본 논문은 U-Health 장치 인터페이싱을 위하여 표면 근전도를 이용한 손동작 특징들의 모델링 알고리즘에 대하여 제안 하였다. 지금까지 연구에서는 표면 근전도를 측정하기 위하여 전완의 여...
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2008
Korean
560
학술저널
480-481(2쪽)
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본 논문은 U-Health 장치 인터페이싱을 위하여 표면 근전도를 이용한 손동작 특징들의 모델링 알고리즘에 대하여 제안 하였다. 지금까지 연구에서는 표면 근전도를 측정하기 위하여 전완의 여...
본 논문은 U-Health 장치 인터페이싱을 위하여 표면 근전도를 이용한 손동작 특징들의 모델링 알고리즘에 대하여 제안 하였다. 지금까지 연구에서는 표면 근전도를 측정하기 위하여 전완의 여러 부위에서 신호를 측정하였지만 휴대용 U-Health 장치들의 특성상 센서를 부착할 수 있는 공간이 한정 되어있기 때문에 한 채널당 소농작의 인식률이 높아야하고 착용하기 편한 위치에서 신호를 측정해야 한다. 따라서 본 논문에서는 손목 근처의 수지신근(finger extensor)과 소지신근(extensor digiti minimi) 사이에 생체신호 센서를 부착하는 것을 제안했으며, 적은 수의 센서에서도 손동작에 따른 충분한 근전도 패턴을 구분해 내기위하여 3차원 공간상에서 시간과 스케일 정보를 분석할 수 있는 다해상도 웨이블릿을 이용하였다. 정밀한 근전도 분석을 위하여 모 웨이블릿을 신경 신호의 활동전위(action potential)와 가장 유사한 형태를 가지고 있는 Daubechies 4 (db4)로 선택하였고, 이렇게 웨이블릿 분석을 통하여 1차원 신호를 16레벨로 나누어 각 신호에 대하여 에너지를 200㎳ 간격으로 평가함 으로서 7가지 손동작 인식을 위한 패턴 모델을 구하였다.
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