ELM 알고리즘을 이용한 팔굽혀펴기 행동의 방향별 동작 인식률에 관한 비교 분석 


50권  12호, pp. 1031-1040, 12월  2023
10.5626/JOK.2023.50.12.1031


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  요약

본 논문에서는 ELM 알고리즘을 이용한 팔굽혀펴기 행동의 방향별 동작 인식 시스템을 제안한다. 인식되는 과정은 세 부분으로 구성된다. 첫 번째는 모션 데이터를 읽는 과정이다. 이 과정에서 모션 캡처 시스템에서 얻은 데이터가 시스템의 메모리에 입력된다. 그런 다음, 시스템은 모션 데이터로부터 특징벡터를 추출한다. 모션 데이터의 쿼터니언 데이터 값으로부터 변환된 3차원 위치 데이터는 시스템의 X-Y평면, Y-Z 평면, Z-X 평면에 투영되고, 그 값들은 최종 특징 벡터로 사용된다. 각 평면에 투영된 피쳐 벡터는 서로 다른 ELM을 학습하고 총 3개의 ELM이 학습된다. 마지막으로 학습된 각 ELM에 테스트 데이터를 입력하여 최종 인식 결과 값을 도출한다. 모션 데이터를 획득하기 전에 컴퓨터에 트레이닝 할 데이터셋으로 네 가지의 팔굽혀펴기 동작을 선정하였고, 이를 혼합하여 10가지의 동작을 선정하여 컴퓨터에 테스트 할 데이터 셋을 구축했다.


  통계
2022년 11월부터 누적 집계
동일한 세션일 때 여러 번 접속해도 한 번만 카운트됩니다. 그래프 위에 마우스를 올리면 자세한 수치를 확인하실 수 있습니다.
  논문 참조

[IEEE Style]

S. Kim, J. Ryu, J. Jeong, D. Kim, Y. Chai, "A Comparative Analysis of the Motion Recognition Rate by Direction of Push-up Activity Using ELM Algorithm," Journal of KIISE, JOK, vol. 50, no. 12, pp. 1031-1040, 2023. DOI: 10.5626/JOK.2023.50.12.1031.


[ACM Style]

Sangwoong Kim, Jaeyeong Ryu, Jiwoo Jeong, Dongyeong Kim, and Youngho Chai. 2023. A Comparative Analysis of the Motion Recognition Rate by Direction of Push-up Activity Using ELM Algorithm. Journal of KIISE, JOK, 50, 12, (2023), 1031-1040. DOI: 10.5626/JOK.2023.50.12.1031.


[KCI Style]

김상웅, 류재영, 정지우, 김동영, 채영호, "ELM 알고리즘을 이용한 팔굽혀펴기 행동의 방향별 동작 인식률에 관한 비교 분석," 한국정보과학회 논문지, 제50권, 제12호, 1031~1040쪽, 2023. DOI: 10.5626/JOK.2023.50.12.1031.


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