catch objects with a classification success rate (accuracy) of approximately 93.8%. In addition, we have constructed a system that can operate robot hands in real time from these classified commands to make active prosthetics.
#Hand gesture of grasping #sEMG sensor #CNN #active prosthetics #robot hands

목차

Abstract
I. 서론
II. 주요결과
III. 결론 및 향후 연구
REFERENCES

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
C. Uhde and N. Berberich, “Artificial prosthetic limbsproblems and solutions for connecting brains and robots,” Advanced Seminar, Neuroscientific system theory, Technical University Munchen, 2015. google schola Y. Heo, B. K. Hong, E. P. Hong, S. H. Park, and M. S. Moon, “Development of a Multi-Function Myoelectric Prosthetic Hand with Communicative Hand Gestures,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 17, no. 12, pp. 1248-1255, 2011. google schola D. C. Lee and Y. J. Choi, “Motion and Force Estimation System of Human Fingers,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 17, no. 10, pp. 1014-1020, 2011. google schola S. Micera, J. Carpaneto, and S. Raspopovic, “Control of hand prostheses using peripheral information,” IEEE Reviews in Biomedical Engineering, vol. 3, pp. 48-68, 2010. google schola S. Benatti, E. Farella, L. Benini, and E. Gruppioni, “Analysis of robust implementation of an emg pattern recognition based control,” BIOSIGNALS 2014. 2014. google schola

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

CNN 기반 근전도의 2D 스펙트로그램 이미지를 이용한 사용자 인식
김재명 ,  최규호 ,  김진수 외 1명 한국정보기술학회논문지 2021 .01
근전도 기반 수화 인식에서의 센서 재착용의 영향
김태희 ,  김종만 ,  구범모 외 3명 대한기계학회 논문집 B권 2020 .03
밴드 형 EMG 센서를 이용한 제스처 인식 구현
김진혁 ,  김시호 대한전자공학회 학술대회 2015 .06
카메라 영상과 딥러닝을 이용한 의수로봇 제어 시스템과 파지대상 선정
박해준 ,  안보현 ,  백준민 외 6명 제어로봇시스템학회 논문지 2020 .05
Deep Neural Network를 이용한 기압 센서 기반의 접촉 감지
김동언 ,  이종학 ,  장샤오루 외 1명 전자공학회논문지 2020 .04

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-003-000504861