1 |
1
사용자의 신체 일부를 이용하여 취할 수 있는 복수의 제스처들 각각에 대해 복수의 트라이얼 횟수 별로 반복하여 측정된 사용자의 근전도 신호들의 특성(feature)을 추출하는 단계;상기 근전도 신호들의 특성을 기초로, 상기 복수의 트라이얼 횟수 별로 상기 특성이 유사한 근전도 신호들을 K 개의 클러스터들로 클러스터링(clustering)하는 단계; 및상기 클러스터링 결과에 따라 상기 복수의 트라이얼 횟수 별 클러스터들 각각에 포함된 상기 복수의 제스처들 중 패턴 인식을 위한 제스처(gesture)를 선별하는 단계를 포함하고, 상기 패턴 인식을 위한 제스처를 선별하는 단계는,상기 클러스터링 된 K 개의 클러스터들에 포함된 각각의 제스처들 중 상기 복수의 트라이얼 횟수 별 클러스터들 각각에 포함된 동일한 제스처의 개수가 미리 설정된 임계치 미만인 제스처를 제거한 결과를 이용하여 상기 패턴 인식을 위한 제스처를 선별하는 단계를 포함하는, 제스처를 선별하는 방법
|
2 |
2
제1항에 있어서, 상기 클러스터링하는 단계는,K- 평균 클러스터링(K-means clustering) 방법을 이용하여 상기 근전도 신호들 중 상기 특성이 유사한 근전도 신호들을 K 개의 클러스터들로 클러스터링하는 단계를 포함하는, 제스처를 선별하는 방법
|
3 |
3
삭제
|
4 |
4
제1항에 있어서, 상기 패턴 인식을 위한 제스처를 선별하는 단계는,상기 클러스터링 된 K 개의 클러스터들 중 상기 복수의 트라이얼 횟수 별 클러스터들 각각에 유사한 클러스터들의 집합을 결정하는 단계; 상기 유사한 클러스터들의 집합에 포함된 유사한 클러스터들 중 하나 이상의 다수 클러스터(majority cluster)를 선정하는 단계; 및 상기 선정된 다수 클러스터에서 상기 패턴 인식을 위한 제스처를 선별하는 단계를 포함하는, 제스처를 선별하는 방법
|
5 |
5
제4항에 있어서, 상기 유사한 클러스터들의 집합을 결정하는 단계는,상기 클러스터링 된 K 개의 클러스터들에 포함된 제스처들 중 상기 복수의 트라이얼 횟수 별 클러스터들 각각에 공통으로 포함된 동일한 제스처의 개수가 미리 설정된 제1 임계치 배를 초과하는 클러스터들을 상기 유사한 클러스터들의 집합으로 결정하는 단계를 포함하는, 제스처를 선별하는 방법
|
6 |
6
제5항에 있어서, 상기 유사한 클러스터들을 결정하는 단계는,상기 유사한 클러스터들에 대한 정보를 저장하는 단계를 포함하는, 제스처를 선별하는 방법
|
7 |
7
제4항에 있어서, 상기 다수 클러스터를 선정하는 단계는,상기 유사한 클러스터들의 집합에 포함된 상기 유사한 클러스터들 중 서로 중복되는 동일한 클러스터의 개수가 미리 설정된 제2 임계치 미만인 클러스터를 상기 유사한 클러스터들의 집합에서 제거하는 단계; 및 상기 제거 결과를 이용하여 상기 다수 클러스터를 선정하는 단계를 포함하는, 제스처를 선별하는 방법
|
8 |
8
제4항에 있어서, 상기 패턴 인식을 위한 제스처를 선별하는 단계는,상기 다수 클러스터에 포함된 각각의 제스처들 중 서로 다른 클러스터에 중복되어 포함된 동일한 제스처의 개수가 미리 설정된 제3 임계치 미만인 제스처를 제거하는 단계; 및상기 제거 결과를 이용하여 상기 패턴 인식을 위한 제스처를 선별하는 단계를 포함하는, 제스처를 선별하는 방법
|
9 |
9
제8항에 있어서, 상기 제거 결과를 이용하여 상기 패턴 인식을 위한 제스처를 선별하는 단계는 상기 다수 클러스터에 포함된 클러스터들 각각에서 최종적으로 선별된 상기 패턴 인식을 위한 제스처들을 이용하여 유사한 제스처 그룹을 생성하는 단계를 포함하는, 제스처를 선별하는 방법
|
10 |
10
제1항에 있어서, 상기 선별된 패턴 인식을 위한 제스처의 개수 및 상기 선별된 패턴 인식을 위한 제스처의 동작 형태를 상기 사용자에게 알려주는 단계를 더 포함하는, 제스처를 선별하는 방법
|
11 |
11
