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사용자의 팔 부위에 착용된 센서 측정 기기로부터 상기 사용자의 근전도 신호 및 관성 신호를 획득하는 획득부;상기 사용자가 취한 수화 동작을 감지하기 위해, 상기 근전도 신호에서 근활성 구간을 추출하고, 상기 관성 신호에서 상기 팔 부위의 움직임 구간을 추출하는 추출부;상기 근활성 구간에 신호처리를 수행함으로써 제1 특성 벡터를 산출하고, 상기 움직임 구간에 신호처리를 수행함으로써 제2 특성 벡터를 산출하는 산출부;상기 제1 특성 벡터와 상기 제2 특성 벡터를 통합한 통합 특성 벡터에 기초하여, 데이터베이스 내에서 상기 통합 특성 벡터에 대응되는 신호를 검색하는 검색부; 및상기 검색된 신호에 대응하는 텍스트를 출력하는 출력부,를 포함하되,상기 센서 측정 기기는, 상기 팔 부위를 둘러싸도록 착용되는 암밴드, 상기 암밴드의 내주를 따라 상기 팔 부위에 대향하도록 간격을 두고 배치되는 복수의 전극 및 상기 센서 측정 기기의 일영역에 형성되는 관성측정유닛을 포함하고,상기 획득부는,상기 센서 측정 기기에 포함된 복수의 전극 채널을 통해, 상기 사용자의 손목의 폄 동작에 따른 근전도 신호를 수신하는 제1 수신부;상기 복수의 전극 채널 각각으로부터 수신된 상기 근전도 신호를 기초로, 상기 복수의 전극 채널 중 최대 실효 출력 값을 가지는 전극 채널을 식별하는 채널 식별부; 및상기 센서 측정 기기 내에서 상기 식별된 전극 채널의 위치를 고려하여, 상기 센서 측정 기기에 포함된 상기 복수의 전극 채널을 재정렬시키는 정렬부를 포함하며,상기 전극 채널의 위치는 손목 폄근 무리(wrist extensor bundle)의 위치인 것인, 수화 인식 시스템
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제1항에 있어서,상기 획득부는,상기 센서 측정 기기에 포함된 관성측정유닛을 통해 상기 관성 신호를 수신하는 제2 수신부;상기 관성 신호를 이용하여 상기 관성측정유닛의 오리엔테이션(Orientation) 초기값 및 상기 관성 신호의 실시간 수신에 따른 상기 관성측정유닛의 오리엔테이션 값을 계산하는 계산부; 및상기 오리엔테이션 초기값에 기초하여 결정된 기준 벡터 및 상기 오리엔테이션 값에 기초하여 결정된 이동 벡터를 이용하여 상기 관성측정유닛의 롤 각도, 피치 각도 및 요 각도를 연산하는 연산부,를 포함하는 것인, 수화 인식 시스템
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제1항에 있어서,상기 추출부는,상기 센서 측정 기기에 포함된 복수의 전극 채널 각각으로부터 수신된 상기 근전도 신호에 TKEO(Teager-Kaiser Energy Operator) 기법을 적용함으로써 상기 근활성 구간을 추출하고,상기 센서 측정 기기에 포함된 관성측정유닛으로부터 수신된 상기 관성 신호에 TKEO(Teager-Kaiser Energy Operator) 기법을 적용함으로써 상기 움직임 구간을 추출하는 것인, 수화 인식 시스템
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제1항에 있어서,상기 추출부는,상기 근전도 신호에서 미리 설정된 근활성 역치값 이상인 구간을 상기 근활성 구간으로서 추출하고,상기 관성 신호에서 미리 설정된 움직임 역치값 이상인 구간을 상기 움직임 구간으로서 추출하는 것인, 수화 인식 시스템
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제1항에 있어서,상기 산출부는,상기 근활성 구간에 기초하여 상기 센서 측정 기기에 포함된 복수의 전극 채널 각각에 대한 근전도 신호의 실효 출력 값을 연산함으로써 상기 제1 특성 벡터를 산출하고,상기 움직임 구간에 기초하여 하이패스필터를 적용함으로써 상기 제2 특성 벡터를 산출하는 것인, 수화 인식 시스템
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제6항에 있어서,상기 제1 특성 벡터 및 상기 제2 특성 벡터는 시간 데이터를 정규화시켜 리샘플링되는 것인, 수화 인식 시스템
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제1항에 있어서,상기 검색부는,특정 수화 동작의 학습을 통해 형성된 신경망을 이용하여 상기 검색을 수행하는 것인, 수화 인식 시스템
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제1항에 있어서,상기 관성측정유닛은 3축 가속도 센서, 3축 각속도 센서 및 3축 지자기 센서를 포함하는 것인, 수화 인식 시스템
