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미세 손 동작 인식 장치를 이용한 미세 손 동작 인식 방법에 있어서,연속파 레이더를 이용하여 실시간으로 사용자의 손을 검출하고 마이크로 도플러 데이터를 획득하는 단계,상기 획득한 마이크로 도플러 데이터에 대하여 윈도윙 영역을 설정하고, 상기 설정된 윈도윙 영역에 해당되는 트리거 값을 연산하는 단계,연산된 현재 시점의 트리거 값과 이후 시점의 트리거 값의 비율을 이용하여 트리거 비율을 연산하고, 연산된 트리거 비율 중에서 가장 큰 트리거 비율을 가지는 제1 시점을 획득하는 단계,상기 제1 시점을 기준으로 전후에 기준시간에 해당되는 범위를 설정하고, 상기 설정된 범위 내에서 가장 큰 트리거 값을 가지는 제2 시점을 선택하는 단계, 그리고 상기 제2 시점에 해당되는 데이터를 STFT(SHORT TERM FOURIER TRANSFORM)에 적용하여 스펙토그램 데이터를 생성하고, 상기 생성된 데이터를 딥러닝(Deep learning)에 적용하여 사용자의 미세 손 동작을 인식하는 단계를 포함하고,상기 트리거 비율은,다음의 수학식과 같이, 이후 시점에서의 트리거 값을 현재 시점의 트리거 값으로 나눈 값인 미세 손동작 인식방법:여기서, trigger ratio는 트리거 비율이고, n은 현재 시점이고, n+delay는 이후 시점이며, delay는 지연된 시간을 나타낸다
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제1항에 있어서,상기 트리거 값을 연산하는 단계는,다음의 수학식과 같이, 현재 시점의 윈도윙 영역의 값과 다음 시점의 윈도윙 영역에서의 값의 차이를 절대값으로 변환하여 디퍼 값을 연산하는 미세 손 동작 인식 방법:여기서, k는 윈도윙의 크기에 대한 상수이고, window[k]는 k번째 윈도윙 영역에서의 마이크로 도플러 데이터 값이며, differ[k]는 k번째의 디퍼 값이고, a 는 연산된 실수 값이고, b는 연산된 허수 값이다
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제2항에 있어서,상기 트리거 값을 연산하는 단계는,다음의 수학식과 같이, 상기 트리거 값은 상기 디퍼 값의 합으로 연산되는 미세 손 동작 인식 방법:여기서, a는 상기 윈도윙 영역의 크기를 나타낸다
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제1항에 있어서,상기 기준시간은,0
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사용자의 손 동작을 인식하기 위한 미세 손 동작 인식 장치에 있어서,연속파 레이더를 이용하여 실시간으로 사용자의 손을 검출하고 마이크로 도플러 데이터를 획득하는 데이터 획득부,상기 획득한 마이크로 도플러 데이터에 대하여 윈도윙 영역을 설정하고, 상기 설정된 윈도윙 영역에 해당되는 트리거 값을 연산하는 연산부,연산된 현재 시점의 트리거 값과 이후 시점의 트리거 값의 비율을 이용하여 트리거 비율을 연산하고, 연산된 트리거 비율 중에서 가장 큰 트리거 비율을 가지는 제1 시점을 획득하고, 상기 제1 시점을 기준으로 전후에 기준시간에 해당되는 범위를 설정하고, 상기 설정된 범위 내에서 가장에 큰 트리거 값을 가지는 제2 시점을 선택하는 제어부, 그리고 상기 제2 시점에 해당되는 데이터를 STFT(SHORT TERM FOURIER TRANSFORM)에 적용하여 스펙토그램 데이터를 생성하고, 상기 생성된 데이터를 딥러닝(Deep learning)에 적용하여 사용자의 미세 손 동작을 인식하는 인식부를 포함하고,상기 트리거 비율은,다음의 수학식과 같이, 다음 시점에서의 트리거 값을 현재의 트리거 값으로 나눈 값인 미세 손동작 인식 장치:여기서, trigger ratio는 트리거 비율이고, n은 시점이고, delay는 다음 시점의 값을 나타낸다
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제6항에 있어서,상기 연산부는,다음의 수학식과 같이, 현재 윈도윙 영역의 값과 다음 윈도윙 영역에서의 값의 차이를 절대값으로 변환하여 디퍼 값을 연산하는 미세 손 동작 인식 장치:여기서, k는 윈도윙의 크기에 대한 상수이고, window[k]는 k번째 윈도윙 영역에서의 마이크로 도플러 데이터 값이며, differ[k]는 k번째의 디퍼 값이고, a 는 연산된 실수 값이고, b는 연산된 허수 값이다
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제7항에 있어서,상기 연산부는,다음의 수학식과 같이, 상기 트리거 값은 상기 디퍼 값의 합으로 연산되는 미세 손 동작 인식 장치:여기서, a는 상기 윈도윙 영역의 크기를 나타낸다
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제6항에 있어서,상기 기준 시간은,0
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