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초록

영어

In this Paper, we suggest the effective pre-correction algorithm on sensor values and the classification algorithm for gesture recognition that use values for each axis of the accelerometer to send data(a number or specific input data) to device. we know that creation of reliable preprocessed data in experimental results through the error rate of X-Axis and Y-Axis for pre-correction and post-correction. we can show high recognition rate through recognizer using the normalization and classification algorithm for the preprocessed data.

한국어

본 연구에서는 가속도 센서의 각 축의 값들을 이용해 숫자나 특정 입력 값을 기기에 전달할 수 있는 제스처 인식을 위한 센서 값들의 효율적인 사전 보정 알고리즘과 분류 알고리즘에 대해서 제안한다. 실험결과 보정 전과 보정 후의 X축과 Z축의 에러율을 통하여 전처리된 데이터가 생성됨을 알 수 있었다. 또한 전처리된 데이터에 적용할 정규화와 분류 알고리즘으로 구현한 인식기가 높은 인식률을 보여주었다.

목차

요약
 ABSTRACT
 1. 서론
  1.1 연구 배경 및 필요성
  1.2 관련 연구
 2. 기울기 값 제거를 위한 전처리 알고리즘
  2.1 X와 Z축의 기울기 값을 상쇄하기 위한 방법
  2.2 보정과 분류 알고리즘
 3. 데이터의 정규화
 4. 모의 실험 및 분석
 5. 구현한 Android 응용
  5.1 Gesture Alarm Call
 6. 결론
 참고문헌

키워드

저자

• 배석찬 [ Seok Chan Bae | 군산대학교 컴퓨터정보공학과 ]
• 강보경 [ Bo-Gyung Kang | 군산대학교 컴퓨터정보공학과 ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  정보교육학회논문지 [Journal of The Korean Association of Information Education]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1229-3245

• 수록기간

  1997~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 374 DDC 375