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센서를 이용한 사용자 동작인식 시스템은 모션 캡쳐, 필기 인식, 게임등에서 사용자의 편의를 위한 여러 분야의 핵심 기술로 연구 및 개발 되고 있다. 사용자의 동작은 매우 다양하고 작은 변화에도 다른 의미를 나타내지만 현재 사용되고 있는 가속도 센서만으로는 이를 모두 구분하여 인식하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 이와 같은 한계를 극복하기 위하여 가속도 센서를 이용한 직선운동과 자이로 센서를 이용한 ...

센서를 이용한 사용자 동작인식 시스템은 모션 캡쳐, 필기 인식, 게임등에서 사용자의 편의를 위한 여러 분야의 핵심 기술로 연구 및 개발 되고 있다. 사용자의 동작은 매우 다양하고 작은 변화에도 다른 의미를 나타내지만 현재 사용되고 있는 가속도 센서만으로는 이를 모두 구분하여 인식하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 이와 같은 한계를 극복하기 위하여 가속도 센서를 이용한 직선운동과 자이로 센서를 이용한 각속도 운동 측정 데이터를 이용하여 보다 다양한 사용자의 동작을 인식하는 방법을 기술한다. 본 논문에서 사용된 Dynamic Time Warping(DTW) 알고리즘은 개인마다 혹은 동작마다 다른 시계열 정보인 센서 데이터를 왜곡시켜 서로 다른 시간을 가지는 두 동작의 유사도를 측정하는 매칭 알고리즘으로 사용하기 적합하다. 다만 DTW 알고리즘은 학습을 하지 않는 대신 모든 샘플과의 비교를 통해 인식하므로 샘플이 많을수록 연산 시간이 비례한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 센서 데이터를 양자화 시킨 후에 센서의 각 축이 투표하는 방식을 통해 연산량을 줄이며 인식률을 높이는 방법을 제안한다.

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