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초록·키워드
디지털 기술의 발달과 더불어 유아 또한 디지털 기기에 노출되는 시간이 증가함에 따라 유아의 뇌 발달과 인지기능에 악영향을 미칠 수 있는 상황에서 아날로그와 디지털 방식의 장점을 결합한 글쓰기 유아 교구가 필요하다고 한다. 국내 중소기업 P사는 전자기유도 전자펜과 학습지를 이용해 유아의 필기에 상호작용하며 음성 피드백을 제공하는 교육기구를 개발하였다. 하지만 전자기유도 전자펜의 시스템에서 센서 잡음과 외부 요소에 의한 좌표 인식 오차로 인하여 잦은 동작 오류가 발생함을 알게 되었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 측정 데이터의 잡음을 감소하거나 다음 값을 예측할 수 있는 알고리즘인 칼만 필터 알고리즘을 적용하였다. 칼만 필터 알고리즘을 적용하기 위해 전자기유도 전자펜 시스템의 시스템 모델을 설정하였으며, 센서 잡음의 분산과 시스템 잡음의 분산을 실험으로 설정하였다. 칼만 필터를 적용한 경우와 적용하지 않은 경우를 비교 실험한 결과 칼만 필터를 통해 잡음을 효과적으로 감소시켜, 조금 더 안정적이고 정확한 좌표를 제공할 수 있음을 확인하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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