About MyoGAN

• The Deep Learning Project with MoDeep, Taeyeong Kim (InSpace Inc.)

• Generating Sign Language with MYO Sensor (EMG Data)

• Most using: CGAN, MYO, Data Preprocessing (RMS, etc.)

Special Thanks for

• Sangmin Park (jigeria), the Idea provider.

  • Contact: jigeria@naver.com / jigeria114@gmail.com

• All MoDeep Team Members, leading the project.

MyoGAN 진행 계획

1주차 (10. 01 ~ 10. 07)

1. EMG Feature 이해 -> 학습해보기 (학습이 잘 되면 계속 사용)

2. EMG Feature를 조정하는 방법 이해

   • DL이 아닌 것들: RMS, Threshold
   • DL: LSTM, AutoEncoder

3. 2번 항목을 이용해서 Classifier 만들어보기 (결과 공유할 것)

2주차 (10. 08 ~ 10. 14)

1. 1주차 3번의 Classifier 완성하고 Feature 조정법 결정

2. Feature 조정을 통해 DCGAN 성능 주시

3주차 (10. 15 ~ 10. 21)

1. DCGAN으로 만족할만한 결과 시도해볼 것

2. Condition을 넣는 작업을 시도해볼 것 -> CGAN 준비

   • Hyperparam 튜닝 노가다할 것

4주차 (10. 22 ~ 10. 28)

1. CGAN 완성할 것

5주차 이후 (10. 29 ~)

1. 완성한 CGAN 이용하여 Hyperparam 튜닝할 것

발표 준비

1. model이 무겁기 때문에 발표때 완벽한 시연은 사실상 힘듦
   • 대신 실시간으로 표시되는 EMG를 시연할 것