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제스처 인식 시스템으로서,제스처에 관한 데이터를 감지하는 적어도 하나의 관성 측정 유닛(Inertial Measurement Unit: IMU)을 포함하는 센서 모듈과,복수의 시점 각각에 대한 복수의 변수 값이 취합된 포맷으로 구성된 제스처 데이터를 입력 받은 콘볼루션 신경망(Convolutional Neural Network: CNN)의 최종 출력에 따라 상기 제스처를 복수의 제스처 부류 중 하나로 분류함으로써 상기 제스처를 인식하는 CNN 기반 제스처 인식 모듈 - 상기 복수의 변수 값은 상기 감지된 데이터를 포함함 - 을 포함하되, 상기 적어도 하나의 IMU 각각은 3축 가속도계, 3축 자이로스코프 및 3축 지자기 센서를 포함하고, 상기 감지된 데이터는 상기 IMU 각각을 위한 3개의 직교 축 각각 상의 가속도 값, 각속도 값 및 지자기 값을 포함하며, 상기 복수의 변수 값은 상기 감지된 데이터에 기반하여 계산된 오일러 각(Euler angles) 및 상기 감지된 데이터에 기반하여 계산된 쿼터니언(Quaternion)을 더 포함하고, 상기 CNN은 적어도 하나의 콘볼루션 층(convolutional layer)과, 적어도 하나의 풀링 층(pooling layer)과, 적어도 하나의 피드포워드 신경망 층(feed-forward neural network layer)과, 상기 최종 출력을 위한 다른 피드포워드 신경망 층을 포함하며, 상기 적어도 하나의 콘볼루션 층의 활성화 함수는 계단 함수(step function)이고, 상기 적어도 하나의 피드포워드 신경망 층의 활성화 함수는 정류화된 선형 유닛(Rectified Linear Unit: ReLU) 함수인,제스처 인식 시스템
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제1항에 있어서,상기 적어도 하나의 풀링 층은 최대 풀링(max pooling)을 수행하는,제스처 인식 시스템
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제1항에 있어서,상기 다른 피드포워드 신경망 층의 활성화 함수는 소프트맥스(softmax) 함수인,제스처 인식 시스템
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컴퓨터 실행가능 명령어가 저장된 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서,상기 컴퓨터 실행가능 명령어는 컴퓨팅 장치에 의해 실행되는 경우 상기 컴퓨팅 장치로 하여금 제스처 인식 방법을 수행하게 하되, 상기 제스처 인식 방법은,복수의 시점 각각에 대한 복수의 변수 값이 취합된 포맷으로 구성된 제스처 데이터를 수신하는 단계 - 상기 복수의 변수 값은 적어도 하나의 관성 측정 유닛(Inertial Measurement Unit: IMU)에 의해 제스처에 관해 감지된 데이터를 포함함 - 와,상기 제스처 데이터를 입력 받은 콘볼루션 신경망(Convolutional Neural Network: CNN)의 최종 출력에 따라 상기 제스처를 복수의 제스처 부류 중 하나로 분류함으로써 상기 제스처를 인식하는 단계를 포함하되, 상기 적어도 하나의 IMU 각각은 3축 가속도계, 3축 자이로스코프 및 3축 지자기 센서를 포함하고, 상기 감지된 데이터는 상기 IMU 각각을 위한 3개의 직교 축 각각 상의 가속도 값, 각속도 값 및 지자기 값을 포함하며, 상기 복수의 변수 값은 상기 감지된 데이터에 기반하여 계산된 오일러 각(Euler angles) 및 상기 감지된 데이터에 기반하여 계산된 쿼터니언(Quaternion)을 더 포함하고, 상기 CNN은 적어도 하나의 콘볼루션 층과, 적어도 하나의 풀링 층과, 적어도 하나의 피드포워드 신경망 층과, 상기 최종 출력을 위한 다른 피드포워드 신경망 층을 포함하며,상기 제스처를 인식하는 단계는 상기 적어도 하나의 콘볼루션 층의 활성화 함수로서 계단 함수를 사용하는 단계와, 상기 적어도 하나의 피드포워드 신경망 층의 활성화 함수로서 정류화된 선형 유닛(Rectified Linear Unit: ReLU) 함수를 사용하는 단계를 포함하는,컴퓨터 판독가능 저장 매체
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제5항에 있어서,상기 제스처를 인식하는 단계는 상기 적어도 하나의 풀링 층에서 최대 풀링을 수행하는 단계를 더 포함하는,컴퓨터 판독가능 저장 매체
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제5항에 있어서,상기 제스처를 인식하는 단계는 상기 다른 피드포워드 신경망 층의 활성화 함수로서 소프트맥스 함수를 사용하는 단계를 더 포함하는컴퓨터 판독가능 저장 매체
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