KR101703645B1 - 민감도 조정이 가능한 동작 인식 방법 및 장치 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 사용자 별 성향에 맞는 동작 환경을 제공할 수 있도록 동작 인식의 민감도를 조정할 수 있는 동작 인식 방법 및 장치에 관한 것으로서, 동작별 기준 인식 조건과, 민감도 레벨 별 보정값을 정의하고, 설정된 민감도 레벨의 보정값을 기준 인식 조건에 적용함으로서, 사용자가 원하는 민감도 레벨의 동작 인식 조건을 설정하고, 상기 동작 인식 조건을 기준으로 동작 인식을 수행함으로써, 사용자 성향에 맞춘 동작 환경을 제공할 수 있다.
Description
본 발명은 기 정의된 하나 이상의 동작을 인식하기 위한 동작 인식 방법 및 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 사용자의 동작 성향에 맞추어 동작 인식의 민감도를 조정할 수 있는 동작 인식 방법 및 장치에 관한 것이다.
개방형 OS를 탑재함으로써, 휴대전화에 PC의 고기능을 결합시킨 스마트폰(Smart Phone)이 대중화되면서, 고기능, 고성능의 스마트폰의 활용 방향에 대한 다양한 시도가 이루어지고 있다.
특히, 초소형 제작 기술의 발달과 함께 첨단 센서들이 더욱 소형화되고 저렴해지면서 스마트폰에 더 많은 센서들이 탑재될 수 있으며, 이에 증강현실이나 3D 게임 등과 같이 이러한 센서들을 활용한 지능형 애플리케이션들이 많이 개발되고 있다.
아울러, 스마트폰에 탑재되는 센서들이 단순히 주변환경을 감지하는 장치에서 사용자의 신체 변화, 감정상태까지 고려하는 지능형 센서로서 진화하여 인간과 감성을 교감할 수 있는 핵심 매개체 역할을 담당할 수 있을 것으로 전망됨에 따라서, 센서들을 활용한 지능형 애플리케이션들은 더 많이 증대될 것으로 예측된다.
스마트폰에 탑재되는 센서로서, 카메라(이미지) 센서, 음향 센서, 근접 센서, 조도센서, 중력센서, GPS 센서, 가속도센서, 자이로센서, 지자기센서 등이 있다.
이 중에서, 카메라(이미지) 센서는, 빛을 감지해 그 세기의 정도를 디지털 영상 데이터로 변환해 주는 센서로, 얼굴 인식 등에 이용될 수 있으며, 음향센서는, 물리적인 소리를 공기 압력의 변화에 의해 전기적인 신호로 변환하는 센서로서, 음성인식 기반의 서비스에 이용될 수 있으며, 근접센서는, 기계적인 접촉에 의한 검출방식이 아니라 검출 대상물체가 가까이 근접했을 때 검출 대상물체의 유무를 판별하는 무첩촉 방식의 검출 센서로서, 보통 통화를 위해 스마트폰을 얼굴에 가까이 가져가거나 주머니 등에 넣는 경우 화면이 자동으로 꺼지게끔 하는 기능 등에 활용된다.
그리고, 조도센서는, 주변 밝기를 감지하는 센서로서, 통상 모바일 단말의 전력소모량을 줄이고 눈의 피로감을 덜 수 있도록 밝은 곳에서는 화면 조도를 높이고 어두운 곳에서는 낮추도록 설정하는데 이용되고, 중력센서는, 중력이 어느 방향으로 작용하는 지를 탐지해 물체 움직임을 감지하는 센서로서, 스마트폰의 디스플레이 방향(가로, 세로)을 판단해 스크린의 방향을 자동으로 보정해 주는 역할 등에 사용된다.
또한, GPS센서는 위성위치 확인 시스템을 통해 물체의 시간 및 위치 정보 수집이 가능한 센서로서, 다양한 위치 기반 서비스에 활용되고, 가속도 센서는, 단위시간당 물체 속도의 변화, 충격 등 동적 힘의 변화를 감지하는 센서로서, 최근에는 MEMS 기술을 적용한 3축 가속도 센서가 보편화되고 있으며 기울기 변화, 흔들림 등 물체 움직임까지도 감지가 가능해졌으며, 지자기 센서는, 지구 자기장의 흐름을 파악해 나침반처럼 방위각을 탐지하는 센서이고, 자이로센서는, 물체의 관성력을 전기신호로 검출하며, 주로 회전각을 감지하는 센서로서, 높이와 회전, 기울기 등을 직접 감지할 수 있어 3축 가속도 센서와 연계할 경우, 보다 정교한 동작 인식이 가능하다.
이러한 다양한 센서들을 활용하여 기 정의된 하나 이상의 동작을 인식하기 위해서는, 인식하고자 하는 동작 별로 명확한 인식 조건을 지정해 주어야 한다. 여기서, 인식 조건은, 인식하는 값의 종류 및 범위로 정의될 수 있다.
그런데, 사람마다 움직임의 성향이 다르기 때문에, 동일하게 정의된 인식 조건에 대해서, 체감적으로 다르게 인식할 수 있다. 즉, 동작 인식 기능에 대한 사용자가 느끼는 감도는, 개인 성향에 영향을 받는다.
따라서, 동작 인식에 대한 사용자 만족도를 더 높이기 위해서는, 사용자 성향에 맞는 동작 환경을 제공할 필요가 있다.
