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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이상윤 (경북대학교) 황정하 (경북대학교) 최두현 (경북대학교)
저널정보
아태인문사회융합기술교류학회 아시아태평양융합연구교류논문지 아시아태평양융합연구교류논문지 제9권 제6호
발행연도
2023.6
수록면
39 - 50 (12page)
DOI
http://dx.doi.org/10.47116/apjcri.2023.06.04

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다양한 센서를 이용한 사람의 동작인식 연구는 꾸준히 진행되고 있다. 하지만 스마트폰 보급률 증가와 스마트폰 센서 활용 연구의 활성화에도 불구하고 가변 길이 신호를 활용해 문자를 인식하는 방법에 대한 연구는 진전이 없다. 그 이유는 같은 동작도 신호의 길이가 항상 달라 이것을 다루는 것이 어렵기 때문이다. 이 문제를 해결하기 위해 객체 탐지 신경망을 분류기로 사용하여 문자를 인식하는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 다섯명의 피실험자가 I, S, Z 세가지 알파벳을 허공에 백 번씩 그려서 데이터를 수집하였으며, 수집된 데이터는 객체 탐지 신경망의 학습 및 평가에 활용되었다. 데이터는 잡음제거와 정규화를 통해 이미지 데이터로 재탄생되었다. 신호의 잡음을 제거하기 위해 3차 스플라인 보간법과 푸리에 변환을 사용하였다. 가속도 센서 x, y, z축의 값은 각각 이미지의 R, G, B 채널에 대응된다. 이미지 데이터를 YOLOv5에 적용하여 문자 인식 성능을 평가한 결과 세가지 문자에 대해서 평균 99%의 정확도를 보인다.
#가변 길이 #시각화 #문자 인식 #심층 학습 #YOLOv5 #Variable Length #Visualization #Character Recognition #Deep learning #YOLOv5

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