제1항에 있어서, 상기 사용자로부터 상기 패턴 인식을 위한 명령어 개수를 입력받는 단계;상기 선별된 패턴 인식을 위한 제스처를 상기 입력된 명령어 개수에 대응하여 매칭시키는 단계; 및상기 매칭된 결과를 상기 사용자에게 알려주는 단계를 더 포함하는, 제스처를 선별하는 방법
|
12 |
12
제1항에 있어서,상기 미리 선별된 복수의 제스처들에 대해 측정된 사용자의 근전도 신호들을 수신하는 단계를 더 포함하는, 제스처를 선별하는 방법
|
13 |
13
제1항 내지 제2항, 및 제4항 내지 제12항 중에서 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
|
14 |
14
사용자의 신체 일부를 이용하여 취할 수 있는 복수의 제스처들 각각에 대해 복수의 트라이얼 횟수 별로 반복하여 사용자의 근전도 신호들을 측정하는 감지부; 상기 근전도 신호들의 특성(feature)에 따라 기초로, 상기 복수의 트라이얼 횟수 별로 상기 특성이 유사한 근전도 신호들을 K 개의 클러스터들로 클러스터링(clustering)한 결과에 기초하여 상기 복수의 트라이얼 횟수 별 클러스터들 각각에 포함된 상기 복수의 제스처들 중 패턴 인식을 위한 제스처(gesture)를 선별하는 프로세서; 및 상기 패턴 인식을 위한 제스처에 대한 정보를 전송하는 네트워크 모듈을 포함하고, 상기 프로세서는,상기 클러스터링 된 K 개의 클러스터들에 포함된 각각의 제스처들 중 상기 복수의 트라이얼 횟수 별 클러스터들 각각에 포함된 동일한 제스처의 개수가 미리 설정된 임계치 미만인 제스처를 제거한 결과를 이용하여 상기 패턴 인식을 위한 제스처를 선별하는, 제스처를 선별하는 장치
|
15 |
15
제14항에 있어서, 상기 프로세서는,K- 평균 클러스터링(K-means clustering) 방법을 이용하여 상기 근전도 신호들 중 상기 특성이 유사한 근전도 신호들을 K 개의 클러스터들로 클러스터링하는, 제스처를 선별하는 장치
|
16 |
16
삭제
|
17 |
17
제14항에 있어서, 상기 프로세서는,상기 클러스터링 된 K 개의 클러스터들 중 상기 복수의 트라이얼 횟수 별 클러스터들 각각에 유사한 클러스터들의 집합을 결정하고, 상기 유사한 클러스터들의 집합에 포함된 유사한 클러스터들 중 하나 이상의 다수 클러스터(majority cluster)를 선정하며, 상기 선정된 다수 클러스터에서 상기 패턴 인식을 위한 제스처(gesture)를 선별하는, 제스처를 선별하는 장치
|
18 |
18
제17항에 있어서, 상기 프로세서는,상기 클러스터링 된 K 개의 클러스터들에 포함된 제스처들 중 상기 복수의 트라이얼 횟수 별 클러스터들 각각에 공통으로 포함된 동일한 제스처의 개수가 미리 설정된 제1 임계치 배를 초과하는 클러스터들을 상기 유사한 클러스터들의 집합으로 결정하고, 상기 유사한 클러스터들의 집합에 포함된 상기 유사한 클러스터들 중 서로 중복되는 동일한 클러스터의 개수가 미리 설정된 제2 임계치 미만인 클러스터를 상기 유사한 클러스터들의 집합에서 제거하며, 상기 제거 결과를 이용하여 상기 다수 클러스터를 선정하는, 제스처를 선별하는 장치
|
19 |
19
제14항에 있어서,상기 측정된 사용자의 근전도 신호들의 특성을 저장하는 메모리를 더 포함하는, 제스처를 선별하는 장치
|
20 |
20
제14항에 있어서, 상기 네트워크 모듈은, 상기 선별된 패턴 인식을 위한 제스처의 개수 및 상기 선별된 패턴 인식을 위한 제스처의 동작 형태를 상기 사용자에게 알려주는, 제스처를 선별하는 장치
|
21 |
21
제14항에 있어서, 상기 사용자로부터 상기 패턴 인식을 위한 명령어 개수를 입력받는 입력부를 더 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 선별된 패턴 인식을 위한 제스처를 상기 입력된 명령어 개수에 대응하여 매칭시키는, 제스처를 선별하는 장치
|
22 |
22
제14항에 있어서,상기 네트워크 모듈은 상기 미리 선별된 복수의 제스처들에 대해 측정된 사용자의 근전도 신호들을 수신하는, 제스처를 선별하는 장치
|