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사용자의 제어동작에 따른 가속도 신호를 감지하는 기간인 후보영역감지기간과 상기 제어동작을 인식하기 위한 최소기간을 비교하는 최소기간비교단계;
상기 후보영역감지기간이 상기 최소기간을 초과하는 경우, 상기 후보영역감지기간과, 상기 최소기간보다 길고 상기 제어동작을 인식하기 위한 최대기간을 비교하는 최대기간비교단계; 및
상기 최대기간비교단계의 비교 결과에 따라 상기 최대기간 동안의 범위 내에서 상기 가속도 신호로부터 신호처리를 위한 세그먼트 신호를 추출하는 세그먼트 추출단계;
를 포함하는 동작 인식 방법
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제 1 항에 있어서,
상기 세그먼트 추출단계는
상기 후보영역감지기간이 상기 최대기간을 초과하는 경우, 상기 최대기간 동안의 상기 가속도 신호로부터 상기 세그먼트 신호를 추출하는 것
을 특징으로 하는 동작 인식 방법
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3
제 1 항에 있어서,
상기 세그먼트 추출단계는
상기 후보영역 감지기간이 상기 최대기간보다 짧은 경우, 상기 후보영역감지기간 동안의 상기 가속도 신호로부터 상기 세그먼트 신호를 추출하는 것
을 특징으로 하는 동작 인식 방법
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제 1 항에 있어서,
상기 동작 인식 방법은
상기 가속도 신호의 펄스 크기와 미리 설정된 최소크기를 비교하여 상기 가속도 신호에서 상기 최소크기보다 작은 부분을 제거하는 최소크기 비교단계;를 더 포함하고,
상기 최소기간비교단계는 상기 가속도 신호의 펄스 크기가 상기 최소크기보다 큰 경우, 상기 후보영역감지기간과 상기 최소기간을 비교하는 것
을 특징으로 하는 동작 인식 방법
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5
제 1 항에 있어서,
상기 동작 인식 방법은
상기 가속도 신호로부터 중력 가속도 값을 포함하는 노이즈 값을 제거하는 중력보정 단계;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 동작 인식 방법
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6
제 5 항에 있어서,
상기 가속도 신호는 과거 일정기간 동안의 가속도 신호의 값들과 현재 가속도 값을 포함하고,
상기 중력보정 단계는
상기 과거 가속도 신호의 값들과 상기 현재 가속도 값의 차이가 미리 설정된 기준값 미만인 경우 상기 현재 가속도 값을 노이즈 값으로 설정하는 노이즈 설정단계;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 동작 인식 방법
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7
제 1 항에 있어서,
상기 세그먼트 신호는
상기 가속도 신호의 현재 값과 상기 가속도 신호의 단위시간당 변화량의 값을 합한 값으로부터 추출되는 것을 특징으로 하는 동작 인식 방법
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8
제 1 항에 있어서,
상기 동작 인식 방법은
상기 세그먼트 신호로부터 추출된 동작블록의 값이 미리 저장된 복수의 동작모델 각각의 값과 동일한지 여부에 대한 조건부 확률 값에 로그(Log)를 취한 복수의 로그 우도 값을 계산하는 유사도 계산 단계;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 동작 인식 방법
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9
제 8 항에 있어서,
상기 동작 인식 방법은
상기 복수의 로그 우도(Log likelihood) 값 각각에 대응되는 상기 복수의 동작모델 각각의 가중치 값을 곱하는 가중치 보정 단계;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 동작 인식 방법
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10
제 9 항에 있어서,
상기 동작 인식 방법은
상기 가중치 값이 곱해진 상기 복수의 로그 우도 값 중 가장 큰 값을 동작인식 값으로 결정하는 동작인식결정 단계;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 동작 인식 방법
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11
제 1 항에 있어서,
상기 동작 인식 방법은
미리 저장된 동작모델에 따라 사용자가 복수 번의 제어동작을 수행하여 상기 최대기간을 재설정하는 최대기간 설정단계;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 동작 인식 방법
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제 9 항에 있어서,
상기 최대기간 설정단계는
상기 동작모델에 대한 상기 제어동작을 복수 번 수행하여 상기 복수의 제어동작이 상기 동작모델의 동작으로 인식되는 확률 값인 검증 데이터의 인식률을 추출하는 제 1 단계;
상기 검증 데이터의 인식률의 값이 미리 설정된 기준 인식률의 값보다 작은지 판단하는 제 2 단계;
