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사용자의 상완 부위에 착용된 센서 측정 기기로부터 상기 사용자의 근전도 신호를 획득하는 획득부;상기 사용자가 취한 지화 동작을 감지하기 위해, 상기 근전도 신호에서 근활성 구간을 추출하는 추출부;상기 근활성 구간에 신호처리를 수행함으로써, 상기 사용자가 취한 지화 동작의 특성 벡터를 산출하는 산출부;데이터베이스 내에서 상기 특성 벡터에 대응되는 신호를 검색하는 검색부; 및상기 검색된 신호에 대응하는 텍스트를 출력하는 출력부를 포함하고,상기 센서 측정 기기는 상기 상완 부위를 둘러싸도록 착용되는 암밴드와 상기 암밴드의 내주를 따라 상기 상완 부위에 대향하도록 간격을 두고 배치되는 복수의 전극을 포함하고,상기 획득부는,상기 센서 측정 기기에 포함된 복수의 전극 채널을 통해, 상기 사용자의 손목의 폄 동작에 따른 근전도 신호를 수신하는 수신부;상기 복수의 전극 채널 각각으로부터 수신된 상기 근전도 신호를 기초로, 상기 복수의 전극 채널 중 최대 실효 출력 값을 가지는 상기 손목의 폄 동작과 연관된 손목 폄근 무리(wrist extensor bundle)의 위치에 대응하는 전극 채널의 위치를 식별하는 채널 식별부; 및상기 센서 측정 기기 내에서 상기 식별된 전극 채널의 위치를 고려하여, 사용자의 상완 부위에 착용된 상기 센서 측정 기기에 포함된 암밴드의 내주를 따라 상기 상완 부위에 대향하도록 간격을 두고 배치되는 상기 복수의 전극 채널을 재정렬시키는 정렬부를 포함하며,상기 재정렬을 통해 상기 근전도 신호는 상기 사용자의 특성에 맞추어 캘리브레이션(calibration)되고,상기 추출부는, 상기 복수의 전극 채널 각각으로부터 수신된 근전도 신호에 TKEO(Teager-Kaiser Energy Operator) 기법을 적용한 후 저역통과필터를 적용함으로써 오검출 확률이 감소된 상기 근활성 구간을 추출하고,상기 산출부는, 상기 근활성 구간에 포함된 근전도 신호를 기초로 하여, 상기 센서 측정 기기에 포함된 복수의 전극 채널 각각에 대하여 연산된 근전도 신호의 실효 출력 값인 RMS(Root Mean Square) 값을 통합함으로써 상기 특성 벡터를 산출하는 것인, 지화 인식 시스템
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제1항에 있어서,상기 추출부는상기 근전도 신호에서 미리 설정된 근활성 역치값 이상인 구간을 상기 근활성 구간으로서 추출하는 것인, 지화 인식 시스템
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제1항에 있어서,상기 특성 벡터는 시간 데이터를 정규화시켜 리샘플링되는 것인, 지화 인식 시스템
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제1항에 있어서,상기 검색부는,특정 지화 동작의 학습을 통해 형성된 신경망을 이용하여 상기 검색을 수행하는 것인, 지화 인식 시스템
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사용자의 상완 부위에 착용된 센서 측정 기기로부터 상기 사용자의 근전도 신호를 획득하는 단계;상기 사용자가 취한 지화 동작을 감지하기 위해, 상기 근전도 신호에서 근활성 구간을 추출하는 단계;상기 근활성 구간에 신호처리를 수행함으로써, 상기 사용자가 취한 지화 동작의 특성 벡터를 산출하는 단계;데이터베이스 내에서 상기 특성 벡터에 대응되는 신호를 검색하는 단계; 및상기 검색된 신호에 대응하는 텍스트를 출력하는 단계를 포함하고,상기 센서 측정 기기는 상기 상완 부위를 둘러싸도록 착용되는 암밴드와 상기 암밴드의 내주를 따라 상기 상완 부위에 대향하도록 간격을 두고 배치되는 복수의 전극을 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 상기 손목의 폄 동작과 연관된 손목 폄근 무리(wrist extensor bundle)의 위치에 대응하는 전극 채널의 위치를 식별하고, 상기 센서 측정 기기 내에서 상기 식별된 전극 채널의 위치를 고려하여, 사용자의 상완 부위에 착용된 상기 센서 측정 기기에 포함된 암밴드의 내주를 따라 상기 상완 부위에 대향하도록 간격을 두고 배치되는 상기 복수의 전극 채널을 재정렬시키며,상기 재정렬을 통해 상기 근전도 신호는 상기 사용자의 특성에 맞추어 캘리브레이션(calibration)되고,상기 추출하는 단계는, 상기 복수의 전극 채널 각각으로부터 수신된 근전도 신호에 TKEO(Teager-Kaiser Energy Operator) 기법을 적용한 후 저역통과필터를 적용함으로써 오검출 확률이 감소된 상기 근활성 구간을 추출하고,상기 산출하는 단계는, 상기 근활성 구간에 포함된 근전도 신호를 기초로 하여, 상기 센서 측정 기기에 포함된 복수의 전극 채널 각각에 대하여 연산된 근전도 신호의 실효 출력 값인 RMS(Root Mean Square) 값을 통합함으로써 상기 특성 벡터를 산출하는 것인, 지화 인식 방법
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제5항에 있어서,상기 추출하는 단계는상기 근전도 신호에서 미리 설정된 근활성 역치값 이상인 구간을 상기 근활성 구간으로서 추출하는 것인, 지화 인식 방법
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제5항에 있어서,상기 특성 벡터는 시간 데이터를 정규화시켜 리샘플링되는 것인, 지화 인식 방법
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제5항에 있어서,상기 검색하는 단계는,특정 지화 동작의 학습을 통해 형성된 신경망을 이용하여 상기 검색을 수행하는 것인, 지화 인식 방법
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제5항 내지 제8항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체
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