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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.

목차

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

참고문헌 (0)

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