이에, 본 발명은 기 정의된 하나 이상의 동작을 인식하는데 있어서 사용자 성향에 맞춘 동작 환경을 제공하기 위하여 제안된 것으로서, 특히, 사용자 별 성향에 맞는 동작 환경을 제공할 수 있도록 동작 인식의 민감도를 조정할 수 있는 동작 인식 방법 및 장치를 제공하고자 한다.
특히, 본 발명은 동작별 기준 인식 조건과, 민감도 레벨 별 보정값을 정의하고, 선택된 민감도 레벨의 보정값을 기준 인식 조건에 적용함으로서, 사용자가 원하는 민감도 레벨 별로 동작 인식 조건을 설정함으로써 사용자 성향에 맞춘 동작 환경을 제공할 수 있는 민감도 조정이 가능한 동작 인식 방법 및 장치를 제공하고자 한다.
더하여, 본 발명은 선택된 가중치에 따라서, 선택된 민감도 레벨에 대응하는 보정값을 조정하고, 조정된 보정값을 적용하여 동작 인식 조건을 설정하도록 함으로써, 민감도의 세부 조정이 가능한 동작 인식 방법 및 장치를 제공하고자 한다.
상술한 과제의 해결 수단으로서, 본 발명은, 동작 별로 기준 인식 조건을 정의한 동작 정의 테이블을 구성하는 단계; 기 설정된 민감도 레벨 별로 하나 이상의 보정 파라미터에 대한 보정값을 정의한 민감도 관리 테이블을 구성하는 단계; 사용자 입력 신호에 따라서 민감도 레벨을 설정하는 단계; 상기 설정한 민감도 레벨의 보정값을 상기 민감도 관리 테이블로부터 추출하고, 상기 추출한 보정값을 상기 동작 정의 테이블에 정의된 기준 인식 조건에 적용하여, 상기 민감도 레벨에 대응하는 동작 인식 조건을 설정하는 단계; 및 상기 설정한 동작 인식 조건과 하나 이상의 센서로부터 산출된 움직임 정보를 비교하여 동작 인식을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 민감도 조정이 가능한 동작 인식 방법을 제공한다.
본 발명에 따른 민감도 조정이 가능한 동작 인식 방법은, 상기 동작 인식 조건을 설정하는 단계 이전에, 상기 보정값의 세부 조정을 위한 가중치를 설정하는 단계를 더 포함하고, 상기 동작 인식 조건을 설정하는 단계에서, 상기 가중치를 더 적용하여 상기 동작 인식 조건을 설정할 수 있다.
이때, 상기 동작 인식 조건을 설정하는 단계는, 상기 가중치를 상기 선택한 민감도 레벨의 보정값에 적용하여, 상기 보정값을 조정하는 단계; 상기 조정된 보정값을 상기 기준 인식 조건에 적용하여, 상기 동작 인식 조건을 설정하는 단계를 포함하여 이루어질 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 민감도 조정이 가능한 동작 인식 방법에 있어서, 상기 동작 정의 테이블을 구성하는 단계는, 기 정의된 동작을 움직임의 방향, 크기, 시간 중 하나 이상을 기준으로 하나 이상의 단위 동작으로 세분화하는 단계; 및 상기 하나 이상의 단위 동작 별로 기준 인식 조건을 정의하는 단계를 포함할 수 있다.
아울러, 상기 기준 인식 조건 및 동작 인식 조건은, 회전 각도, 인식 시간, 회전 속도 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
상술한 본 발명의 민감도 조정이 가능한 동작 인식 방법에 있어서, 상기 민감도 레벨, 가중치 및 동작 인식 조건의 설정은, 동작 또는 단위 동작 별로 이루어질 수 있다.
더하여, 본 발명은, 민감도 레벨이 설정되면, 민감도 레벨 별로 하나 이상의 보정 파라미터에 대한 보정값을 정의한 민감도 관리 테이블로부터, 선택된 민감도 레벨에 대응하는 보정값을 추출하고, 상기 추출한 보정값을 동작 정의 테이블에 정의된 기준 인식 조건에 적용하여, 민감도 레벨에 대응하는 동작 인식 조건을 설정하는 민감도 설정 모듈; 물리적 변화를 감지하는 하나 이상의 센서로부터 감지된 센싱값을 수집하는 센싱값 수집 모듈; 상기 수집한 센싱값으로부터 움직임 정보를 산출하는 연산 모듈; 및 상기 민감도 설정 모듈에서 설정된 동작 인식 조건과 상기 연산 모듈에서 산출된 움직임 정보를 비교하여, 상기 동작을 인식하는 인식 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 민감도 조정이 가능한 동작 인식 장치를 제공한다.
본 발명에 따른 민감도 조정이 가능한 동작 인식 장치에 있어서, 상기 민감도 설정 모듈은, 보정값의 세부 조정을 위한 가중치를 더 설정하고, 상기 동작 인식 조건을 설정하기 전에, 상기 가중치를 부가하여 상기 추출한 보정값을 조정할 수 있다.
본 발명은 기 정의된 동작을 인식하는 동작 인식 분야에 적용되는 것으로서, 물리적 변화를 감지하는 하나 이상의 센서의 센싱값을 통해 검출된 움직임 정보를 기 정의된 동작별 인식 조건과 비교하여, 인식 조건을 만족할 때, 해당 동작이 발생한 것으로 인식하는데 있어서, 동작별 기준 인식 조건과, 민감도 레벨 별 보정값을 정의하고, 선택된 민감도 레벨의 보정값을 기준 인식 조건에 적용하여, 사용자가 원하는 민감도 레벨에 대응하는 인식 조건을 설정할 수 있으며, 그 결과 사용자 성향에 맞춘 동작 환경을 제공할 수 있다.