상기 검증 데이터의 인식률의 값이 상기 기준 인식률의 값보다 작은 경우, 상기 최대기간은 상기 최대기간 값에 단위기간의 값을 합한 값으로 재설정되는 제 3 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 동작 인식 방법
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가속도 신호를 감지하는 기간인 후보영역감지기간 동안 사용자의 제어동작에 따른 가속도 신호를 감지하는 후보영역 감지부; 및
상기 후보영역감지기간이 상기 가속도 신호를 감지하는 최대기간을 초과하는 경우, 상기 최대기간 동안의 범위 내에서 상기 가속도 신호로부터 신호처리를 위한 세그먼트 신호를 추출하는 동작영역 추출부;
를 포함하는 동작 인식 장치
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제 13 항에 있어서,
상기 동작영역 추출부는
상기 후보영역감지기간과, 상기 최대기간보다 짧고 제어동작을 인식하기 위한 최소기간을 비교하는 최소기간 비교부;
상기 후보영역감지기간이 상기 최소기간을 초과하는 경우, 상기 후보영역감지기간과 상기 최대기간을 비교하는 최대기간 비교부; 및
상기 최대기간 비교부의 비교 결과에 따라 상기 최대기간 동안의 범위 내에서 상기 감지된 가속도 신호로부터 상기 세그먼트 신호를 추출하는 세그먼트 추출부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 동작 인식 장치
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15
제 13 항에 있어서,
상기 세그먼트 추출부는
상기 후보영역감지기간이 상기 최대기간을 초과하는 경우, 상기 최대기간 동안의 상기 가속도 신호로부터 상기 세그먼트 신호를 추출하는 것
을 특징으로 하는 동작 인식 장치
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16
제 13 항에 있어서,
상기 세그먼트 추출부는
상기 후보영역 감지기간이 상기 최대기간보다 짧은 경우, 상기 후보영역감지기간 동안의 상기 가속도 신호로부터 상기 세그먼트 신호를 추출하는 것
을 특징으로 하는 동작 인식 장치
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17
제 13 항에 있어서,
상기 동작영역 추출부는
상기 가속도 신호의 펄스 크기와 미리 설정된 최소크기를 비교하여 상기 가속도 신호에서 상기 최소크기보다 작은 부분을 제거하는 최소크기 비교부;를 더 포함하고,
상기 최소기간 비교부는 상기 가속도 신호의 펄스 크기가 상기 최소크기보다 큰 경우, 상기 후보영역감지기간과 상기 최소기간을 비교하는 것
을 특징으로 하는 동작 인식 장치
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18
제 13 항에 있어서,
상기 동작 인식 장치는
상기 가속도 신호로부터 중력 가속도 값을 포함하는 노이즈 값을 제거하는 중력보정부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 동작 인식 장치
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19
제 13 항에 있어서,
상기 가속도 신호는 과거 일정기간 동안의 가속도 신호의 값들과 현재 가속도 값을 포함하고,
상기 중력보정부는
상기 과거 가속도 신호의 값들과 상기 현재 가속도 값의 차이가 미리 설정된 기준값 미만인 경우 상기 현재 가속도 값을 노이즈 값으로 설정하는 노이즈 설정부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 동작 인식 장치
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20
제 13 항에 있어서,
상기 동작 인식 장치는
상기 세그먼트 신호로부터 추출된 동작블록의 값이 미리 저장된 복수의 동작모델 각각의 값과 동일한지 여부에 대한 조건부 확률 값에 로그(Log)를 취한 복수의 로그 우도 값을 계산하는 유사도 계산부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 동작 인식 장치
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21
제 20 항에 있어서,
상기 동작 인식 장치는
상기 복수의 로그 우도 값 각각에 대응되는 상기 복수의 동작모델 각각의 가중치 값을 곱하는 가중치 보정부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 동작 인식 장치
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22
제 21 항에 있어서,
상기 동작 인식 장치는
상기 가중치 값이 곱해진 복수의 로그 우도 값 중 가장 큰 값을 동작인식 값으로 결정하는 동작인식결정부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 동작 인식 장치
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23
제 13 항에 있어서,
상기 최대기간은
미리 저장된 동작모델에 따라 사용자가 복수 번의 제어동작을 수행하여 재설정되는 것;
을 특징으로 하는 동작 인식 장치
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