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사용자의 팔 부위에 착용된 센서 측정 기기로부터 상기 사용자의 근전도 신호 및 관성 신호를 획득하는 단계;상기 사용자가 취한 수화 동작을 감지하기 위해, 상기 근전도 신호에서 근활성 구간을 추출하고, 상기 관성 신호에서 상기 팔 부위의 움직임 구간을 추출하는 단계;상기 근활성 구간에 신호처리를 수행함으로써 제1 특성 벡터를 산출하고, 상기 움직임 구간에 신호처리를 수행함으로써 제2 특성 벡터를 산출하는 단계;상기 제1 특성 벡터와 상기 제2 특성 벡터를 통합한 통합 특성 벡터에 기초하여, 데이터베이스 내에서 상기 통합 특성 벡터에 대응되는 신호를 검색하는 단계; 및상기 검색된 신호에 대응하는 텍스트를 출력하는 단계,를 포함하되,상기 센서 측정 기기는, 상기 팔 부위를 둘러싸도록 착용되는 암밴드, 상기 암밴드의 내주를 따라 상기 팔 부위에 대향하도록 간격을 두고 배치되는 복수의 전극 및 상기 센서 측정 기기의 일영역에 형성되는 관성측정유닛을 포함하고,상기 획득하는 단계는,상기 센서 측정 기기에 포함된 복수의 전극 채널을 통해, 상기 사용자의 손목의 폄 동작에 따른 근전도 신호를 수신하고, 상기 복수의 전극 채널 각각으로부터 수신된 상기 근전도 신호를 기초로, 상기 복수의 전극 채널 중 최대 실효 출력 값을 가지는 전극 채널을 식별하고, 상기 센서 측정 기기 내에서 상기 식별된 전극 채널의 위치를 고려하여, 상기 센서 측정 기기에 포함된 상기 복수의 전극 채널을 재정렬시키며,상기 전극 채널의 위치는 손목 폄근 무리(wrist extensor bundle)의 위치인 것인, 수화 인식 방법
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제10항에 있어서,상기 획득하는 단계는,상기 센서 측정 기기에 포함된 관성측정유닛을 통해 상기 관성 신호를 수신하고,상기 관성 신호를 이용하여 상기 관성측정유닛의 오리엔테이션(Orientation) 초기값 및 상기 관성 신호의 실시간 수신에 따른 상기 관성측정유닛의 오리엔테이션 값을 계산하고,상기 오리엔테이션 초기값에 기초하여 결정된 기준 벡터 및 상기 오리엔테이션 값에 기초하여 결정된 이동 벡터를 이용하여 상기 관성측정유닛의 롤 각도, 피치 각도 및 요 각도를 연산하는 것인, 수화 인식 방법
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제10항에 있어서,상기 추출하는 단계는,상기 센서 측정 기기에 포함된 복수의 전극 채널 각각으로부터 수신된 상기 근전도 신호에 TKEO(Teager-Kaiser Energy Operator) 기법을 적용함으로써 상기 근활성 구간을 추출하고,상기 센서 측정 기기에 포함된 관성측정유닛으로부터 수신된 상기 관성 신호에 TKEO(Teager-Kaiser Energy Operator) 기법을 적용함으로써 상기 움직임 구간을 추출하는 것인, 수화 인식 방법
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제10항에 있어서,상기 추출하는 단계는,상기 근전도 신호에서 미리 설정된 근활성 역치값 이상인 구간을 상기 근활성 구간으로서 추출하고,상기 관성 신호에서 미리 설정된 움직임 역치값 이상인 구간을 상기 움직임 구간으로서 추출하는 것인, 수화 인식 방법
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제10항에 있어서,상기 산출하는 단계는,상기 근활성 구간에 기초하여 상기 센서 측정 기기에 포함된 복수의 전극 채널 각각에 대한 근전도 신호의 실효 출력 값을 연산함으로써 상기 제1 특성 벡터를 산출하고,상기 움직임 구간에 기초하여 하이패스필터를 적용함으로써 상기 제2 특성 벡터를 산출하는 것인, 수화 인식 방법
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제15항에 있어서,상기 제1 특성 벡터 및 상기 제2 특성 벡터는 시간 데이터를 정규화시켜 리샘플링되는 것인, 수화 인식 방법
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제10항에 있어서,상기 검색하는 단계는,특정 수화 동작의 학습을 통해 형성된 신경망을 이용하여 상기 검색을 수행하는 것인, 수화 인식 방법
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제10항에 있어서,상기 관성측정유닛은 3축 가속도 센서, 3축 각속도 센서 및 3축 지자기 센서를 포함하는 것인, 수화 인식 방법
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제10항, 제12항 내지 제18항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체
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