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[국내논문] 가상 현실, 증강 현실 동작인식을 위한 웨어러블 센서 기술 원문보기

電子工學會誌 = The journal of Korea Institute of Electronics Engineers, v.42 no.6 = no.373, 2015년, pp.63 - 70  

차재광 (연세대학교 글로벌융합공학부) ,  하규태 (연세대학교 글로벌융합공학부) ,  이상호 (연세대학교 글로벌융합공학부) ,  김시호 (연세대학교 글로벌융합공학부)

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AI 본문요약
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문제 정의

  • 가상/증강 현실을 위한 인터페이스로서의 웨어러블 센서는 사용자의 움직임을 최대한 사실적으로 가상의 공간에 반영하는 것을 목적으로 한다. 가상공간에서는 물리적인 장치를 통한 인터페이스를 사용하는데 제약이 따르기 때문에 사람의 동작 자체를 인식하여 이를 이용하는 방법이 대세를 이룬다.
  • 본 글에서는 이러한 문제를 해결하여 가상현실이나 증강현실에 대응할 수 있는 새로운 개념의 인터페이스 장치를 만들기 위해 개발되고 있는 웨어러블 센서(Wearable Sensor)들의 개발 동향에 대해 다루고자 한다.
  • 현재까지 등장한 가상/증강현실에 대응하는 웨어러블센서 인터페이스로는 어떠한 것들이 있는지 살펴보았다. 해외에서는 킥스타터를 이용한 여러 업체들이 두각을 보이고 있으며, 국내에서도 대학이나 중소기업에서 가상/증강현실을 위한 인터페이스가 활발하게 개발되고 있다.
  • Cyberith 社의 ‘Virtualizer’는 앞서 소개한 ‘Virtuix Omni’의 경쟁자로서 새롭게 등장한 가상현실용 인터페이스로서, 2014년 7월 킥스타터를 통해 시장에 진출하였다. 회사는 유럽 오스트리아에 위치하며, 가상현실 게임에 필요한 인터페이스 장치를 만드는 것을 목적으로 하고 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
모션 캡처(Motion Capture) 시스템의 단점은 무엇인가? 모션 캡처(Motion Capture) 시스템은 주로 영화 산업에서 배우들의 동작을 영상 속에 재현하기 위해 사용되어 왔다. 영화 내의 컴퓨터 그래픽 효과 등을 위해 사용되는 모션 캡처 장비는 상당한 정밀도를 가지고 있지만 VR등에 사용되기에는 상대적으로 비싼 가격대를 형성하고 있다는 단점이 존재한다. 하지만, 그럼에도 불구하고 최근들어 모션 캡처 장비를 가상현실에 접목하여 사용하는 사례들이 보이며, 대표적으로 Xsens社의 모션 캡처 시스템인 ‘Xsens MVN’, ‘Xsens Awinda’ 등이 있다.
Data glove란 무엇인가? Data glove는 장갑 형태의 인터페이스로서 장갑에 부착된 다수의 센서를 이용하여 손의 움직임을 감지하는 역할을 하는 장치다. 대표적인 Data Glove로는 Cyber Glove Systems 社의 ‘CyberGlove’ 시리즈가 있다.
Virtuix Omni의 구성은 무엇인가? ‘Virtuix Omni’는 인터페이스 플랫폼(발판), 전용 신발과 동작 인식 센서(IMU) 그리고 사용자의 안전을 위한 허리 고정 벨트 지지대로 구성되어 있다.
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참고문헌 (12)

  1. Xsens : www.xsens.com 

  2. Virtuix : www.virtuix.com 

  3. Cyberith : www.cyberith.com 

  4. Cyberglovesystems : www.cyberglovesystems.com 

  5. Kessler, G. Drew, Larry F. Hodges, and Neff Walker. "Evaluation of the CyberGlove as a whole-hand input device." ACM Transactions on Computer-Human Interaction (TOCHI) 2.4 (1995): 263-283. 

    상세보기 crossref

  6. Thalmic Lab. : www.thalmic.com 

  7. Pranav Mistry and Pattie Maes. "SixthSense: a wearable gestural interface." ACM SIGGRAPH ASIA 2009 Sketches. ACM, 2009. 

  8. K-Glass : www.youtube.com/watch?vJaYtYK9E7p0 

  9. Hong, Injoon, et al. "18.1 A 2.71 nJ/pixel 3D-stacked gazeactivated object-recognition system for low-power mobile HMD applications." Solid-State Circuits Conference-(ISSCC), 2015 IEEE International. IEEE, 2015. 

  10. Motion Ring : www.motionring.co.kr 

  11. Kim, J., Denis Gracanin, and Francis Quek. "Sensor-fusion walking-in-place interaction technique using mobile devices." Virtual Reality Short Papers and Posters (VRW), 2012 IEEE. IEEE, 2012. 

  12. Junker, Holger, et al. "Gesture spotting with body-worn inertial sensors to detect user activities." Pattern Recognition 41.6 (2008): 2010-2024. 

    상세보기 crossref

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