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박경용 (고려대학교) 박정준 (고려대학교) 제성백 (고려대학교) 조형익 (고려대학교) 김성욱 (고려대학교) 이윤성 (고려대학교) 이형탁 (고려대학교) 황한정 (고려대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2021년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2021.11
수록면
622 - 625 (4page)

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본 연구에서는 손등에서 측정한 근전도 및 관성 신호 기반 인간-컴퓨터 상호작용(human-computer interaction: HCI)의 실용성 향상을 위해 최적의 분류 모델을 탐색하였으며, 이를 위해 선형판별분석(linear discriminant analysis : LDA), 결정 트리 (decision tree: DT), 서포트 벡터 머신 (support vector machine: SVM), K-최근접 이웃(k-nearest neighbor: KNN)을 이용하여 손동작을 분류하였다. 서로 다른 9개의 손동작 과제를 수행하는 동안 근전도 및 관성 신호를 32명의 피험자로부터 측정하였으며, 측정된 신호로부터 5가지 Hudgins 특징을 추출하여 오프라인과 온라인 분류 정확도를 산출하였다. 4가지 분류기 중 LDA가 오프라인 분류 정확도 94.2 ± 3.5%, 온라인 분류정확도 78.7 ± 12.5%로 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구를 통해 약 94%의 높은 오프라인 분류 정확도를 확인하였지만, 약 79%의 온라인 분류 정확도는 실제 환경에서 사용하기에는 분류 정확도의 추가 향상이 필요하다. 따라서, 향후 딥러닝 모델을 이용하여 분류 정확도를 향상하게 시키는 연구를 수행하고자 한다.
#Electromyography (EMG) #Inertial Measurement Unit (IMU) #Hand motion classification #linear discriminant analysis

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 연구 배경
Ⅱ. 연구 방법
Ⅲ. 결과 및 결론
참고문헌

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