[논문]B-Spline 곡선을 이용한 터치펜 잡음제거

이상범

doi:10.7236/jiibc.2017.17.6.121

B-Spline 곡선을 이용한 터치펜 잡음제거
Touch-Pen Noise Reduction Using B-Spline Function 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.17 no.6, 2017년, pp.121 - 126

초록
AI-Helper

최근에 터치펜이 내장된 모바일 기기가 증가하고 있다. 터치가 가능한 디바이스는 펜을 터치 보드에 접속하는 순간부터 신호의 정확도와 반응 속도가 매우 중요하다. 따라서 터치 신호에 포함된 잡음을 빠르고 효과적으로 제거할 수 있는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 터치스크린에 펜으로 입력된 터치 포인트 좌표에 섞인 노이즈를 제거하는 방법을 제안한다. 효과적인 필터링을 위해서는 먼저 입력된 신호 중에서 노이즈에 해당하는 좌표를 빠르게 Sampling함으로써 노이즈를 1차적으로 제거 한다. 그 다음으로 터치 좌표의 전체보정을 위해 B-Spline 곡선의 특성을 이용하여 좌표의 포인트를 보정하게 된다. 이는 다른 알고리즘들 보다 실시간성을 보장할 수 있다. 성능 평가 방법은 터치패드에 대각선을 10개의 구간을 나누어 오차 픽셀들을 기준 값들과 비교 평가하였다. 평균 오차는 7.1픽셀이며, 우리가 제안한 방법은 평균 4.1오차를 보였다. 따라서 우리가 제안한 방법을 이용하여 정확한 좌표에 표현 할 수 있는 터치 펜 시스템을 제시하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, a lot of people use touch-pen devices such as smart phones and tab computers. To generate the picture and text, a user can give input or control the touch-pen device through simple or multi-touch gestures by touching the screen with a special stylus pen and/or one or more fingers. The accuracy and response time from the moment of contact with the touch board is very important to the touch device. Therefore, research is needed to find a way of removing the noise included in the touch signal quickly and efficiently. In this paper, we propose a method for removing a noise mixed in with a touch point coordinate which has been caused by a input pen on the touch screen. For effective filtering, the fast sampling of the coordinate corresponding to the noise from the input signal is required primarily. Secondly the total compensation of the touch coordinates using the characteristics of the B-Spline curve is applied to correct coordinates of the points. This method can ensure a real-time response than other algorithms. The applied performance evaluation method is comparing error pixels with evaluation values by dividing 10 intervals on the touch pad diagonally. Usually the average error is 7.1 pixels but our proposed method shows an average 4.1 errors. Therefore, our proposed touch pen method can express the input signal on the coordinates more correctly.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

Spline 함수는 크게 5가지 정도로 요약 할 수 있는데, Linear Spline, Cardinal Spline, B-Spline, Bezier Curve와 Nurbs 등이 있다. 본 논문에서는 Spline의 기본이 되는 Linear Spline, Cardinal Spline, B-Spline을 설명하고, 우리가 제안한 방법인 B-spline을 자세히 알아보고, B-Spline을 터치패드에서 취득한 데이터에 적용하였을 때의 특징을 설명한다.
본 논문에서는 샘플링 수를 줄인 방법과 우리가 제안한 방법을 비교 평가 하였다. 그림 4는 원본 포인트를 나타내고, 빨간 선은 Sampling한 비교 데이터, 파란색 선은 우리가 제안한 알고리즘을 적용한 결과를 나타내고 있다.
여기서 문제는 많은 노이즈 데이터가 분포되어 취득 된다는 점이다. 본 논문에서는 이러한 터치펜의 움직이는 라인을 예측하고 검출 하고 노이즈 데이터에 강인한 알고리즘인 B-Spline을 제안하였다.

제안 방법

이 점들을 이용하여 휴리스틱하게 Ground truth를 설정하고 비교 실험을 진행 하였다. 10개의 구간을 나누어 평균 픽셀 오차를 구하였다.
취득된 데이터는 B-Spline방법과 Sampling 방법으로 비교·평가 하였다. 더 나아가 우리는 직관적으로 표현하기 위해 그림 4와 같이 실시간으로 데이터를 좌표 표시 방법으로 구현 하였다. 우리는 해상도 1366*768인 16:9 환경의 디바이스에서 그림 5와 같이 왼쪽 모서리 끝과 오른쪽 모서리 끝을 터치패드 전용 펜을 이용하여 직선을 그어 평가 하였다.
비교 평가하기 위해 만든 Sampling 방법은 터치패드에서 펜의 x, y의 위치를 측정하여 오는 일련의 데이터 중에서 10개의 좌표값 산술 평균을 이용하여 좌표의 불확실성을 제약하였다. 이는 원본 데이터의 좌표 30 Frame rate의 속도로 예측된 데이터는 정상적으로 직선을 그엇을 때 반듯한 직선의 결과가 나오지 않기 때문에 Sampling 비율이 높으면 직선에 강인한 점이 발견 되었으나 동그라미를 입력하였을 때 취약성이 나타므로 좌표값을 10 Sampling rate로 고정하여 측정 하였다.
우리가 제안한 방법은 터치 패드의 디바이스에서 터치의 신호를 받을 수 있도록 PC와 연결하여 취득 하였다. 취득된 데이터는 B-Spline방법과 Sampling 방법으로 비교·평가 하였다.
더 나아가 우리는 직관적으로 표현하기 위해 그림 4와 같이 실시간으로 데이터를 좌표 표시 방법으로 구현 하였다. 우리는 해상도 1366*768인 16:9 환경의 디바이스에서 그림 5와 같이 왼쪽 모서리 끝과 오른쪽 모서리 끝을 터치패드 전용 펜을 이용하여 직선을 그어 평가 하였다.
위의 f(x) 해를 도출하기 위한 방법으로 Spline 함수를 이용하는 방법을 제안 한다. Spline 함수는 크게 5가지 정도로 요약 할 수 있는데, Linear Spline, Cardinal Spline, B-Spline, Bezier Curve와 Nurbs 등이 있다.
1Pixel의 오차로 터치펜의 좌표를 얻을 수 있다. 이 점들을 이용하여 휴리스틱하게 Ground truth를 설정하고 비교 실험을 진행 하였다. 10개의 구간을 나누어 평균 픽셀 오차를 구하였다.
비교 평가하기 위해 만든 Sampling 방법은 터치패드에서 펜의 x, y의 위치를 측정하여 오는 일련의 데이터 중에서 10개의 좌표값 산술 평균을 이용하여 좌표의 불확실성을 제약하였다. 이는 원본 데이터의 좌표 30 Frame rate의 속도로 예측된 데이터는 정상적으로 직선을 그엇을 때 반듯한 직선의 결과가 나오지 않기 때문에 Sampling 비율이 높으면 직선에 강인한 점이 발견 되었으나 동그라미를 입력하였을 때 취약성이 나타므로 좌표값을 10 Sampling rate로 고정하여 측정 하였다.

