초록 ▼

□ 연구개발 목표 및 내용
○ 최종 목표
사용자의 입력을 통해 작동하는 가상 객체의 기기 독립성을 제공할 수 있는 Deep learning 기반의 EMG와 Force를 통한 멀티모달(multi-modal) 인터랙션(interaction)에 관한 연구를 최종 목표로 한다.

○ 전체 내용
사용자의 입력 방식에 대한 EMG와 Force를 추출하고 이를 사용자의 입력 인터페이스로 제공할 수 있도록 이를 입력에 따라 분류할 수 있는 deep learning 모델을 개발한다. 또한, 이렇게 분류된 EMG와 Forc

□ 연구개발 목표 및 내용
○ 최종 목표
사용자의 입력을 통해 작동하는 가상 객체의 기기 독립성을 제공할 수 있는 Deep learning 기반의 EMG와 Force를 통한 멀티모달(multi-modal) 인터랙션(interaction)에 관한 연구를 최종 목표로 한다.

○ 전체 내용
사용자의 입력 방식에 대한 EMG와 Force를 추출하고 이를 사용자의 입력 인터페이스로 제공할 수 있도록 이를 입력에 따라 분류할 수 있는 deep learning 모델을 개발한다. 또한, 이렇게 분류된 EMG와 Force로 입력이 가능한 인터페이스에서 사용자가 기기와의 인터랙션을 위한 피드백 방안을 제시하여 현존감 있는 인터페이스를 제시한다.

○ 1단계
● 목표
EMG 추출 디바이스를 통한 제스쳐 분류 방안과 인식 정확성을 위한 deep learning 모델 개발
● 내용
단편적인 변화를 보이는 EMG 데이터 분류를 위해 기존에 검증된 deep learning 모델들을 기반으로 Raw EMG, Normalization, Spectrogram 그리고 Stack 과 같이 전처리된 이미지 데이터를 비교하고 EMG 특성에 맞는 Basic 모델을 제시하고 이를 검증하였다.

○ 2단계
● 목표
힘의 값을 EMG로 추출하여 이를 구분할 수 있는 deep learning 모델 개발
● 내용
힘의 값은 연속적인 변화를 보이는 값으로 힘의 세기가 변화함에 따라 EMG 값도 변화하기 때문에 이러한 변화를 구분할 수 있는지를 판단하고 사용자의 입력이 Multi-day, Multi-user시에도 같은 세기를 유지하는지 검증하고 이에 맞는 deep learning 모델을 제시하고 검증하였다.

○ 3단계
● 목표
사용자와 가상 객체 간 현존감을 위한 피드백 방안을 연구
● 내용
사용자가 생성된 가상객체를 조종할 때 나타날 수 있는 피드백을 힘, 색, 소리, 비전으로 설정하고 이러한 4가지 효과에 대해서 각 효과를 조합하여 가장 이상적인 조합에 대해서 나타날 수 있는 방안을 검증하였다.

□ 연구개발성과
단편적이고 연속적인 작은 변화의 EMG 데이터를 감지할 수 있는 Deep learning 모델 개발하였고, Force를 EMG로 추출하여 이를 새로운 입력 방식으로 사용할 수 있도록 Force를 구분할 수 있는 deep learning 모델 개발과 이를 활용한 피드백 방안을 검증하였다.

□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
EMG와 Force 기반의 직관적인 입력 방식의 인터페이스를 통해 메타버스와 같이 가상세계에서 한정적인 입력 방식을 대체할 수 있을 것으로 기대한다. 또한, 새로운 인터페이스 개발을 통한 비즈니스 모델 창출 및 사용자 중심의 입력 인터페이스를 제시할 수 있을 것이라 판단한다.

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요약문 ... 2
• 목차 ... 4
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 5
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 6
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 8
• 1) 연구수행 결과 ... 8
• 2) 목표 달성 수준 ... 9
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 9
• 5. 연구개발성과 및 활용 계획 ... 10
• 1) 연구성과 ... 10
• 2) 연구성과 활용계획 ... 10
• 6. 참고문헌 ... 11
• 끝페이지 ... 12