더하여, 본 발명은 상기 민감도 레벨에 대응하는 인식 조건을 설정하기 전에, 사용자 선택에 따라서 가중치를 더 설정하고, 설정된 가중치를 부가하여 상기 민감도 레벨에 대응하는 보정값을 조정함으로써, 사용자가 원하는 대로 민감도의 세부 조정이 가능해진다.
도 1은 동작 인식을 위해 정의된 기준 좌표계 및 움직임 정보를 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 민감도 조정이 가능한 동작 인식 장치를 나타낸 블럭도이다.
도 3은 본 발명에 따른 동작 인식 장치에 의해 인식될, 하나 이상의 단위 동작을 포함하는 동작을 예시한 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 민감도 조정이 가능한 동작 인식을 위해 정의된 동작 정의 테이블의 예시도이다.
도 5는 본 발명에 따른 민감도 조정이 가능한 동작 인식을 위해 정의된 민감도 관리 테이블 및 가중치 관리 테이블의 예시도이다.
도 6 내지 도 7은 본 발명에 따른 민감도 조정이 가능한 동작 인식 방법을 나타낸 순서도이다.
도 2는 본 발명에 따른 민감도 조정이 가능한 동작 인식 장치를 나타낸 블럭도이다.
도 3은 본 발명에 따른 동작 인식 장치에 의해 인식될, 하나 이상의 단위 동작을 포함하는 동작을 예시한 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 민감도 조정이 가능한 동작 인식을 위해 정의된 동작 정의 테이블의 예시도이다.
도 5는 본 발명에 따른 민감도 조정이 가능한 동작 인식을 위해 정의된 민감도 관리 테이블 및 가중치 관리 테이블의 예시도이다.
도 6 내지 도 7은 본 발명에 따른 민감도 조정이 가능한 동작 인식 방법을 나타낸 순서도이다.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 다만, 하기의 설명 및 첨부된 도면에서 본 발명의 요지를 흐릴 수 있는 공지 기능 또는 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 또한, 도면 전체에 걸쳐 동일한 구성 요소들은 가능한 한 동일한 도면 부호로 나타내고 있음에 유의하여야 한다.
이하에서 설명되는 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위한 용어의 개념으로 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서 본 명세서에 기재된 실시 예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시 예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
더하여, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급할 경우, 이는 논리적 또는 물리적으로 연결되거나, 접속될 수 있음을 의미한다. 다시 말해, 구성요소가 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 접속되어 있을 수 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있으며, 간접적으로 연결되거나 접속될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
또한, 본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 본 명세서에서 기술되는 "포함 한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 발명에 따른 동작 인식 방법 및 장치는, 사용자 동작 인식, 로봇 제어 등 다양한 분야에 적용될 수 있으나, 이하에서는 사용자 단말에 적용된 경우를 예로 들어 설명하기로 한다.
사용자 단말에서의 동작 인식은, 사용자 단말에 대해 발생하는 기 정의된 특정 움직임(뒤집기, 특정 방향으로 흔들기, 특정 패턴 그리기, 사용자 접근)을 감지하여 사용자 단말의 특정 기능을 제어하기 위한 용도로 이용되는 것으로서, 이러한 사용자 단말의 움직임은, 예를 들어, 도 1과 같은 3차원 직각 좌표계를 통해, 방위각, 피치(Pitch), 롤(Roll)로 나타낼 수 있다.
도 1은 동작 인식을 위해 정의된 기준 좌표계 및 움직임 정보를 나타낸 것으로서, 사용자 단말의 가로 방향을 X축, 세로 방향을 Y축, 폭 방향을 Z축이라 할 때, 방위각은 사용자 단말이 향하는 방향(동, 서, 남, 북)에 따라서 Z축을 기준으로 0~360° 또는 -180~180°로 나타내며, 피치는 가로축 기준 회전각으로서, 사용자 단말이 세워진 형태에 따라서 -90~90°로 나타내며, 롤은 세로축 기준 회전각으로서, 사용자 단말이 뉘어진 형태에 따라서 -180~180°로 나타낸다.
물론, 본 발명에 따른 동작 인식 방법 및 장치에 있어서, 기준 좌표계 및 움직임의 표현 방법은 달라질 수 있는 것으로서, 상술한 정의는 예시에 불과하다.
본 발명에 따른 동작 인식 방법 및 장치에서는, 물리적 변화를 감지하는 하나 이상의 센서에서 측정된 센싱값을 이용하여, 상술한 움직임 정보(방위각, 피치, 롤)를 산출하고, 이렇게 산출된 움직임 정보를 각 동작별로 설정된 동작 인식 조건과 비교하여, 동작 인식을 수행한다. 상기 동작 인식 조건은 인식값, 예를 들어, 상술한 방위각, 피치, 롤 등의 회전 각도, 인식 시간 및 회전 속도 중 하나 이상에 대하여 설정될 수 있다. 특히, 본 발명에 있어서, 상기 동작 인식 조건은, 사용자가 원하는 민감도에 대응하여 설정되는 것으로서, 동작별로 정의된 기준 인식 조건에, 사용자에 의해 선택된 민감도에 대응하는 보정값 및 가중치를 적용하여 설정될 수 있다.
