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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이재갑 (성균관대학교) 홍광석 (성균관대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2020 학술대회 발표 논문집
발행연도
2020.2
수록면
477 - 481 (5page)

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본 논문에서는 초보자도 쉽게 사용할 수 있는 스마트 신호인식 모델생성 도구를 제안한다. 제안한 스마트 신호인식 모델생성 도구는 입력으로 사용자가 보유하고 있는 임의의 신호 데이터를 사용하며, 입력된 신호에 대해 사용자 선택형 전처리과정을 적용할 수 있다. 적용 가능한 전처리기법은 BPF, FFT, IFFT, ACF, RR 등을 제공하고 있으며 각각의 전처리기법은 처리순서, 처리대역 등을 사용자의 필요에 따라 지정할 수 있다. 사용자가 선택한 순서대로 전처리를 진행한 후, 처리된 전처리결과를 이용하여 LSTM 구조의 딥러닝 학습을 진행하고 인식 모델을 생성한다. 생성된 신호인식 모델을 사용하여 인식 성능을 평가하여 제공한다.

제안한 도구의 평가를 위하여 여러 생체신호 중 얼굴 피부 색상 신호로부터 추출한 맥파 신호를 이용하여 맥박수에 대한 인식을 진행하였다. 그 결과 FFT-IFFT(대역 선정)-ACF 의 경우 96%의 인식률로 가장 좋게 나왔고 다른 전처리 선택 맥박수 인식 방법보다 성능이 높다는 것을 확인하였다.
#딥러닝 #LSTM #신호인식 #생체신호

목차

요약문
1. 서론
2. 스마트 신호인식 모델생성 도구
3. 실험 및 결과
4. 결론
참고 문헌

참고문헌 (0)

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