https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/10145 Sat, 04 Apr 2026 10:34:05 GMT 2026-04-04T10:34:05Z https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/60187 Title: Efficient Gesture Recognition Using Simplified and Quantized CNN Architecture Author(s): Kim, Bong-Seok; Kwon, Soon; Kim, Sangdong Abstract: In this paper, we propose an efficient technique through simplification and quantization of the structure of the conventional convolutional neural network (CNN) based model for real-time processing and low-power implementation of UWB radar-based gesture recognition system. Recently, gesture recognition technology has been used in the fields of human-computer interaction (HCI) and smart device control, especially contactless recognition methods using UWB radars are advantageous for privacy protection. Conventional CNN-based gesture recognition models achieved high accuracy, but it was difficult to apply edge devices in terms of model size and amount of computation. In this paper, to overcome this limitation, the number of hidden layers is limited to three and the model is effectively lightened by applying 8-bit quantization based on post-processing. As a result of the experiment, the accuracy of the proposed model recorded 96.87%, which is similar to that of the existing CNN, and the efficiency is confirmed through a significant weight reduction effect in the amount of computation and model size. The proposed model is suitable for a real-time gesture recognition system in edge device and embedded environments. Fri, 31 Oct 2025 15:00:00 GMT https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/60187 2025-10-31T15:00:00Z https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/60093 Title: Efficient Gesture Recognition Using Simplified and Quantized CNN Architecture Author(s): 김봉석; Kwon, Soon; Kim, Sangdong Abstract: In this paper, we propose an efficient technique through simplification and quantization of the structure of the conventional convolutional neural network (CNN) based model for real-time processing and low-power implementation of UWB radar-based gesture recognition system. Recently, gesture recognition technology has been used in the fields of human-computer interaction (HCI) and smart device control, especially contactless recognition methods using UWB radars are advantageous for privacy protection. Conventional CNN-based gesture recognition models achieved high accuracy, but it was difficult to apply edge devices in terms of model size and amount of computation. In this paper, to overcome this limitation, the number of hidden layers is limited to three and the model is effectively lightened by applying 8-bit quantization based on post-processing. As a result of the experiment, the accuracy of the proposed model recorded 96.87%, which is similar to that of the existing CNN, and the efficiency is confirmed through a significant weight reduction effect in the amount of computation and model size. The proposed model is suitable for a real-time gesture recognition system in edge device and embedded environments. Tue, 18 Nov 2025 15:00:00 GMT https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/60093 2025-11-18T15:00:00Z https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/60092 Title: 휴먼 모니터링을 위한 다중 모드 레이더 센서 개발 Author(s): 현유진; 진영석; 배지은 Abstract: 기존 광학 센서 기술은 조명, 날씨, 비용, 사생활 침해 등의한계를 가지지만, 레이더 센서는 외부 환경에도 강인하며 프라이버시 침해에 대한 문제도 없다. 본 연구는 휴먼의 거리, 속도, 이동 패턴을 동시에 감지 할 수 있는 CW/FMCW 다중모드 레이더를 개발하였다. RF 송수신 및베이스밴드 회로를 통합해 소형·저비용 시스템을 구현하고, 머신러닝으로객체 분류와 이상 행동 감지할 수 있도록 설계하였다. 소프트웨어 기반 모드 전환 방식을 적용해 다양한 환경에서 사용할 수 있다. 개발된 레이더 센서는 스마트 시티, 보안 감시 등에 활용될 수 있으며, 향후 추가 알고리즘개발로 성능을 고도화할 예정이다. Wed, 23 Apr 2025 15:00:00 GMT https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/60092 2025-04-23T15:00:00Z https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/60079 Title: 레이더 센서 기반 정지 및 이동휴먼 인지 기법 Author(s): 현유진; 진영석; 배지은 Abstract: 본 논문에서는 FMCW (Frquency Modulated Continuous Wave) 기반으로 정지 및 이동 휴먼을 구별하는 기법을 소개한다. 본 논문에서는 레이더 전단센서는 24GHz 안테나와 송수신회로로 구성되어 있고, FPGA (FieldProgrammable Gate Array)와 DSP (Digital Signal Processor)로 구성된 실시간 레이더 신호 로깅 모듈을 사용하였다. 일단 수신된 신호로부터 도플러 신호를 감지하여 이동객체인지 정지객체인지 구별한다. 이동객체로 분류된 경우에는 탐지된 객체가 이동휴먼인지 아니면 그외 이동타겟인지를 분류하는 알고리즘을 적용한다. 이때 수신 신호의 주파수 스펙트럼 산란점의 분포를 학습한 후, 이진 결정 트리 기법을 이용한다. 즉,이동휴먼읜 다양한 컴포넌트(몸, 다리, 팔)에서 다양한 도플러 산란점이 반사되는 경우가 많은데 비해, 카트나 차량과 같은 그외 객체는 하나의 도플러 산란점이 탐지되는 특성을 활용한 것이다. 정지객체로 분류된 경우에는 다시 긴 시간동안 수신신호 모니터링을 통해 호흡신호가 탐지되는지를 분석한다. 만약 호흡신호가 감지 되면 정기휴먼으로 그렇지 않은 경우는 그외 정지객체로 분류 할 수 있다. 본 논문에서는 실제 레이더 전단센서를 이용하여, 실내환경에서 실제 사람을 대상으로 실험하였으며, 그 결과 90%이상 감지 성공이 출력되는 것을 확인 할 수 있었다. Thu, 12 Jun 2025 15:00:00 GMT https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/60079 2025-06-12T15:00:00Z