도 2는 본 발명에 따른 민감도 조정이 가능한 동작 인식 장치를 나타낸 블럭도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 민감도 조정이 가능한 동작 인식 장치는, 센싱값 수집 모듈(100)과, 연산 모듈(200)과, 인식 모듈(300)과, 민감도 설정 모듈(400)을 포함할 수 있다.
센싱값 수집 모듈(100)은 복수의 센서(10)로부터 출력되는 센싱값을 수집한다. 이때, 복수의 센서(10)로부터 출력되는 센싱값은, 센서에 따라서 상이한 값을 갖게 된다. 예를 들어, 조도 센서의 센싱값은, 조도의 양(Lux)를 나타내고, 근접 센서의 센싱값은, 근접한 사물과의 거리 및/또는 근접 여부를 나타내며, 3축 가속도 센서의 센싱값은, 3축(X, Y, Z) 방향으로의 가속도값을 나타내며, 3축 자이로 센서의 센싱값은, 3축(X, Y, Z)에 방향으로의 각속도를 나타내며, 지자기 센서의 센싱값은 지자기의 방향을 나타낸다. 상기 센싱값 수집 모듈(100)은 기 설정된 복수의 센서(10)로부터 센싱값을 수집하거나, 인식 모듈(300)의 제어에 따라서 복수의 센서(10) 중에서 선택된 하나 이상의 센서로부터 센싱값을 수집할 수 있다.
연산 모듈(200)은, 상기 센싱값 수집 모듈(100)이 수집한 센싱값을 인식 모듈(300)에서 인식할 수 있는 움직임 정보로 변환한다. 더 구체적으로 설명하면, 상기 연산 모듈(200)은 회전 벡터와 회전 행렬 연산을 통해서, 수집한 센싱값을 도 1과 같은 움직임 정보, 즉, 방위각, 피치 각도, 롤 각도 등에 대한 회전각도로 변환한다. 또한, 상기 연산 모듈(200)은, 조도 센서의 센싱값을 조도 측정값 혹은 조도 변화량으로 변환하거나, 근접 센서의 센싱값을 기반으로 근접 횟수, 근접 거리를 산출할 수 있다.
인식 모듈(300)은 상기 연산 모듈(200)로부터 출력되는 움직임 정보를 이용하여 기 정의된 동작을 인식하기 위한 구성이다. 특히, 상기 인식 모듈(300)은, 상기 연산 모듈(200)로부터 출력되는 움직임 정보를 기 설정된 동작 인식 조건과 비교하여, 상기 움직임 정보가 특정 동작 인식 조건을 만족할 때, 특정 동작 인식 조건에 매칭되는 동작이 인식된 것으로 판단한다.
여기서, 상기 인식 모듈(300)에 의해 인식되는 동작은, 하나 이상 단위 동작으로 이루어질 수 있다. 여기서, 단위 동작은, 기 정의된 동작을 방향, 시간, 속도 중 하나 이상을 기준으로 세분화한 동작으로서, 예를 들어, 도 3에 도시된 동작의 경우, 움직임 방향에 따라서 구분되는 단위 동작 1 내지 단위 동작 3개이 연결되어 이루어진 것이다.
이때, 상기 인식 모듈(300)는, 각 단위 동작 별로 설정된 동작 인식 조건과 움직임 정보를 비교하여, 단위 동작 1 내지 단위 동작 3을 각각 인식하고, 단위 동작 1 내지 단위 동작 3이 순차적으로 인식된 경우, 해당 동작이 인식된 것으로 판단할 수 있다.
마지막으로, 민감도 설정 모듈(400)은, 사용자가 원하는 민감도 레벨에 대응하여, 상기 동작 인식 조건을 설정하기 위한 구성이다. 이를 위하여, 상기 민감도 설정 모듈(400)은, 인식하고자 하는 동작 별로 기준 인식 조건을 정의한 동작 정의 테이블과, 기 설정된 민감도 레벨 별로 하나 이상의 보정 파라미터에 대한 보정값을 정의한 민감도 관리 테이블 및 보정값의 세부조정을 위한 가중치를 정의하는 가중치 관리 테이블 중 하나 이상을 이용할 수 있다.
도 4 및 도 5에 상기 동작 정의 테이블, 민감도 관리 테이블 및 가중치 관리 테이블의 일 예를 나타낸다.
본 발명에 있어서, 동작 정의 테이블은, 인식하고자 하는 동작이 하나 이상의 단위 동작으로 이루어지는 경우, 도 4에 도시된 바와 같이, 단위 동작 별로 각각의 기준 인식 조건을 관리할 수 있다. 상기 기준 인식 조건은, 고정된 값으로서, 회전 각도, 인식 시간, 및 회전 속도 중에서 하나 이상을 포함할 수 있다.
더하여, 상기 동작 정의 테이블은, 인식하고자 하는 동작 별로, 혹은 단위 동작별로 설정된 민감도 정보를 더 관리할 수 있다. 이때, 상기 민감도 정보는, 사용자에 의해 설정되는 값으로서, 상기 사용자 선택에 따라서 가변될 수 있다.
따라서, 본 발명의 경우, 하나 이상의 단위 동작으로 이루어진 복합 동작(예를 들어, 동작 A)의 경우, 도 4에 도시된 바와 같이, 단위 동작 별로 민감도를 다르게 설정할 수 있다. 도 4의 예시에서, 동작 A는 단위 동작 1 및 단위 동작 2에 대해서는 민감도를 0으로 설정한 반면, 단위 동작 B의 경우 민감도를 2로 설정함으로써, 민감도를 다르게 설정하였다. 이에 따르면, 도 3과 같은, 단위 동작 1 내지 단위 동작 3으로 이루어진 동작의 경우, 시계방향으로 회전하는 동작인 단위 동작 3의 인식 시에, 변경된 민감도를 적용하여 인식할 수 있다.
