[논문]적외선 근접센서 기반 제스처 센싱기술 동향

석정희; 전영득; 여준기

문제 정의

Y.S. Kime 적외선 LED에서 소모되는 전력 소모를 줄이기 위해 적외선 LED를 하나로 줄이고, PD를 다수 개 사용하는 연구를 수행하였다⑻. (그림 14)는 이러한 적외선 LED와 PD의 수에 따른 신호검출의 차이를 보여준다.
이러한 환경의 차이와 요구의 다양성으로 인해 각각의 상황에 적합한 다양한 UI들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 접촉이 없이 사용자의 제스처 만으로 명령을 전달하는 제스처 센서의 연구 및 제품 적용동향을 소개하였다. 이러한 제스처 인식기능은 스마트폰에 적용되기도 하였으나 지속적으로 적용되지는 않았다.
p data-page="1">사람은 User Interface(네)를 통해 기기와 접촉하고、활용하며 서비스를 제공받는다대부분의 입력 도구들은 사용자의 접촉을 필요로 하기 때문에 기기에 접촉이 불가능한 상황에서는 사용자의 의도를 기기에 전달하기 어렵다. 본고에서는 접촉 없이 사용자 입력을 가능하게 하는 기술 중 적외선 근접센서에 기반을 둔 제스처 센싱기술을 소개한다
여기서는 사람의 동작이나 사물의 움직임을 통한 UI 기술인 제스처 센싱기술 중에서 적외선 근접센서를 사용하는 기술에 초점을 맞추어 관련 기술동향과 제품 동향을 살펴보고, 휴대기기에 적용하기 위하여 다른 센서들과 집적함으로써 초소형으로 개발된 제스처 센서기술을 소개한다.

