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Enhancing accuracy of hand gesture recognition and its application by observing tendons using pneumatic mechanomyography (pMMG) = 공압 기반 힘줄 관측을 통한 손동작 인식의 정확도 향상 및 응용 연구
서명 / 저자 Enhancing accuracy of hand gesture recognition and its application by observing tendons using pneumatic mechanomyography (pMMG) = 공압 기반 힘줄 관측을 통한 손동작 인식의 정확도 향상 및 응용 연구 / Seongbin An.
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 2023].
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8040945

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학술문화관(도서관)2층 학위논문

MRE 23007

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초록정보

This research addresses hand gesture recognition using pneumatic mechanomyography (pMMG). In order to enhance the accuracy of hand gesture recognition, observing the wrist tendon group was suggested as an alternative to previous forearm-worn observation. The observation of the tendon group, which is challenging to electromyography-based approaches, was solved by using pneumatic mechanomyography. We propose a novel fabrication method for pMMG sensors, which is simple, robust, and customizable. The method enabled observation on the forearm by reducing the minimum size of pMMG sensors. It is empirically shown that the observation has a linear relationship with finger flexion force. By using simple linear mapping, the suggested method achieved comparable or better accuracy in finger flexion force estimation compared to previous information-based optimization methods. In addition, the accuracy of hand motion recognition achieved 98.2% accuracy in the classification task, including 28 hand gestures using only pMMG sensors. Furthermore, 99.1% accuracy was achieved as a result of sensor fusion with EMG sensors. As a result, the suggested method achieved higher hand gesture classification accuracy compared to previous studies, including computer vision. In addition, it was experimentally shown that the proposed system operates stably even in dynamic applications in real environments.

이 논문에서는 공압 기반 손목 힘줄 관측을 사용한 손 제스처 인식의 정확도 향상 및 실제 환경에서의 응용에 대하여 다루었다. 손동작 인식의 정확도를 높이기 위해 기존 팔뚝 착용 관찰의 대안으로 손목 힘줄군 관찰을 제안하였다. 근전도 기반 접근이 어려운 힘줄군의 관찰은 공압 기반 기계적 관측 기법을 이용하여 해결하였다. 이를 위하여, 간단하고 견고하게 원하는 형태의 제작이 가능하도록 하는 공압 기반 근육 관측 센서의 제조 방법을 제안하였다. 새로운 제작 방식은 공압 기반 근육 관측 센서의 크기를 줄임으로써 손목 관찰을 가능하게 하였다. 또한, 관찰이 손가락 힘과 선형 관계가 있음을 실험적으로 보였다. 실험의 결과, 손가락 굽힘힘 추정은 단순한 일차식 변환을 사용하여 기존 정보 기반 최적화 방식과 근사하거나 더 뛰어난 결과를 얻었다. 또한, 손동작 인식의 정확도는 기존 실험 방식을 사용하였을 때 공압 기반 센서들만을 사용하여 28개의 손동작 분류에서 98.2%의 정확도를 달성하였으며, 근전도 센서들과의 센서 융합 결과 99.1%의 정확도를 달성하였다. 결과적으로, 제안한 방법을 사용한 결과 컴퓨터 비전을 비롯한 기존의 연구들에 비하여 높은 손동작 인식 정확도를 달성하였다. 또한, 제안된 시스템이 실제 환경의 동적인 응용에서도 안정적으로 작동하는 것을 실험적으로 확인하였다.

서지기타정보

서지기타정보
청구기호 {MRE 23007
형태사항 iv, 51 p. : 삽도 ; 30 cm
언어 영어
일반주기 저자명의 한글표기 : 안성빈
지도교수의 영문표기 : Kyoungchul Kong
지도교수의 한글표기 : 공경철
학위논문 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 로봇공학학제전공,
서지주기 References : p. 44-49
주제 Human-computer interaction
Hand gesture recognition
sensor
myography
wearable system
인간-컴퓨터 상호작용
손동작 인식
센서
근육 관측
착용형 시스템
QR CODE

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