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논문 기본 정보
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초록·키워드
최근 사람과 사물 인식 기술은 다양한 분야에 적용되며, 특히 관성 측정 센서와 깊이 카메라를 이용한 동작 인식 연구가 게임, 의료, 보안 등에서 활발히 이루어지고 있다. 하지만 누적 오차나 측정 환경에 따라 정확도가 떨어지는 문제는 여전히 존재한다. 본 연구에서는 관성 측정 센서와 깊이 카메라를 융합하여 관절각을 측정하는 방법인 IDFusion(IMU and Depth camera Fusion)을 제안한다. 제안된 IDFusion은 데이터 변환과 관절각 변환 단계로 구분하여 측정 후 융합하는 방식이다. 제안된 IDFusion은 관성 측정 센서와 깊이 카메라를 각각 단일로 사용한 경우와 비교 분석한 결과 더 좋은 성능을 보여주고 있다. 이 기법은 헬스케어, 스포츠 과학, 인간-컴퓨터 상호작용 등 다양한 응용 분야에서의 적용이 기대된다.
본문·목차
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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-092461801