아울러, 상기 민감도 관리 테이블은, 기 설정된 민감도 레벨 별로 하나 이상의 보정 파라미터에 대한 기 정의된 보정값을 관리하는 것으로서, 도 5의 (a)에 도시된 바와 같이 구성될 수 있다.
상기 하나 이상의 보정 파라미터는, 동작 인식 조건을 보정할 수 있는 파라미터값으로서, 예를 들어, 인식 조건의 항목과 매칭되거나, 인식 조건의 항목에 더 부가한 것으로, 각도 보정값, 인식 시간 보정값, 회전속도 보정값 중에서 하나 이상을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에서, 상기 민감도 설정 모듈(400)은 상술한 동작 정의 테이블 및 민감도 관리 테이블을 참조하여, 사용자가 원하는 민감도에 대응하는 동작 인식 조건을 설정하는데, 구체적으로, 사용자에 의해 민감도 레벨이 선택되면, 상기 민감도 관리 테이블로부터 선택된 민감도 레벨에 대응하는 보정값을 추출하고, 상기 추출한 보정값을 동작 정의 테이블에 정의된 각 동작(단위 동작)의 기준 인식 조건에 적용하여, 선택된 민감도 레벨에 대응하는 동작 인식 조건을 설정한다.
더하여, 상기 민감도 설정 모듈(400)은, 사용자 선택에 따라서 가중치를 더 설정하고, 상기 설정된 가중치에 상기 선택된 민감도 레벨에 대응하는 보정값에 부가하여, 상기 보정값을 조정함으로써, 기 정의된 단위의 민감도에 대해서도 미세한 조정이 가능해진다.
이렇게 설정되는 가중치는 도 5의 (b)와 같은 가중치 관리 테이블을 통해 관리될 수 있다. 도 5의 (b)를 참조하면, 상기 가중치 관리 테이블은, 보정 파라미터 별로 대응하는 가중치를 각각 관리한다. 참고로, 도 5의 (b)에서 Weight[0]은 회전각도의 보정값에 대한 가중치이고, Weight[1]은 인식 시간의 보정값에 대한 가중치이고, Weight[2]는 회전속도의 보정값에 대한 가중치를 나타낸다.
도 5의 (b)와 같이 보정 파라미터 별로 가중치를 구분하여 관리하는 것은, 보정 파라미터 별로 단위 차이로 인하여, 보정값의 크기가 다를 수 있기 때문이다. 도 5의 (b)와 같이, 보정 파라미터 별로 각각 가중치를 구분하여 관리함으로써, 크기 혹은 단위가 각 보정 파라미터를 일정한 비율로 조정할 수 있게 된다.
이하, 상술한 동작 인식 장치를 기반으로 이루어지는 본 발명에 따른 민감도 조정이 가능한 동작 인식 방법을 도 6 및 도 7의 순서도를 참조하여 설명한다.
도 6 내지 도 7은 본 발명에 따른 민감도 조정이 가능한 동작 인식 방법을 나타낸 순서도이다.
먼저, 도 6은 본 발명에 따른 민감도 조정이 가능한 동작 인식을 위한, 사전 정의 과정을 나타낸 것이다.
도 6을 참조하면, 본 발명에 따른 민감도 조정이 가능한 동작 인식 방법은, 우선, 기 정의된 동작, 즉, 인식하고자 하는 동작을, 하나 이상의 단위 동작으로 세분화한다(S110). 상기 단위 동작은, 움직임의 방향, 크기, 및 시간 중 하나 이상을 기준으로 구분 가능한 동작을 의미하며, 인식할 동작은 하나 이상을 단위 동작을 포함할 수 있으며, 복잡한 동작일 수 록 단위 동작의 수가 더 많아질 수 있다.
이어서, 본 발명에 따른 동작 인식 방법은, 상기 세분화된 단위 동작별로, 동작 인식 범위를 나타내는 기준 인식 조건을 설정하여, 동작 정의 테이블을 구성한다(S120). 상기 기준 인식 조건, 사용자 단말 또는 센서의 성능을 고려한 대표 동작 인식 조건으로서, 단말 모델 또는 센서 종류에 따라서 설정될 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시 예에서는, 기 정의된 동작이, 하나의 단위 동작으로만 이루어지는 경우, 상기 S110 단계를 생략하고, 동작 단위로 기준 인식 조건을 설정할 수도 있다.
더하여, 본 발명은 동작 인식의 민감도 조정을 위하여, 민감도 개수, 즉, 민감도 레벨의 수를 설정하고(S130), 기 설정된 민감도 레벨 별로 하나 이상의 보정 파라미터에 대한 보정값을 설정하여, 민감도 관리 테이블을 구성한다(S140). 상기 하나 이상의 보정 파라미터는, 회전 각도 보정값, 인식 시간 보정값, 회전 속도 보정값 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
더하여, 본 발명의 다른 실시 예에서는, 상기 S140 단계에서, 민감도 관리 테이블을 구성하면서, 상기 하나 이상의 보정 파라미터별 가중치를 설정하기 위한 가중치 관리 테이블을 더 구성할 수 있다. 이때, 각 보정 파라미터 별 가중치의 초기값은 모두 1로 설정될 수 있으며, 이렇게 가중치는 사용자 설정에 따라서 변경될 수 있다.
