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손목의 둘레를 감싸는 제1 기판;상기 제1 기판 상에 구비되어, 손목 근육의 움직임 변화를 센싱하는 센서 어레이;팔부위에 부착되고, 상기 제1 기판과 전기적으로 연결되는 제2 기판; 및상기 제2 기판 상에 구비되어, 상기 센서 어레이로부터 상기 손목 근육의 움직임 변화에 대응하는 센싱값을 수신하고, 수신된 센싱값에 대해 기계학습을 수행하여 센싱값과 제스쳐 간의 매칭관계를 분류하는 학습 모델을 생성하고, 생성된 학습 모델을 기반으로 현재 입력되는 센싱 값에 대응하는 손목 제스처를 인식하는 프로세스를 수행하는 제스처 인식 모듈;을 포함하는 것인 제스처 인식 장치
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제1항에서, 상기 센서 어레이는,Flexible Epidermal Tactile Sensor인 것인 제스처 인식 장치
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제1항에서, 상기 제1 기판은, 플렉서블 기판인 것인 제스처 인식 장치
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제6항에서, 상기 제1 기판은,손목의 둘레를 감싸는 제1 영역과 제1 영역의 끝단부에서 제1 영역의 연장 방향에 수직한 방향으로 연장되는 제2 영역을 포함하고,상기 제1 영역에 상기 다수의 센서들이 일렬로 배열되는 것인 제스처 인식 장치
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제4항에서, 상기 제1 영역은,손목 둘레 대한 통계학적 자료에 근거하여 연령별로 서로 다른 길이로 연장되는 것인 제스처 인식 장치
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제1항에서, 상기 제스처 인식 모듈은,시간축 상에서 n번째 센싱값과 n+1번째 센싱값 간의 차이값을 특징 벡터값으로서 추출하고, 상기 특징 벡터값에 대해 기계학습을 수행하여 특징 벡터값과 손목 제스처 간의 매칭관계를 분류하는 상기 학습 모델을 생성하는 프로세스를 수행하는 것인 제스처 인식 장치
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손목을 감싸는 플렉서블 기판 상에 구비된 다수의 센서로부터 손목 근육 움직임에 따른 저항값 변화에 대응하는 센싱값을 수신하는 단계;상기 플렉서블 기판과 전기적으로 연결된 인쇄회로기판 상에 구비된 제스처 인식 모듈이 시간축 상에서 n번째 센싱값과 n+1번째 센싱값 간의 차이값을 특징 벡터값으로서 추출하는 단계;상기 특징 벡터값에 대해 기계학습을 수행하여 특징 벡터값과 손목 제스처 간의 매칭관계를 분류하는 학습 모델을 생성하는 단계;상기 학습 모델을 이용하여 현재 입력되는 특징 벡터값에 대한 손목 제스처를 판별하는 단계;를 포함하는 제스처 인식 장법
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제7항에서, 상기 다수의 센서는,Flexible Epidermal Tactile Sensor Array인 것인 제스처 인식 방법
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제7항에서, 상기 수신하는 단계와 상기 추출하는 단계 사이에, 상기 센싱값에 포함된 임펄스 노이즈를 제거하는 단계를 더 포함하고,상기 임펄스 노이주는,심장 박동에 따른 노이즈인 것인 제스처 인식 방법
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제8항에서, 상기 제거하는 단계는,미디안 필터로 상기 임펄스 노이즈를 제거하는 단계인 것인 제스처 인식 방법
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제6항에서, 상기 생성하는 단계는,SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 상기 특징 벡터값에 대해 기계 학습을 수행하는 단계인 것인 제스처 인식 방법
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