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입력 신호를 전처리하는 전처리부;복수의 심화 신경망(Deep Natural Network, DNN)을 포함하여 상기 입력 신호의 입력 형태를 분류하도록 학습하는 심화 신경망 학습부; 및기 학습된 상기 심화 신경망을 이용하여 상기 전처리된 입력 신호의 입력 형태를 분류하는 분류부를 포함하는 것을 특징으로 하는 타성 패턴 인식 시스템
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청구항 1에 있어서,상기 전처리부는 상기 입력 신호에 대해 스펙트럼 분석 기술로 LPS(Log Power Spectra)를 사용하여 전처리하는 것을 특징으로 하는 타성 패턴 인식 시스템
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청구항 1에 있어서,상기 전처리부는 상기 입력 신호의 에너지가 가장 큰 프레임을 기준으로 앞, 뒤 소정범위의 프레임을 유효한 신호로 판단하는 것을 특징으로 하는 타성 패턴 인식 시스템
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청구항 1에 있어서,상기 심화 신경망 학습부는상기 분류부에서 분류된 상기 입력 신호의 입력 형태의 결과를 재학습하는 것을 특징으로 하는 타성 패턴 인식 시스템
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청구항 1에 있어서,상기 심화 신경망은ReLU 활성화 함수나 Drop-out을 적용하여 학습하는 것을 특징으로 하는 타성 패턴 인식 시스템
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청구항 1에 있어서,상기 심화 신경망은 입력층, 은닉층 및 출력층을 포함하고,상기 출력층의 노드의 개수는 상기 분류부에서 분류하고자 하는 결과물의 개수에 따라 변화되는 것을 특징으로 하는 타성 패턴 인식 시스템
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청구항 1에 있어서,상기 분류부는 상기 입력된 신호를 사용자의 타성 입력신호 및 잡음 신호 중 어느 하나로 분류하는 1차 분류;상기 1차 분류에서 상기 사용자의 타성 입력신호로 분류된 신호들을 외부입력 및 내부입력 중 어느 하나로로 분류하는 2차 분류; 및외부입력 및 내부입력 각각에 대해 입력 신호의 형태를 분류하는 3차 분류를 수행하는 것을 특징으로 하는 타성 패턴 인식 시스템
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청구항 7에 있어서,상기 심화 신경망 학습부는상기 입력 신호를 포함하는 데이터를 복제하거나 잡음 신호를 추가하여 데이터 개수를 상기 분류 별로 균등하게 하여 상기 심화 신경망이 학습되도록 하는 것을 특징으로 하는 타성 패턴 인식 시스템
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청구항 7에 있어서,상기 심화 신경망은각 상기 분류마다 서로 다른 기준으로 상기 입력된 신호를 분류하도록 학습된 것을 특징으로 하는 타성 패턴 인식 시스템
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청구항 7에 있어서,상기 3차 분류는상기 외부입력에 대해 손가락 관절, 주먹 및 팔꿈치 중 어느 하나에 의한 입력 형태로 분류하는 것을 특징으로 하는 타성 패턴 인식 시스템
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청구항 7에 있어서,상기 3차 분류는상기 내부입력에 대해 손가락 관절 및 손끝 중 어느 하나에 의한 입력 형태로 분류하는 것을 특징으로 하는 타성 패턴 인식 시스템
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입력 신호를 전처리하는 단계; 복수의 심화 신경망(Deep Natural Network, DNN)이 상기 입력 신호의 입력 형태를 분류하도록 학습하는 단계; 및 상기 심화 신경망을 이용하여 상기 신호의 입력 형태를 분류하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 타성 패턴 인식 방법
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청구항 12에 있어서,상기 입력 신호를 전처리하는 단계는상기 신호에 대해 스펙트럼 분석 기술로 LPS(Log Power Spectra)를 사용하여 전처리하는 것을 특징으로 하는 타성 패턴 인식 방법
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청구항 12에 있어서,상기 입력 신호를 전처리하는 단계는상기 입력된 신호의 에너지가 가장 큰 프레임을 기준으로 앞, 뒤 소정범위의 프레임을 유효한 신호로 판단하는 것을 특징으로 하는 타성 패턴 인식 방법
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청구항 12에 있어서,상기 신호의 입력 형태를 분류하는 단계는상기 입력된 신호를 사용자의 타성 입력신호 및 잡음 신호 중 어느 하나로 1차 분류하는 단계;상기 1차 분류에서 상기 사용자의 타성 입력신호로 분류된 신호들을 외부입력 및 내부입력 중 어느 하나로 2차 분류하는 단계; 및 상기 외부입력 및 상기 내부입력 각각에 대해 입력 신호의 형태로 3차 분류하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 타성 패턴 인식 방법
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청구항 15에 있어서, 상기 3차 분류하는 단계는상기 외부입력에 대해 손가락 관절, 주먹 및 팔꿈치 중 어느 하나에 의한 입력 형태로 분류하는 것을 특징으로 하는 타성 패턴 인식 방법
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청구항 15에 있어서,상기 3차 분류하는 단계는상기 내부입력에 대해 손가락 관절 및 손끝 중 어느 하나에 의한 입력 형태로 분류하는 것을 특징으로 하는 타성 패턴 인식 방법
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청구항 12에 있어서,상기 신호의 입력 형태를 분류하도록 학습하는 단계는상기 분류된 상기 신호의 입력 형태의 결과를 재학습하는 것을 특징으로 하는 타성 패턴 인식 시스템
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청구항 12에 있어서,상기 입력 신호의 입력 형태를 분류하도록 학습하는 단계는 ReLU 활성화 함수나 Drop-out을 적용하여 학습하는 것을 특징으로 하는 타성 패턴 인식 방법
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청구항 15에 있어서,상기 입력 신호의 입력 형태를 분류하도록 학습하는 단계는 상기 입력 신호를 포함하는 데이터를 복제하거나 잡음 신호를 추가하여 데이터 개수를 상기 분류 별로 균등하게 하여 상기 심화 신경망이 학습되도록 하는 것을 특징으로 하는 타성 패턴 인식 방법
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