http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
김태희(Taehee Kim),김종만(Jongman Kim),구범모(Bummo Koo),정하늘(Haneul Jeong),남예진(Yejin Nam),김영호(Youngho Kim) 대한기계학회 2020 大韓機械學會論文集B Vol.44 No.3
근전도와 관성 신호를 이용한 수화 인식 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 8채널의 근전도 센서와 한 개의 관성 센서로 구성된 암밴드 모듈을 이용하여 수화 인식을 수행하고 센서 모듈 재착용의 영향을 분석하였다. 다섯 명의 일반인과 네 명의 농아인이 양팔에 암밴드형 모듈을 착용하고 각각 한글 수화 40단어와 19단어를 수행하였다. 모든 단어는 5회씩 측정하였으며 2주간 센서를 재착용하여 5차 반복 진행하였다. 수화 동작 분류를 위해 근전도 특성 값으로 mean average value, Wilson amplitude, zero crossing을 선정하여 인공신경망에 적용하였다. 실험 결과, 센서 재착용 데이터의 훈련이 증가됨에 따라 수화 분류 정확도가 현저히 향상되었다. 센서 재착용 데이터를 훈련하지 않은 경우 분류 정확도는 54.69%였으나, 4차 반복 실험 데이터의 훈련 시 89.19%의 정확도를 보였다. Many research works on sign language recognition using electromyography (EMG) and inertial signals have been reported. In this study, sign language recognition was performed using two armband modules consisting of 8-channel EMG and one inertial sensor, and the effect of sensor re-wearing on EMG-based sign language recognition was determined. Five non-deaf and four deaf subjects performed sign language for 40 and 19 Korean language words, respectively. For each word, EMG signals and inertial data were measured using two armband modules around the left and the right forearms. Every sign was repeated five times and the entire experiment was repeated five times by re-wearing the modules for two weeks. Mean average value, Wilson amplitude, and zero crossing were selected as the time domain features of EMG signals in an artificial neural network (ANN). The results showed that the classification accuracy significantly improved as the amount of training data increased. The average accuracy was only 54.69 % when training without considering sensor position, but became 89.19 % after training the data obtained by undertaking sensor re-wearing four times.