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서버가 관성 센서로부터 측정된 신호를 이미지로 변환하는 방법에 있어서,상기 관성 센서로부터 수신한 n 개의 제1 신호를 정규화 하여 실수 형태의 제2 신호를 생성하는 단계;상기 제2 신호를 방향축을 기준으로 하여 m 개의 제3 신호로 분리하는 단계();상기 n 개의 제2 신호에 포함된 상기 개의 제3 신호 각각을 정수부, 제1 소수부 및 제2 소수부로 분리하고, 상기 정수부, 제1 소수부 및 제2 소수부를 RGB 색상 모델을 나타내는 R, G, B 색상에 각각 매칭하여 R, G, B 색상 값으로 변환하는 단계;상기 R, G, B 색상 값을 이용하여 상기 방향축 별로 축 색상 레이어()를 생성하는 단계; 및상기 축 색상 레이어를 병합하여 RGB 이미지를 생성하는 단계를 포함하는 센서 신호의 이미지 변환 방법
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제1항에 있어서,상기 RGB 이미지에 CNN 모델을 적용하여 상기 관성 센서의 행동을 인지하는 단계를 더 포함하는 센서 신호의 이미지 변환 방법
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제1항에 있어서,상기 방향축은 x축, y축 및 z축을 포함하는 것을 특징으로 하는 센서 신호의 이미지 변환 방법
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제1항에 있어서상기 제1 소수부는 상기 소수부(k자리 소수)의 소수점 첫째 자리부터 번째 자리까지의 값을,상기 제2 소수부는 상기 소수부의 소수점 번째 자리부터 소수점 k번째 자리까지의 값을 의미하는 것을 특징으로 하는 센서 신호의 이미지 변환 방법
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제1항에 있어서,상기 RGB 이미지는 의 크기를 갖는 것을 특징으로 하는 센서 신호의 이미지 변환 방법
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관성 센서로부터 측정된 신호를 이미지로 변환하는 장치에 있어서,상기 관성 센서로부터 n 개()의 제1 신호 수신하는 신호 수신부;상기 제1 신호를 정규화 하여 실수 형태의 제2 신호를 생성하고, 상기 제2 신호를 방향축을 기준으로 하여 m 개의 제3 신호로 분리하고(), 상기 n 개의 제2 신호에 포함된 상기 개의 제3 신호 각각을 정수부, 제1 소수부 및 제2 소수부로 분리하여 RGB 모델을 나타내는 R, G, B 색상에 각각 매칭해 R, G, B 색상 값으로 변환하는 변환부; 및상기 R, G, B 색상 값을 이용하여 상기 방향축 별로 축 색상 레이어()를 생성하고, 상기 축 색상 레이어를 병합하여 RGB 이미지를 생성하는 이미지 생성부를 포함하는 센서 신호의 이미지 변환 장치
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제6항에 있어서,상기 방향축은 x축, y축 및 z축을 포함하는 것을 특징으로 하는 센서 신호의 이미지 변환 장치
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제6항에 있어서,상기 변환부는,상기 제3 신호를 정수부 및 소수부로 분리하고, 상기 소수부를 상기 제1 및 제2 소수부로 분리하는 데이터 분할부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 센서 신호의 이미지 변환 장치
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제6항에 있어서상기 제1 소수부는 상기 소수부(k자리 소수)의 소수점 첫째 자리부터 번째 자리까지의 값을,상기 제2 소수부는 상기 소수부의 소수점 번째 자리부터 소수점 k번째 자리까지의 값을 의미하는 것을 특징으로 하는 센서 신호의 이미지 변환 장치
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제6항에 있어서,상기 RGB 이미지는 의 크기를 갖는 것을 특징으로 하는 센서 신호의 이미지 변환 장치
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