제안 방법

단일 패키지는 1차 몰드, 2차 몰드 및 PGB로구성된다. 1차 몰드는 SoC 내부에 있는 PD 어레이에 적외선 반사광을 집광하기 위한 수광 렌즈와 적외선 LED 칩에서 발광하는 적외선이 view angle 안에서 일정한 분포를 가질 수 있도록 하는 볼록 구면렌즈로 이루어졌다. 2차 몰드는 전체 센서 모듈을 보호하고 특히 적외선 LED 칩에서 적외선이 SoC로 누설되지 않도록 차폐한다.
75%를 가졌다. 그리고 TinyMotion을 기반으로 하여 사용자가 키패드의 숫자 버튼을 누른 상태에서 휴대폰을 움직임(틸트)으로써 움직이는 방향에 따라 다른 텍스트가 입력되도록 하여 더욱 빠르게 터]스트 입력을 가능하게 하는 Vision T此Text 와 (그림 4)와 같은 텍스트 핸드라이팅도 구현하였다. 이 방법을 통한 제스처 인식도 가속도 센서를 이용한 방법과 같이 이미지 센서가 탑재된 기기를 직접 움직여 기기의 움직임을 인식하기 때문에 손으로 기기를 쥐어야 하는 부담이 있으며, 이미지 센서는 기본적으로 가속도 센서에 비해 크기, 신호처리 등의 부담이 크다고 할 수 있다.
Mfojtczuk 등은 적외선 Light-Emitting Di- ode(LED)를 사용하지 않고, 물체에서 방사되는 적외선을 김-지하는 Passive Infrared(PIR) 센서를 (그림 7) 과같은 광학구조로 이용하여 손의 움직임을 인식하는 연구를 수행하였다(4). 그리고 사람 카운팅에도 쓰이는 알고리즘을 사용하여 손동작의 방향을 인식하였다. 이러한 방법으로 20cm 거리에서의 상/하/좌/우 각 방향에 대해 제스처를 25회씩 테스트하여 평균 81.
수광부에서도 집광을 하여 수신 거 리를 높일 수 있다. 또한, 상하좌우 움직 임에 의해 각 4개 PD의 수신 광량의 차이가 커질 수 있도록 렌즈 각 안쪽 면을 절단하였다.
정교한 광학기술을 필요로 한다. 우선 적외선 LED의 발광 도달거리를 높이기 위하여 볼록렌즈로 집광하면서 적외선의 분포가 일정할 수 있도록 적외선 LED 칩 위에 투명 에폭시를 사용하여 렌즈를 제작한다. 적외선 LED 칩 위쪽 160㎛(패키지 제약에 의한 최대거리)에 렌즈를 위치시킨 조건에서 레이 트레이싱 시뮬레이션을 통해 ±30°의 view angle에서 일정한 레이 분포를 가지도록 구면렌즈의 반지름 및 곡률을 결정하였다.
(그림 14b)에서 보는 바와 같이 PD의 간격이 줄어들면 ambiguous zone이 넓어지게 되고, 이로 인해제스처의 방향 판단이 어려워진다. 이들은 (그림 15) 와같이 PD를 가까이 배치하면서 PD 사이에 광학블록을 배치함으로써 ambiguous zone을 좁히는 방법을 제안하였다. 이들의 실험결과에서는 검출하고자 하는 물체의 크기에 따라 99.
Um 등은 적외선 근접 어레이 센서를 개발하여 물체의 3차원 정보를 추출하는 연구를 수행하였다[5]. 이들은 (그림 8)과 같이 적외선 LED와 어레이로 구성된 Photo Diode(PD)를 이용하여 LED에서 발광된 적외선이 물체에 반사되어 PD로 들어오는 양을 측정함으로써 물체의 3차원 정보를 추출하였다. 이러한 적외선 근접어 레이 센서를 이용하게 되면 스테레오 카메라에서 주로 문제로 제기되는 카메라 배열 변화에 의한 보정 이슈를 극복할 수 있다.
Ryu 등은 이렇게 개발된 적외선 근접 어레이 센서를 사용하여 접촉하지 않고 사용자 입력이 가능한 인터페이스인 T-less를 개발하였다[6]. 이들은 먼저 손가락 입력 모드와 손바닥 입력모드를 구분하였으며, 손가락 입력 모드에서는 (그림 11)과 같이 50mm에서 150mm 거리의 영역을 작업영역, 그보다 먼 거리를 인덱싱 영역으로 구분하여, 작업영역에서의 손가락 움직임을 마우스 이동에 대응하고, 손가락을 센서로 더 가까이 이동하면 클릭 동작에 대응하도록 하였으며 , 이와 유사하게 손바닥 입력모드도 구현하였다. 이 시스템을 이용함으로써 접촉이 없는 사용자 입력이 가능하고, 3차원에 대한 입력이 가능하며, 마우스 포인팅과 같은 정확한 입력이 가능하다는 장점이 있으나, 사용자의 명령 입력시간이 길어지는 단점과 함께, 마우스에 비해 처리해야 하는 연산량도 많아서 휴대기기에 적용하기에는 어려움이 있다.
우선 적외선 LED의 발광 도달거리를 높이기 위하여 볼록렌즈로 집광하면서 적외선의 분포가 일정할 수 있도록 적외선 LED 칩 위에 투명 에폭시를 사용하여 렌즈를 제작한다. 적외선 LED 칩 위쪽 160㎛(패키지 제약에 의한 최대거리)에 렌즈를 위치시킨 조건에서 레이 트레이싱 시뮬레이션을 통해 ±30°의 view angle에서 일정한 레이 분포를 가지도록 구면렌즈의 반지름 및 곡률을 결정하였다. (그림 21)은 SoC의 상하좌우 각 모서 리에 있는 수광용 PD를 위한 렌즈제작 시뮬레이션을 보여준다.
Wang 등은 휴대폰에 탑재된 카메라로 영상을 받아들이고. 휴대폰의 이동이나 회전 등의 제스처가 발생했을 때 이미지 센서로부터 입력되는 영상의 변화를 분석함으로써 휴대폰의 움직임을 인식하는 연구를 수행하였다[2]. (그림 3)은 이들이 개발한 TinyMotion이 실외와 실내에서 정상으로 동작함을 보여준다.