이상과 같이, 본 발명은 동작 인식의 민감도를 조정하기 위하여, 동작 정의 테이블 및 민감도 관리 테이블이 구성되며, 이는 본 발명에 따른 동작 인식 장치, 특히, 상기 민감도 설정 모듈(400)에 구비되어 민감도에 따른 동작 인식 조건의 설정을 위해 사용된다. 다음으로, 도 7은 상술한 바와 같이 구성된 동작 정의 테이블 및 민감도 관리 테이블을 이용하여 이루어지는 동작 인식 과정을 나타낸 순서도이다.
도 7을 참조하면, 본 발명에 따른 동작 인식 장치는, 먼저, 동작 인식시 적용할 민감도 레벨을 사용자 입력 신호에 따라서 설정한다(S210). 상기 민감도 레벨 설정은, 사용자에 의해 이루어지는 것으로서, 기 정의된 둘 이상의 민감도 레벨을 제공하고, 이 중 하나를 사용자로부터 선택 받음에 의해 이루어질 수 있다.
아울러, 본 발명에 따른 동작 인식 장치는, 사용자 입력 신호에 따라서 동작 인식의 민감도 조정을 위한 가중치를 더 설정할 수 있다(S220). 상기 가중치도 마찬가지로, 사용자 입력에 의해 이루어질 수 있다. 사용자에 의해 가중치 설정이 이루어지지 않는 경우, 상기 가중치는, 최초 설정된 디폴트값(예를 들어, 1)으로 설정될 수 있다. 이때, 상기 가중치는, 도 5의 (b)에 도시된 바와 같이, 상기 민감도 레벨에 정의된 하나 이상의 보정 파라미터별로 각각 구분되어 설정될 수 있다.
이때, 상기 민감도 레벨 및 가중치는, 동작(혹은 단위 동작)별로 설정될 수 도 있다. 즉, 사용자가 동작(혹은 단위 동작) 별로 민감도 레벨 및/또는 가중치를 다리게 설정하거나, 특정 동작(혹은 단위 동작)에 대해서만 민감도 레벨 및/또는 가중치를 설정할 수 있다.
이어서, 본 발명에 따른 동작 인식 장치는, 상기 설정된 민감도 레벨 및 가중치를 이용하여 동작 인식 조건을 설정한다(S230). 구체적으로, 본 발명에 따른 동작 인식 장치는, 상기 민감도 관리 테이블로부터, 상기 설정된 민감도 레벨에 대응하는 보정값을 추출하고, 추출된 보정값을 상기 동작 정의 테이블에 정의된 기준 인식 조건에 가감함으로써, 민감도 레벨에 대응하는 동작 인식 조건을 설정한다.
또한, 본 발명에 따른 동작 인식 장치는, 가중치가 더 설정되는 경우, 상기 가중치를 상기 추출한 보정값에 적용하여, 상기 보정값을 변경한 후, 변경된 보정값을 상기 기준 인식 조건에 가감함으로써, 사용자가 원하는 민감도의 동작 인식 조건을 설정할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에서, 상기 민감도에 따른 동작 인식 조건은 하기의 수학식 1과 같이 설정될 수 있다.
상기 수학식 1에서, A, I, PV는 기준 인식 조건에서 설정된 회전 각도, 인식 시간, 회전 속도를 나타내며, PA, PI는 민감도 관리 테이블에서 추출된 회전각도 보정값 및 인식 시간 보정값이며, , , 는 각각, 도 5의 (b)와 같은 가중치 관리 테이블에 설정된, 회전 각도, 인식 시간, 회전 속도의 가중치이다.
이후, 본 발명에 따른 동작 인식 장치는, 움직임이 감지되면(S240), 복수의 센서(10)의 센싱값을 수집하고(S250), 상기 수집한 센싱값을 이용하여 움직임 정보를 산출한다(S260). 예를 들어, 지자기 센서, 가속도 센서 및 자이로 센서의 센싱값으로부터 회전 벡터 및 회전 행렬 연산을 수행하여, 회전각도를 산출한다.
그리고, 상기 동작 인식 장치는, 인식 모듈(300)을 통해서, 상기 산출한 움직임 정보를 S230 단계에서 설정한 동작 인식 조건과 비교하여 동작 인식을 수행한다(S270). 즉, 산출한 움직임 정보와 각 동작 인식 조건을 비교하여, 동작 인식 조건을 만족하면, 해당 동작이 발생한 것으로 인식한다.
따라서, 본 발명에 따른 동작 인식 장치는, 사용자가 원하는 동작 인식 조건을 기반으로 동작 인식을 수행함으로써, 사용자에게 맞는 동작 환경을 제공할 수 있게 된다.
더하여, 상기 S210 단계 내지 S230 단계에서, 민감도 레벨 및 가중치를, 동작 단위 또는 단위 동작 단위로 다르게 함으로써, 동작 또는 단위 동작 별로 민감도를 달리하여 동작 인식 조건을 설정할 수 있으며, 이 경우, 동작 또는 단위 동작 별로 다른 동작 환경을 제공할 수 도 있게 된다.
