EMG와 EI 측정을 통한 손동작 분류 시스템 개발

국문 초록 (Abstract)

사람의 손동작을 컴퓨터가 인식하게 하는 기술은 다양한 방식으로 시도 되어왔다. 특히 사람의 위팔에서 생체신호를 수집해 손동작을 추청하려는 연구 또한 다수 진행되었으나 센서 수, 분류 가능한 동작의 수, 측정 기기 의 한계 등 개선되어야 할 점은 여전히 존재한다. 본 연구에서는 EMG와 EI 측정을 통한 손동작 분류 시스템 개발이라는 주제로 이러한 한계를 극복하기 위한 다양한 시도를 하였으며 결과를 제시하였다. Reference 전극 을 포함하여 9개의 전극만으로 8채널의 EMG 신호를 수집하였으며 동일 한 전극에서 40개 조합의 EI를 측정하여 더 정밀한 동작 분류가 가능하도록 하였다. 개발된 디바이스는 가로 34 mm, 세로 34 mm의 작은 크기와 70 mW의 저전력 동작이 가능하도록 제작하였다. 전극의 배치는 근육의 구조를 분석하고 최적화할 수 있도록 하였으며 이를 통해 static gesture 37개, dynamic gesture 11개 동작에서 각 90.12%, 93.90%의 분류 정확도를 얻었으며 분류를 위한 모델은 엣지 디바이스 상 구현을 위해 각 38.8 kB, 241.4 kB로 경량화를 진행하였다.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서 론
• 제2장 측정 회로의 설계
• 2.1 EMG 측정 회로
• 2.1.1 EMG 측정의 이해
• 2.1.2 EMG 측정 회로 설계
• 2.2 EI 측정 회로
• 2.2.1 EI 측정의 이해
• 2.2.2 EI 측정 회로 설계
• 2.2.3 EI 측정 시퀀스
• 2.3 통합 측정 회로 설계
• 제3장 전극 및 암밴드의 개발과 배치
• 3.1 전극 선정
• 3.2 측정 위치 선정
• 3.3 암밴드 제작
• 제4장 분류 모델 개발
• 4.1 동작 선정 및 데이터 수집
• 4.2 모델 선정 및 학습
• 4.3 전체 동작 알고리즘
• 제5장 연구 결과
• 5.1 통합 측정 회로 검증
• 5.2 동작 별 측정 데이터 분석
• 5.3 모델 성능평가
• 제6장 결 론
• 참고문헌
• 감사의 글
• ABSTRACT