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엔트로피 및 최대우도추정법을 이용한표면 근전도 기반 손가락 동작 인식

Authors
유경진신현출
Issue Date
2009
Publisher
대한전자공학회
Keywords
surface EMG; finger flexion; pattern classification; neural signal processing; HCI; surface EMG; finger flexion; pattern classification; neural signal processing; HCI
Citation
전자공학회논문지 - SC, v.46, no.6, pp.38 - 43
Journal Title
전자공학회논문지 - SC
Volume
46
Number
6
Start Page
38
End Page
43
URI
http://scholarworks.bwise.kr/ssu/handle/2018.sw.ssu/16018
ISSN
1229-6392
Abstract
표면 근전도 신호를 이용하여 손가락의 굽힘 동작을 추론하는 방법을 제안한다. 표면 근전도 신호는 인체 근육의 표면에서 무해하고 손쉽게 취득되나, 전극이 근육 내부에 침투하는 침습식 근전도와는 달리 특정 근육의 활동만을 반영하지 않는다. 따라서 소수의 전극을 사용하는 표면 근전도 신호로 다양한 신체 동작을 구분하기는 쉽지 않다. 본 연구에서는 전완 둘레에 부착된 4채널 근전도 센서를 사용하여 신호를 취득하였고, 구분을 위하여 사용한 동작은 엄지, 검지, 중지, 약지, 소지의 개별 손가락의 굽힘 동작이다. 피검자 한 명은 숙련자였으며, 다른 한 명은 비숙련자였다. 근전도 신호의 특성으로 정보 엔트로피를 추출하였으며 최대우도추정법을 사용하여 실제 동작을 추정하였다. 실험 결과 평균 95% 이상의 성능을 보였으며, 제안하는 방법이 손가락 동작의 구분에 유용함을 확인하였다.
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