데이터처리

취득된 데이터는 B-Spline방법과 Sampling 방법으로 비교·평가 하였다.

성능/효과

Sampling 방법은 데이터의 노이즈를 분류하기 전에 데이터 수를 1/2로 줄임으로써 상대적으로 노이즈가 감소한 것으로 보이지만 직선의 연장선상에서 평가하면 노이즈가 선을 표현할 때 가중치가 높은 현상을 볼 수 있었다. 따라서 우리가 제안한 알고리즘은 노이즈에서Sampling 보다 평균 1.
그림 4에서 와 같이 대각선 구간을 10등분 하여 구간 내에 Ground truth 와 Pixel 비교하여 오차를 측정하였다. Sampling 방법은 평균 5.4 Pixel의 오차를 보였으며, 우리가 제안한 B-spline 방법을 이용하여 4.1 Pixel 오차를 보였다. 이처럼 빠른 연산과 표현을 가능하게 함과 동시에 보정 효과를 보였다.
그림 4는 원본 포인트를 나타내고, 빨간 선은 Sampling한 비교 데이터, 파란색 선은 우리가 제안한 알고리즘을 적용한 결과를 나타내고 있다. 두 알고리즘의 성능은 무난한 성능을 보이고 있으나 노이즈가 강하게 생기는 곳에서 우리가 제안한 방법의 성능이 강인함을 보였다.
Sampling 방법은 데이터의 노이즈를 분류하기 전에 데이터 수를 1/2로 줄임으로써 상대적으로 노이즈가 감소한 것으로 보이지만 직선의 연장선상에서 평가하면 노이즈가 선을 표현할 때 가중치가 높은 현상을 볼 수 있었다. 따라서 우리가 제안한 알고리즘은 노이즈에서Sampling 보다 평균 1.3 픽셀의 강한 면을 보였다. 터치펜에서 취득한 데이터를 1차 필터를 이용할 때 선의 방향을 미리 고려한 예측 모델을 생성하면 노이즈에 강인한 라인을 만들 수 있을 것으로 예상된다.
1 Pixel 오차를 보였다. 이처럼 빠른 연산과 표현을 가능하게 함과 동시에 보정 효과를 보였다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	터치스크린 장치란?	터치스크린 장치는 인체의 접촉 유무에 따라서 변화하는 정전 용량을 감지하여 접촉 위치를 생성해 내는 장치이며, 검출 원리에 따라서 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 첫 번째는 자기용량(self-capacitance)방식이며 둘째는 상호용량(Mutual-capacitance)방식이 개발되어 있다.
	정전 용량 방식의 특징은?	가독성과 내구성이 뛰어난 정전용량 방식은 최근 모바일과 패드의 제품에 널리 사용되고 있다. 정전 용량 방식은 인체의 접촉에 의해 변화되는 정전용량을 감지하여 2차원 접촉 정보를 생성해 내며, 물리적으로 2개의 전도성 물질이 존재 할 때 생성되는데, 하나는 터치스크린 센서 전극 패턴으로 하나의 전도체를 구현하고, 인체의 손가락이나 펜을 이용하여 접촉 부위가 또 다른 역할을 하게 된다.
	부드러운 형태의 선을 표현하기 위해 점의 수를 늘리거나 연결하는 선의 간격을 작게 만듦으로써 발생하는 문제점은?	따라서 부드러운 형태의 선을 표현하기 위해서는 점의 수를 늘리거나 연결하는 선의 간격을 작게 해야 한다. 그러나 몇 개의 점을 늘릴 것인지, 몇 개의 구간으로 나누어 직선으로 연결할 것인지를 결정하는 것은 스마트 디바이스가 지원하는 해상도의 영향을 받기 때문에 점의 수와 구간의 수는 상대적으로 변해야 한다. 또한 곡률 변화가 큰 부분에서는 점을 찍거나 선을 연결하는 방식은 제대로 곡선을 근사시킬 수 없다.

참고문헌 (9)

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Eck, Matthias, and Hugues Hoppe. "Automatic Reconstruction of B-Spline Surfaces of Arbitrary Topological Type." Proceedings of the 23rd Annual Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques - SIGGRAPH '96 (1996). doi:10.1145/237170.237271.
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Park, Sang-Bong, and Jeong-Hwa Heo. "Implementation and Design of Control Circuit for Touch Screen with Faster Response Time." The Journal of the Institute of Webcasting, Internet and Telecommunication 14, no. 1 (February 28, 2014): 155-159. doi:10.7236/jiibc.2014.14.1.155.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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