근전도 분류를 위한 Diffusion 기반 데이터 생성 기법

Abstract

본 논문은 Bio-signal, 특히 EMG 데이터에 대해 diffusion Model 기반의 새로운 데이터 생성 방식을 제안한다. NinaPro DB2를 대상으로 1D U-Net 기반 DDIM 모델을 학습하여 생성된 EMG 신호의 효과를 SNR(Signal- to-Noise Ratio) 기준으로 판단했다. 또한, 증강된 데이터셋을 기준으로 분류 모델을 통해, 생성 데이터 기반 학습이 기존 실측 데이터에 필적하거나 일부 경우는 더 높은 분류 성능을 보인 것을 확인했다. 본 연구는 bio-signal 영역에서 Diffusion Model의 데이터 확장 가능성과 실질적인 활용가능성을 제안한다.