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문제 정의
- 본 논문에서는 적응적 체인 코드를 이용한 실시간 한자 학습 시스템을 제안하였다. 제스처 입력 시스템으로는 사용자가 검지를 통해 입력한다고 가정하였고, 이를 이용한 맞춤형 입력 시스템을 설계하였다.
- 가장 단순하게는 퍼즐이나 퀴즈게임이 일반적으로 널리 알려진 게임을 통한 학습 방법이다. 본 논문에서는 한자 게임 시스템을 위한 적응적 체인 코드를 이용한 사용자의 손동작 인식을 통한 한문 학습 시스템을 제안한다.
- 각각의 스트로크는 순서가 있으며, 길이, 입력 방향 등의 형태가 정해져있다. 이러한 것들을 표현할 수 있는 체인 코드 형태를 제안한다. [그림 6]는 적응적 체인 코드의 한 예제를 보여준다.
- 이들 방법은 DTW보다 빠르고 좋은 결과를 보이는 강점이 있지만, 인식 결과에 있어 아직 정확도가 미흡하며, 인식 속도 또한 여전히 저조함을 보인다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 적응적 체인 코드 방법을 본 논문에서 제안한다. 이 방법은 계산이 간단하여 다른 방법들에 비해 빠른 처리속도를 보이며, 잘못된 부분을 세세하게 보여주는 장점이 있다.
- 또한 스트로크의 시작과 끝을 알기 위해 엄지의 상태 인식을 제안하였다. 이러한 입력 방법을 사용자의 학습을 위해 본 논문에서는 적응적 체인 코드와 이를 이용한 매칭 방법에 대해 제안하였다. 실험 결과에서 보듯 이 방법은 사용자가 학습하는데 있어 어느 부분이 잘못되어 있는지 알려줄 수 있기 때문에 매우 적합한 방법임을 보여주었다.
- 스트로크를 구분하기 위해서는 검지의 움직임도 필요하지만, 시작과 끝을 알 수 있는 제스처도 필요하다. 이러한 제스처로 본 논문에서는 엄지의 상태를 보고 판단하는 방법을 소개한다. 손 모양을 변형시키는데 있어 엄지만큼 움직이기 수월한 손가락이 없기 때문에 엄지를 통해 상태를 인식한다.
가설 설정
- 본 논문에서는 사용자가 한자를 입력할 때 검지만 편 상태에서 움직인다는 가정 하에 설계되었다. 이 장에서는 손동작을 이용한 스트로크의 생성 방법에 대해 설명한다.
- 손 영역 검출 후, 손 끝 검출 및 검증을 진행한다. 손 끝 검출하기 위해 본 시스템에서는 사용자가 제스처를 입력할 때 검지의 방향은 항상 위로 향한다는 가정을 이용, 손 영역에서 가장 위에 있는 픽셀 좌표를 손 끝 후보로 정한다. 후보로 정하는 이유는 모든 상황에서 가장 위에 있는 픽셀이 손 끝 이라고 볼 수 없기 때문이다.
- 손 영역 검출하는데 있어 사용자의 손은 항상 몸보다 앞에 있게 된다. 이러한 특징을 이용, 사용자의 손은 깊이 카메라로부터 가장 가까운 거리에 놓여있다고 가정한다. 이 가정을 적용하면, 손 영역 검출은 단순히 임계값을 이용하여 검출할 수 있다.
- 본 논문에서는 적응적 체인 코드를 이용한 실시간 한자 학습 시스템을 제안하였다. 제스처 입력 시스템으로는 사용자가 검지를 통해 입력한다고 가정하였고, 이를 이용한 맞춤형 입력 시스템을 설계하였다. 또한 스트로크의 시작과 끝을 알기 위해 엄지의 상태 인식을 제안하였다.
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