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- 저자 : 류강현(G.-H. Ryu) (검색결과 1 건)
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표면 근전도와 관성측정장비를 이용한 손동작 분류 시스템 개발
이효찬(H.-C. Lee),최석규(S.-G. Choi),김근우(G.-W. Kim),류강현(G.-H. Ryu),김성욱(S.-U. Kim),황한정(H.-J. Hwang) 한국정보기술학회 2020 Proceedings of KIIT Conference Vol.2020 No.10
본 연구의 목표는 표면 근전도(surface electromyography: sEMG)와 관성측정장비(inertial measurement unit: IMU)를 함께 사용하여 다양한 손동작을 높은 성능으로 분류하는 것이다. 10명의 피험자가 실험에 참여하였으며, 실험을 진행하는 동안 손등에 부착한 sEMG와 IMU센서를 이용하여 데이터를 수집하였다. 오프라인 실험에서 피험자들은 9가지의 서로 다른 손동작 과제를 각각 2초씩 총 20회 반복 수행하였다. 측정된 sEMG와 IMU데이터로부터 손동작 움직임을 분류하기 위한 특징을 추출하였으며, 5x5-fold 교차 검증과 선형분류판별기를 활용하여 분류정확도를 계산하였다. 오프라인 실험 데이터를 활용하여 분류기를 생성한 후, 실시간으로 9가지 손동작을 구분하는 온라인 실험을 별도로 수행하였으며, 각각의 손동작을 10회씩 수행하여 실시간 분류 정확도를 산출하였다. sEMG와 IMU특징을 함께 사용하였을 때 오프라인 평균 분류정확도는 95.19 ± 2.07%, 온라인 평균 분류정확도는 81.78 ± 11.10%로 sEMG와 IMU를 개별적으로 사용한 정확도 대비 유의미하게 높은 것을 확인하였다. 본 연구에서는 sEMG와 IMU를 동시에 사용하여 사용자의 여러 손동작을 높은 정확도로 구분할 수 있음을 확인하였으며, 다양한 인간-컴퓨터 인터페이스 기술로 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. The objective of this study was to classify different hand motions with high performance using surface electromyography (sEMG) and inertial measurement unit (IMU) data. Ten subjects participated in this study, during which sEMG and IMU data were measured on the back of the hand. In the offline experiment, each subject repeatedly performed nine different hand motions 20times for 2s each. sEMG and IMU features were extracted to classify the nine hand motions, and a classification accuracy was estimated using a linear discriminant analysis and 5×5 fold cross-validation. Using a classifier constructed using the offline sEMG and IMU features, the online experiment was additionally performed to classify the nine different hand motions in real time, where an online classification accuracy was estimated for each hand motion performed 10times. As a result, an offline and online classification accuracy of 95.19 ± 2.07% and 81.78 ± 11.10% were obtained when using a combination of sEMG and IMU features, which were statistically higher than those obtained using sEMG and IMU independently. In this study, we confirmed that different hand motions can be discriminated with high performance when using sEMG and IMU features simultaneosly, and it is expected that this result can be usefully used to develop human-computer interface applications.
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