단일 관성센서 데이터와 인공신경망을 이용한 상지반복 회전운동에서 손목 관절 위치 예측Prediction of wrist position using the data set from single inertial sensor and artificial neural networks in upper limb repetitive rotational motion

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dc.contributor.advisor김정-
dc.contributor.advisorKim, Jung-
dc.contributor.author이기범-
dc.date.accessioned2023-06-21T19:32:04Z-
dc.date.available2023-06-21T19:32:04Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.urihttp://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=997645&flag=dissertationen_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10203/307717-
dc.description학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 기계공학과, 2022.2,[v, 44 p. :]-
dc.description.abstract수영 동작 분석에서 관절 각도 및 위치 등을 계산할 때, 2개 이상의 관성센서를 사용하거나 영상분석 방법을 사용하였다. 수영장 환경 특성상 광학 모션 마커를 사용하는데 한계가 존재한다. 이로 인하여 수영 자세 분석에서 고가의 정교한 카메라를 사용하거나, 2개 이상의 관성센서와 동역학적 계산을 통하여 관절 위치나 각도 등을 추정하였다. 상지반복 회전운동과 유사한 운동인 자유형 영법에서, 손목 관절 위치에 따른 손목 관성센서 데이터의 특징을 보여주는 연구가 존재하였다. 손목 관성센서 데이터가 손목 관절 위치에 따라서 가지는 특징을 활용하여, 인공신경망과 단일 손목 관성센서 데이터로부터 상지반복 회전운동에서 손목관절 위치를 추정하였다. 신경망 모델은 장단기 메모리, 합성곱 신경망, 합성곱 신경망 – 장단기 메모리 등을 사용하였다. 3번 이상의 스트로크를 반영할 수 있도록, 추정하고자 하는 시점의 이전300개(3초)의 관성센서 데이터를 입력으로 사용하였다. 추정 결과, 손목에 부착된 단일 관성 센서 데이터와 인공신경망을 이용하여, 손목 관절 위치를 추정할 수 있음을 확인하였다. 각 모델 조건에서 최적의 모델 사용 시, 장단기 메모리 모델에서 모델크기가 가장 작게 나왔다. 또한 모델 별 오차율의 차이는 3.62%를 넘어가지 않았다. 따라서 센서 등에 사용할 경우, 모델 사이즈가 가장 작은 장단기 메모리 모델을 사용하는 것이 적합하다는 것을 확인하였다.-
dc.languagekor-
dc.publisher한국과학기술원-
dc.title단일 관성센서 데이터와 인공신경망을 이용한 상지반복 회전운동에서 손목 관절 위치 예측-
dc.title.alternativePrediction of wrist position using the data set from single inertial sensor and artificial neural networks in upper limb repetitive rotational motion-
dc.typeThesis(Master)-
dc.identifier.CNRN325007-
dc.description.department한국과학기술원 :기계공학과,-
dc.contributor.alternativeauthorLee, Kibum-
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ME-Theses_Master(석사논문)
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