ELM 알고리즘을 이용한 팔굽혀펴기 행동의 방향별 동작 인식률에 관한 비교 분석

김상웅, 류재영, 정지우, 김동영, 채영호

http://doi.org/10.5626/JOK.2023.50.12.1031

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.