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손목 관절 거동 측정을 위한 착용형 센싱 수트 및 심층 신경망을 이용한 캘리브레이션 기법의 개발
손목 관절 거동 측정을 위한 착용형 센싱 수트 및 심층 신경망을 이용한 캘리브레이션 기법의 개발
김정/KAIST
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본 연구에서는 손목의 다자유도 관절 각도를 모니터링하기 위한 신축 센서 기반의 웨어러블 수트를 제작하고 심층 학습(DNN) 기반의 각도 캘리브레이션 기법을 개발했다.
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본 연구에서는 손목의 다자유도 관절 각도를 모니터링하기 위한 신축 센서 기반의 웨어러블 수트를 제작하고 심층 학습(DNN) 기반의 각도 캘리브레이션 기법을 개발했다.
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제안하는 DNN 기반의 캘리브레이션은 개인별 캘리브레이션 기법의 원천기술이 될 수 있으며, 선형 기반 모델보다 성능이 더 뛰어남을 정략적으로 확인했다.
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개발한 착용형 센싱 수트와 다자유도 관절 각도 추정 방법론을 이용해 실시간 관절 각도 예측 인터페이스를 구현했다
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