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근전도 신호 기반 손목 움직임 패턴 분류 알고리즘에 대한 연구
최항적(H. D. Cui),김유현(Y. H. Kim),심현민(H. M. Shim),윤광섭(K. S. Yoon),이상민(S. M. Lee) 한국재활복지공학회 2013 재활복지공학회논문지 Vol.7 No.2
본 연구에서는 손목 움직임의 추정을 위한 근전도 신호 기반 동작 분류 알고리즘을 제안한다. 근전도의 특징점을 추출하기 위하여 절대차분표준편차(DASDV)과 제곱평균제곱근(RMS)을 사용하며, 측정 된 근전도신호를 이용하여 동작 마다 30개의 특징점(RMS, DASDV)을 추출한다. 근전도 신호를 특정한 패턴으로 나타내어 적용시키기 위하여 평균값을 기준으로 집단을 두 부분으로 나누고, 패턴분류 방법인 k-NN으로 패턴을 학습시킨 후, 집단을 나누지 않은 방법을 사용한 기존의 연구와 비교하여 제안한 알고리즘의 성능을 검증한다. 실험결과 제안한 알고리즘은 92.59%의 인식률을 보였으며, 이전 연구 결과보다 0.84% 포인트의 성능 개선을 보였다. In this paper, we propose the pattern classification algorithm of recognizing wrist movements based on electromyogram(EMG) to raise the recognition rate. We consider 30 characteristics of EMG signals wirh the root mean square(RMS) and the difference absolute standard deviation value(DASDV) for the extraction of precise features from EMG signals. To get the groups of each wrist movement, we estimated 2-dimension features. On this basis, we divide each group into two parts with mean to compare and promote the recognition rate of pattern classification effectively. For the motion classification based on EMG, the k-nearest neighbor(k-NN) is used. In this paper, the recognition rate is 92.59% and 0.84% higher than the study before.
조우형(W. H. Cho),김연욱(Y. W. Kim),이승관(S. G. Lee),황종학(J. H. Hwang),심현민(H. M. Shim),이상민(S. M. Lee) 한국재활복지공학회 2018 재활복지공학회논문지 Vol.12 No.4
양궁은 일련의 연속적인 동작을 통하여 슈팅 스코어를 비교하는 운동이다. 양궁에서 각 동작이 진행되는 동안 좌 · 우 균형을 유지하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 전문가와 비전문가들 간에 슈팅전후 좌 · 우 균형에 대한 변화를 분석하였다. 참가자들의 슈팅 동작을 4개 구간으로 나누어 좌 · 우 균형 변화를 분석하고 6회 반복 슈팅을 통하여 좌 · 우 균형 변화의 일관성을 분석하였다. 좌 · 우 균형에 대한 평가는 자체 제작한 족저압 측정판에서 취득한 데이터를 기반으로 SI (symmetry index)를 활용하였다. 실험결과 전문가의 경우 슈팅이 진행되는 4개 구간동안 좌우 족저압의 SI값의 변화가 작았지만 아마추어의 경우 SI값 변화가 컸다. 6회 반복 슈팅을 통해 전문가의 경우 SI변화가 일정하게 유지되는 반면 아마추어의 경우 일정하지 않았다. 본 연구의 결과는 향후 아마추어들의 훈련 모니터링 기법으로 활용 가능하겠다. Archery is the sports that compares shooting scores through a series of consecutive motions. It is very important to maintain the left-right balance during each motion in the archery shooting. In this study, we analyzed how the left-right balance of the participants changes before and after their shooting between an expert and non-experts. The shooting motions of the participants were divided into 4 periods and the left-right balance of each period was analyzed. For analyzing the consistency of left-right balance variation, shooting motion was repeated 6 times. The evaluation of the left-right balance was measured using the SI(symmetry index) with the data obtained from foot pressure measurement board developed by our team. As a result of the experiment, in case of the expert, the change of SI value, which came from the pressure values of metatarsal bone of left and right foot, was smaller than the change of SI value of the non-experts. Through 6 times shooting, it is verified that the change of the SI value of the expert was limited in a certain range. On the contrary, the change of SI value of the non-experts did not show any consistent patterns. In the future, the results of this study can be used as a method of monitoring for training of non-experts.
