KCI등재
인공신경망 기반 손동작 인식기의 설계 및 구현 = Design and Implementation of Hand Gesture Recognizer Based on Artificial Neural Network
In this paper, we propose a hand gesture recognizer using restricted coulomb energy (RCE) neural network, and present hardware implementation results for real-time learning and recognition. Since RCE-NN has a flexible network architecture and real-time learning process with low complexity, it is suitable for hand recognition applications. The 3D number dataset was created using an FPGA-based test platform and the designed hand gesture recognizer showed 98.8% recognition accuracy for the 3D number dataset. The proposed hand gesture recognizer is implemented in Intel-Altera cyclone IV FPGA and confirmed that it can be implemented with 26,702 logic elements and 258Kbit memory. In addition, real-time learning and recognition verification were performed at an operating frequency of 70MHz.
더보기본 논문에서는 RCE (restricted coulomb energy) 신경망을 이용한 손동작 인식기를 제안하고, 이의 실시간 학습 및 인식을 위한 하드웨어 구현 결과를 제시한다. RCE 신경망은 네트워크 구조가 학습에 따라 유동적이며, 학습 알고리즘이 여타 신경망에 비해 비교적 간단하기 때문에 실시간 학습 및 인식이 가능하므로 손동작 인식기에 적합한 장점을 갖는다. FPGA 기반 검증 플랫폼을 사용하여 3D 숫자 데이터 셋을 생성하였으며, 설계된 손동작 인식기는 3D 숫자 데이터 셋에 대해 98.8%의 인식 정확도를 나타냈다. 제안된 손동작 인식기는 Intel-Altera cyclone Ⅳ FPGA 기반 구현 결과, 26,702개의 logic elements로 구현 가능함을 확인하였으며, 70MHz의 동작 주파수로 실시간 학습 및 인식 결과에 대한 검증을 수행하였다.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-04-23 | 학술지명변경 | 외국어명 : The Journal of Korea Navigation Institute -> Journal of Advanced Navigation Technology | KCI등재 |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | 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 |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2005-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.27 | 0.27 | 0.23 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.21 | 0.19 | 0.364 | 0.16 |
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