스마트워치 터치스크린을 통한 신체 부위와 손 제스처 구분

Q: 이 논문에서 정의한 스마트워치 터치스크린을 통한 신체 부위 및 손 제스처 구분이란 무엇인가?

스마트워치 터치스크린에서 취득한 비가공 정전용량 데이터를 합성곱 신경망에 학습시켜, 접촉된 신체 부위(귀, 입, 머리카락, 손톱, 손가락, 손바닥)와 특정 손 제스처(Hold)를 89.4%의 정확도로 실시간 판별하는 기술이다. 이는 소형 터치스크린의 활용도를 높이기 위해 제안되었다.

Q: 스마트워치 터치스크린을 통해 신체 부위와 손 제스처를 구분하는 핵심 방법은 무엇인가?

연구 결과, 스마트워치 커널의 터치드라이버를 변형하여 비가공 정전용량 데이터를 취득하고, 이를 정규화 및 이미지 확대 과정을 거쳐 합성곱 신경망(AlexNet)을 학습시키는 방법이 핵심이다. 이 모델은 8개의 라벨에 대해 89.4%의 정확도로 신체 부위와 손 제스처를 효과적으로 구분한다.

이정민; 오승재

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이정민 (경희대학교) 오승재 (경희대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2024 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2024.12

수록면: 1,193 - 1,195 (3page)

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기술이 발달함에 따라 터치스크린 또한 성능이 향상되었지만 정작 실제로는 이 기능들을 제대로 활용하지 못하고 있다. 특히 이 문제는 크기가 너무 작아서 터치스크린으로 정확한 조작을 하기 힘든 스마트워치에서 빈번히 발생한다. 때문에 스마트워치 터치스크린을 통한 신체 부위와 손 제스처 판별 기술을 제안하여 터치 제스처의 확장을 기대하고자 한다. ... 전체 초록 보기

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