김유현(Y. H. Kim),김서준(S. J. Kim),심현민(H. M. Shim),이상민(S. M. Lee) 한국재활복지공학회 2013 재활복지공학회논문지 Vol.7 No.1
본 논문에서는 근전도를 이용하여 근피로도를 분석함에 있어서 중앙주파수의 임계점을 이용한 효과적인 보행재활훈련 방법을 제시한다. 신호의 측정을 위하여 건강한 성인 남성 5명을 대상으로 실험을 실시하였고 정상 보행에서의 대퇴사두근, 전경골근에 표면전극을 붙여 변화를 측정 하였다. 근전도신호의 측정을 위하여 트레드밀 위에서 30분간 6km/h의 일정한 속력으로 보통걸음을 실시하였고 이를 통해 측정된 근전도신호를 주파수 분석 및 중앙주파수를 계산하여 근피로도를 수치화 한 뒤 30분간 근피로도의 상태와 포화되는 지점을 찾아 이를 근육이 견딜 수 있는 임계점, 즉 근육의 한계로 설정하였다. 실험 결과 근육의 임계점을 정량화 할 수 있었다. In this paper, we present a effective method of gait rehabilitation training using critical point of median frequency in muscle fatigue analysis using EMG. To target the five healthy volunteers, EMG signal were measured in the quadriceps femoris muscle and the tibialis anterior muscle in order to determine muscle fatigue. We performed a test targeting three adult male for 30 minutes on a treadmill at a speed of 6㎞/h same. EMG signal analysis in frequency and median frequency is calculated to quantification of muscle fatigue, and calculated the critical point which is saturated by muscle fatigue during 30 minutes. We set saturated point the threshold which muscle can withstand. The results of this paper, we are able to quantify the threshold of the muscle.
Teager Energy 기반의 수정된 파워 스펙트럼 편차를 이용한 음성 검출
송지현(J. H. Song),송영록(Y. R. Song),심현민(H. M. Shim),이상민(S. M. Lee) 한국재활복지공학회 2014 재활복지공학회논문지 Vol.8 No.1
본 논문에서는 잡음 상황에서 강인한 음성 특성을 나타내는 TE (teager energy) 기반의 특징벡터를 이용한 음성 검출 알고리즘을 제안하였다. 입력 신호에 TEO (teager energy operator)를 적용하고, 이를 이용하여 음성 검출 알고리즘에서 우수한 성능을 보여주는 파워 스펙트럼 편차를 구하였다. 또한, 제안된 음성 검출 알고리즘의 성능 향상을 위하여 통계적 모델 기반의 우도비를 TE 기반의 파워 스펙트럼 편차의 가중치 요소로 적용하였다. 제안된 알고리즘의 성능 검증을 위해서 전체 오차율, ROC (receiver operating characteristics), PESQ (perceptual evaluation of speech quality)와 같은 객관적 실험을 수행하였다. 실험결과 5dB SNR 이하의 낮은 SNR을 갖는 비 정상 잡음 환경에서 제안한 음성 검출 알고리즘이 약 2.6%의 전체 오차율 감소와 약 0.053의 PESQ 점수 향상을 나타내었다. In this paper, we propose a novel voice activity detection (VAD) algorithm using feature vectors based on TE (teager energy). Specifically, power spectral deviation (PSD), which is used as the feature for the VAD in the IS-127 noise suppression algorithm, is obtained after the input signal is transfomed by Teager energy operator. In addition, the TE-based likelihhod ratio are derived in each frame to modifiy the PSD for further VAD. The performance of our proposed VAD algorithm are evaluated by objective testing (total error rate, receiver operating characteristics, perceptual evaluation of speech quality) under various environments, and it is found that the proposed method yields better results than conventional VAD algorithms in the non-stationary noise environments under 5 dB SNR (total error rate = 2.6% decrease, PESQ score = 0.053 improvement).