KCI등재
표면근전도 신호를 활용한 한국 숫자지화 인식에서 CNN 학습의 일관성에 관한 연구 = A Consistency Study of CNN's Learning to Recognize Korean Finger Number using sEMG Signals
저자
박종준 (순천향대학교 의료IT공학과) ; 권춘기 (순천향대학교 의료IT공학과) ; Park, Jong-Jun ; Kwon, Chun-Ki 연구자관계분석
발행기관
학술지명
한국산학기술학회논문지(Journal of Korea Academia-Industrial cooperation Society)
권호사항
발행연도
2018
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
523-529(7쪽)
KCI 피인용횟수
1
DOI식별코드
제공처
합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network, CNN)은 컴퓨터 비전 분야에서 활발히 적용되어 왔으며, 이미지 분류, 문서 분류, 지문 인식 등에서 탁월한 인식 능력을 보여 왔음을 여러 연구를 통해서 검증되었다. 본 연구는 시계열의 표면근전도 신호를 입력데이터로 취하는 숫자지화 인식 응용에 이미지 분류에서 탁월한 인식 성능을 보이는 합성곱 신경망을 적용한 것으로, 반복적인 한국 숫자지화 인식 수행에서도 일관된 학습을 수행하는지를 검증하는 연구로, 문헌에서 보기 힘든 연구이다. 이를 검증하기 위해, 한국 숫자지화 영(0)부터 다섯(5)까지의 여섯 숫자지화를 시연하도록 훈련한 실험 대상 1인의 아래팔 근육으로부터 획득한 숫자별 60개씩 총 360개의 표면근전도 신호를 획득하였으며, 그 중에서 252개의 표면근전도 신호를 입력데이터, 108개의 표면근전도 신호는 테스트데이터로 CNN 인식에 활용하였다. CNN 인식을 위해 필요한 학습단계는 100 학습단계, CNN 인식의 반복 수행 횟수는 10회로 설정하였으며, 반복 수행마다 테스트데이터를 활용하여 인식률을 계산하였다. 본 연구에서 실험한 결과에서 보듯이, 반복 인식마다 CNN의 학습은 일관되었으며, 99.1% 이상 (60 숫자지화 중 하나의 숫자지화 인식에 오류발생)의 높은 인식률을 보였다. 따라서, CNN 기법은 시계열의 표면근전도 신호를 입력데이터로 하는 숫자지화 인식 분야에서도 전역 솔루션과 함께 우수한 인식 능력을 제공하는 기법 중에 하나이다.
더보기Convolutional Neural Network (CNN) has been actively employed in the application of computer vision, and has been proved to have its superior performance in image classification, document classification, and finger print recognition. This work focuses on an application of CNN, having outstanding performance in image classification, to recognition of korean finger number using time series sEMG signals as input and validates CNN's capability in providing its consistent learning in repeated application for recognition of sEMG based Korean finger numbers, which has been rarely a topic in previous studies. To this end, 252 sEMG signals as input data and 108 sEMG signals as test data out of 360 sEMG signals (60 signals each number) acquired from a forearm muscle of the subject who is trained to consistently perform six Korean finger number gestures from zero(0) to five(5) were used for CNN based finger number recognition. CNN was set to have 100 learning iterations for each application of finger number recognition, and to have 10 repetitive applications of finger number recognition for the consistency of CNN's learning. Recognition rate at each repetition was calculated from test data. As can be seen from the results in this work, CNN shows consistent learning at each repetitive application of finger number recognition and outstanding recognition rates of more than 99.1% (missed one case out of 60 cases). Thus, CNN is one of powerful techniques for finger number recognition based on time-series sEMG signals to provide not only global solution but also excellent recognition rates.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-07-01 | 평가 | 등재후보로 하락(현장점검) (기타) | KCI후보 |
2017-07-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2007-08-28 | 학술지등록 | 한글명 : 한국산학기술학회논문지외국어명 : Journal of Korea Academia-Industrial cooperation Society | KCI후보 |
2007-07-06 | 학회명변경 | 영문명 : The Korean Academic Inderstrial Society -> The Korea Academia-Industrial cooperation Society | KCI후보 |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2005-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.68 | 0.68 | 0.68 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.66 | 0.61 | 0.842 | 0.23 |
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