본 발명에 따른 민감도 조정이 가능한 동작 인식 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 판독 가능한 소프트웨어 형태로 구현되어 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 기록될 수 있다. 여기서, 기록매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 기록매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 예컨대 기록매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(Magnetic Media), CD-ROM(Compact Disk Read Only Memory), DVD(Digital Video Disk)와 같은 광 기록 매체(Optical Media), 플롭티컬 디스크(Floptical Disk)와 같은 자기-광 매체(Magneto-Optical Media), 및 롬(ROM), 램(RAM, Random Access Memory), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함한다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 이러한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
또한, 본 명세서에서 설명하는 기능적인 동작과 주제의 구현물들은 다른 유형의 디지털 전자 회로로 구현되거나, 본 명세서에서 개시하는 구조 및 그 구조적인 등가물들을 포함하는 컴퓨터 소프트웨어, 펌웨어 혹은 하드웨어로 구현되거나, 이들 중 하나 이상의 결합으로 구현 가능하다. 본 명세서에서 설명하는 주제의 구현물들은 하나 이상의 컴퓨터 프로그램 제품, 다시 말해 본 발명에 따른 장치의 동작을 제어하기 위하여 혹은 이것에 의한 실행을 위하여 유형의 프로그램 저장매체 상에 인코딩된 컴퓨터 프로그램 명령에 관한 하나 이상의 모듈로서 구현될 수 있다. 컴퓨터로 판독 가능한 매체는 기계로 판독 가능한 저장 장치, 기계로 판독 가능한 저장 기판, 메모리 장치, 기계로 판독 가능한 전파형 신호에 영향을 미치는 물질의 조성물 혹은 이들 중 하나 이상의 조합일 수 있다.
아울러, 본 명세서는 다수의 특정한 구현물의 세부사항들을 포함하지만, 이들은 어떠한 발명이나 청구 가능한 것의 범위에 대해서도 제한적인 것으로서 이해되어서는 안되며, 오히려 특정한 발명의 특정한 실시형태에 특유할 수 있는 특징들에 대한 설명으로서 이해되어야 한다. 개별적인 실시형태의 문맥에서 본 명세서에 기술된 특정한 특징들은 단일 실시형태에서 조합하여 구현될 수도 있다. 반대로, 단일 실시형태의 문맥에서 기술한 다양한 특징들 역시 개별적으로 혹은 어떠한 적절한 하위 조합으로도 복수의 실시형태에서 구현 가능하다. 나아가, 특징들이 특정한 조합으로 동작하고 초기에 그와 같이 청구된 바와 같이 묘사될 수 있지만, 청구된 조합으로부터의 하나 이상의 특징들은 일부 경우에 그 조합으로부터 배제될 수 있으며, 그 청구된 조합은 하위 조합이나 하위 조합의 변형물로 변경될 수 있다.
마찬가지로, 특정한 순서로 도면에서 동작들을 묘사하고 있지만, 이는 바람직한 결과를 얻기 위하여 도시된 그 특정한 순서나 순차적인 순서대로 그러한 동작들을 수행하여야 한다거나 모든 도시된 동작들이 수행되어야 하는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정한 경우, 멀티태스킹과 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 또한, 상술한 실시형태의 다양한 시스템 컴포넌트의 분리는 그러한 분리를 모든 실시형태에서 요구하는 것으로 이해되어서는 안되며, 설명한 프로그램 컴포넌트와 시스템들은 일반적으로 단일의 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다중 소프트웨어 제품에 패키징될 수 있다는 점을 이해하여야 한다.
본 명세서에서 설명한 주제의 특정한 실시형태를 설명하였다. 기타의 실시형태들은 이하의 청구항의 범위 내에 속한다. 예컨대, 청구항에서 인용된 동작들은 상이한 순서로 수행되면서도 여전히 바람직한 결과를 성취할 수 있다. 일 예로서, 첨부도면에 도시한 프로세스는 바람직한 결과를 얻기 위하여 반드시 그 특정한 도시된 순서나 순차적인 순서를 요구하지 않는다. 특정한 구현예에서, 멀티태스킹과 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다.
본 기술한 설명은 본 발명의 최상의 모드를 제시하고 있으며, 본 발명을 설명하기 위하여, 그리고 당업자가 본 발명을 제작 및 이용할 수 있도록 하기 위한 예를 제공하고 있다. 이렇게 작성된 명세서는 그 제시된 구체적인 용어에 본 발명을 제한하는 것이 아니다. 따라서, 상술한 예를 참조하여 본 발명을 상세하게 설명하였지만, 당업자라면 본 발명의 범위를 벗어나지 않으면서도 본 예들에 대한 개조, 변경 및 변형을 가할 수 있다.
따라서 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 의하여 정할 것이 아니고 특허청구범위에 의해 정하여져야 한다.
본 발명은 기 정의된 동작을 인식하는 동작 인식 분야에 적용되는 것으로서, 물리적 변화를 감지하는 하나 이상의 센서의 센싱값을 통해 검출된 움직임 정보를 기 정의된 동작별 인식 조건과 비교하여, 인식 조건을 만족할 때, 해당 동작이 발생한 것으로 인식하는데 있어서, 동작별 기준 인식 조건과, 민감도 레벨 별 보정값을 정의하고, 선택된 민감도 레벨의 보정값을 기준 인식 조건에 적용하여, 사용자가 원하는 민감도 레벨에 대응하는 인식 조건을 설정할 수 있으며, 그 결과 사용자 성향에 맞춘 동작 환경을 제공할 수 있다.