대상 데이터

제스처 인식기능을 제공하는 스마트폰 제품들도 출시되었다. 2013년 4월에 출시된 삼성전자 갤럭시 S4 스마트폰은 이러한 제스처 센서를 탑재하였고, 에어뷰/에어 제스처라는 이름으로 홍보하였다[12]. (그림 18) 은삼성전자 갤럭시 S4의 에어뷰/에어 제스처 소개 그림이다.
4개 PD의 출력으로부터 상하좌우/푸쉬 제스처를 실시간 인식하기 위한 엔진을 탑재하였다. (그림 23a) 는물체가 좌에서 우로 움직였을 때 1개의 PD에서 발생하는 출력을 나타내며 일반적으로 모션이 없더라도 PD 출력 값은 'zero'보다 큰 값이 출력된다.
SoC 세부 블록도를 나타낸다. PD 어레이는 근접 및 모션 제스처 센싱을 위한 4개의 PD와 조도센싱을 위해칼라필터를 사용한 10X10 PD들로 구성된다. AFE는 10k蛙z로 25mA~200mA에서 적외선 LED를 구동하기 위한 드라이버와 PD에서 수신된 신호를 처리하기 위한 Current-to-Wtage Converter(CVC), Programmable Gain Amplifier(PGA), 4-1 MUX, 10 bit ADC, 바이어스 회로 및 클럭 발생기로 이루어져 있다.
가로 4mm, 세로 2mm, 높이 1mm의 단일 패키지로 제작되었고, 제작된 SoC와 상용 적외선 IED 칩 크기는 각각 1.2mmX 1.3mm와 0.355mmx0.355mm이며, 렌즈에 의한 FOV는 ±30° 이다.
Motion Gesture Sensor(AP-MGS°)구조를 나타낸다. 물체에 의한 적외선 반사광을 수신하기 위한 PD 어레이 및 조도, 근접거리, 모션 신호처리 회로가 집적화된 SoC와 적외선 발광을 위한 적외선 LED 칩이 초소형 단일 패키지(가로 4mm, 세로 2mm, 높이 1mm)로 제작되었다. 단일 패키지는 1차 몰드, 2차 몰드 및 PGB로구성된다.
이들은 2개의 적외선 LED를 채널로 구분하여 100Hz로 샘플링 한 후 (그림 13)의 알고리즘을 이용하여 제스처를 인식하였다. 테스트를 위해 총 2000개의 제스처 샘플을 이용하였고, 평균 98%의 정확도를 보였으며, 20mW의 전력을 소모하였다. 이처럼 기존의 높은 해상도를 갖는 이미지 센서를 사용하지 않음으로 기존보다 낮은 전력소모를 가지면서도 높은 인식률로 제스처를 인식할 수 있게 하였으나, 적외선 LED에서 소모되는 전력을 무시할 수 없다.

이론/모형

위한 디지털 변환도 요구된다. 4채널의 PD 신호를 저전력 저면적으로 처리하기 위하여 MOS 문턱 전압 기반의 바이어스 회로를 이용한 전류/전압 변환기, 스위치 커패시터 구조의 프로그래머블 증폭기 및 4채널 공유형 Successive Approximation Register -Analog- to-Digital Converter (SAR-ADC) 를 적용하였다.
인식률 즉정은 Telecommunications Technology Association(TTA) 표준 '적외선 발광다이오드를 이용한 손동작 인식 SoC의 인식률 측정 지침'에 준하여 (그림 26)과 같은 자동측정방법을 사용하였다. 0.

성능/효과

이들은 (그림 15) 와같이 PD를 가까이 배치하면서 PD 사이에 광학블록을 배치함으로써 ambiguous zone을 좁히는 방법을 제안하였다. 이들의 실험결과에서는 검출하고자 하는 물체의 크기에 따라 99.5%의 정확도로 인식하기 위한 최소샘플링 주파수를 제시하고 있으며, 물체의 가로폭은 클수록, 세로폭은 작을수록 최소 샘플링 주파수는 커지는 경향이 있다. 이러한 방법으로 전력소모는 52%, 사이즈는 69% 수준으로 줄일 수 있다.
그리고 사람 카운팅에도 쓰이는 알고리즘을 사용하여 손동작의 방향을 인식하였다. 이러한 방법으로 20cm 거리에서의 상/하/좌/우 각 방향에 대해 제스처를 25회씩 테스트하여 평균 81.4%의 검출률과 92.6%의 정확도를 보였다. 이렇게 PIR을 이용한 제스처 인식은 추가적인 광원을 사용하지 않기 때문에 LED를 사용하는 방식에 비해 전력소모를 줄일 수 있는 장점은 있으나 인식률은 상대적으로 떨어지게 된다.

후속연구

이러한 제스처 인식기능은 스마트폰에 적용되기도 하였으나 지속적으로 적용되지는 않았다. 하지만, 요리하는 주방이나 수술실 등과 같은 특수한 환경에서는 여전히 접촉이 없는 사용자의 입력에 대한 요구가 존재하고 있으므로, 이에 대응하기 위한 연구개발이 지속될 것으로 보인다.

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증

적외선 근접센서 기반 제스처 센싱기술 동향
State-of-the-Art on Gesture Sensing Technology Based on Infrared Proximity Sensor 원문보기

초록
AI-Helper

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

제안 방법

대상 데이터

이론/모형

성능/효과

후속연구

이 논문을 인용한 문헌

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

연합인증

적외선 근접센서 기반 제스처 센싱기술 동향 State-of-the-Art on Gesture Sensing Technology Based on Infrared Proximity Sensor 원문보기

초록 용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

AI 본문요약 엑셀 다운로드 AI-Helper

문제 정의

제안 방법

대상 데이터

이론/모형

성능/효과

후속연구

이 논문을 인용한 문헌

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

적외선 근접센서 기반 제스처 센싱기술 동향
State-of-the-Art on Gesture Sensing Technology Based on Infrared Proximity Sensor 원문보기

초록
AI-Helper

AI 본문요약
AI-Helper