더하여, 본 발명은 상기 민감도 레벨에 대응하는 인식 조건을 설정하기 전에, 사용자 선택에 따라서 가중치를 더 설정하고, 설정된 가중치를 부가하여 상기 민감도 레벨에 대응하는 보정값을 조정함으로써, 사용자가 원하는 대로 민감도의 세부 조정이 가능해진다.
10: 센서
100: 센싱값 수집 모듈
200: 연산 모듈
300: 인식 모듈
400: 민감도 설정 모듈
100: 센싱값 수집 모듈
200: 연산 모듈
300: 인식 모듈
400: 민감도 설정 모듈
Claims (8)
- 사용자 단말에 대해 발생하는 특정 동작을 움직임의 방향, 크기, 시간 중 하나 이상을 기준으로 복수의 연속된 단위 동작으로 세분화한 후 상기 단위 동작 별로 기준 인식 조건을 정의한 동작 정의 테이블을 구성하는 단계;
복수의 민감도 레벨 별로 하나 이상의 보정 파라미터에 대한 보정값을 정의한 민감도 관리 테이블을 구성하는 단계;
사용자 입력 신호에 따라서 상기 복수의 단위 동작 별로 민감도 레벨을 설정하는 단계;
상기 복수의 단위 동작 별로, 상기 설정한 민감도 레벨의 보정값을 상기 민감도 관리 테이블로부터 추출하고, 상기 추출한 보정값을 상기 동작 정의 테이블에 정의된 기준 인식 조건에 적용하여, 상기 설정한 민감도 레벨에 대응하는 동작 인식 조건을 설정하는 단계; 및
상기 설정한 동작 인식 조건과 복수의 센서로부터 산출된 움직임 정보를 비교하여, 상기 복수의 연속된 단위 동작을 순차적으로 인식하여 상기 특정 동작을 인식하는 단계를 포함하되,
상기 기준 인식 조건 및 동작 인식 조건은 회전 각도를 포함하는 것을 특징으로 하는 민감도 조정이 가능한 동작 인식 방법. - 제1항에 있어서,
상기 보정값의 세부 조정을 위한 가중치를 상기 복수의 단위 동작별로 각각 설정하는 단계를 더 포함하고,
상기 동작 인식 조건을 설정하는 단계는, 상기 가중치를 더 적용하여 상기 동작 인식 조건을 설정하는 것을 특징으로 하는 민감도 조정이 가능한 동작 인식 방법. - 제2항에 있어서, 상기 동작 인식 조건을 설정하는 단계는
상기 가중치를 상기 추출한 보정값에 적용하여, 상기 보정값을 조정하는 단계;
상기 조정된 보정값을 상기 기준 인식 조건에 적용하여, 상기 동작 인식 조건을 설정하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 민감도 조정이 가능한 동작 인식 방법. - 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 기준 인식 조건 및 동작 인식 조건은, 인식 시간, 회전 속도 중 하나 이상을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 민감도 조정이 가능한 동작 인식 방법. - 삭제
- 사용자 단말에 대해 발생하는 특정 동작을 움직임의 방향, 크기, 시간 중 하나 이상을 기준으로 복수의 연속된 단위 동작으로 세분화하여 단위 동작 별로 기준 인식 조건을 정의한 동작 정의 테이블과, 민감도 레벨별로 하나 이상의 보정 파라미터에 대한 보정값을 정의한 민감도 관리 테이블을 포함하여, 상기 단위 동작 별로 민감도 레벨이 설정되면, 상기 민감도 관리 테이블로부터, 설정된 민감도 레벨에 대응하는 보정값을 추출하고, 상기 추출한 보정값을 대응하는 단위 동작의 기준 인식 조건에 적용하여, 민감도 레벨에 대응하는 동작 인식 조건을 설정하는 민감도 설정 모듈;
물리적 변화를 감지하는 복수의 센서로부터 감지된 센싱값을 수집하는 센싱값 수집 모듈;
상기 수집한 센싱값으로부터 움직임 정보를 산출하는 연산 모듈; 및
상기 민감도 설정 모듈에서 설정된 동작 인식 조건과 상기 연산 모듈에서 산출된 움직임 정보를 비교하여, 상기 복수의 연속된 단위 동작을 순차적으로 인식하여 상기 특정 동작을 인식하는 인식 모듈을 포함하되,
상기 기준 인식 조건 및 동작 인식 조건은 회전 각도를 포함하는 것을 특징으로 하는 민감도 조정이 가능한 동작 인식 장치. - 제7항에 있어서, 상기 민감도 설정 모듈은
보정값의 세부 조정을 위한 가중치를 더 설정하고, 상기 동작 인식 조건을 설정하기 전에, 상기 가중치를 부가하여 상기 추출한 보정값을 조정하는 것을 특징으로 하는 민감도 조정이 가능한 동작 인식 장치.
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KR100803607B1 (ko) * | 2006-10-19 | 2008-02-15 | 삼성전자주식회사 | 터치 센서 유닛 및 터치 센서 유닛의 민감도 조절 방법 |
Family Cites Families (3)
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KR101978967B1 (ko) * | 2012-08-01 | 2019-05-17 | 삼성전자주식회사 | 제스처의 방향에 기초하여 상기 제스처를 인식하는 제스처 인식 장치와 제스처 인식 방법 |
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Patent Citations (1)
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---|---|---|---|---|
KR100803607B1 (ko) * | 2006-10-19 | 2008-02-15 | 삼성전자주식회사 | 터치 센서 유닛 및 터치 센서 유닛의 민감도 조절 방법 |
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