KR102081966B1 - 상황 인지 기반의 동작 인식 장치 및 이를 위한 기록 매체 - Google Patents

상황 인지 기반의 동작 인식 장치 및 이를 위한 기록 매체 Download PDF

Info

Publication number
KR102081966B1
KR102081966B1 KR1020140149703A KR20140149703A KR102081966B1 KR 102081966 B1 KR102081966 B1 KR 102081966B1 KR 1020140149703 A KR1020140149703 A KR 1020140149703A KR 20140149703 A KR20140149703 A KR 20140149703A KR 102081966 B1 KR102081966 B1 KR 102081966B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
motion
situation
terminal
motion recognition
sensing
Prior art date
Application number
KR1020140149703A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20160050758A (ko
Inventor
김지훈
Original Assignee
에스케이텔레콤 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 에스케이텔레콤 주식회사 filed Critical 에스케이텔레콤 주식회사
Priority to KR1020140149703A priority Critical patent/KR102081966B1/ko
Publication of KR20160050758A publication Critical patent/KR20160050758A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102081966B1 publication Critical patent/KR102081966B1/ko

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/017Gesture based interaction, e.g. based on a set of recognized hand gestures
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/03Arrangements for converting the position or the displacement of a member into a coded form
    • G06F3/033Pointing devices displaced or positioned by the user, e.g. mice, trackballs, pens or joysticks; Accessories therefor
    • G06F3/0346Pointing devices displaced or positioned by the user, e.g. mice, trackballs, pens or joysticks; Accessories therefor with detection of the device orientation or free movement in a 3D space, e.g. 3D mice, 6-DOF [six degrees of freedom] pointers using gyroscopes, accelerometers or tilt-sensors

Abstract

본 발명은 종래 동작 인식에 있어서의 문제점을 해결하고자 제안된 것으로서, 특히, 주변 상황을 인지하고, 인식된 주변 상황에 맞추어 동작 인식의 민감도를 조정하여, 동작 인식률을 향상시키는 상황 정보를 고려한 동작 인식 장치 및 이를 위한 기록 매체에 관한 것으로서, 하나 이상의 센서를 통한 센싱값을 이용하여 산출된 움직임 정보와 사전 정의 동작의 동작 인식 조건를 비교하여, 사전 정의 동작을 인식하는데 있어서, 상기 센싱값으로부터 주변 상황을 인식하고, 인식된 상황에 맞추어 상기 동작 인식 조건의 파라미터를 조정함으로써 동작 인식률을 향상시킨다.

Description

상황 인지 기반의 동작 인식 장치 및 이를 위한 기록 매체{Apparatus for motion recognition based on context awareness and storage medium therefor}
본 발명은 물리적 변화를 감지하는 하나 이상의 센서를 통한 센싱값을 이용하여 동작을 인식하는 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 주변 상황에 따라서 동작 인식의 민감도를 조정하여, 동작 인식률을 향상시키는 상황 인지 기반의 동작 인식 장치 및 이를 위한 기록 매체에 관한 것이다.
최근에는 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 주변상황을 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, 조도 센서, 중력 센서, GPS 센서, 가속도 센서, 자이로 센서, 지자기 센서 등이 있다.
이 중에서, 단위시간당 물체 속도의 변화, 충격, 등 동적 힘의 변화를 감지하는 가속도 센서, 지구 자기장의 흐름을 파악해 나침반처럼 방위각을 탐지하는 지자기 센서이고, 물체의 관성력을 전기신호로 검출하며, 주로 회전각을 감지하는 자이로 센서 등이, 동작 인식에 주로 활용된다.
그런데, 이러한 가속도센서, 지자기 센서, 자이로 센서의 센싱값을 분석하여 동작을 인식하는 경우, 단말의 진동 상황, 버스/자동차/지하철/보행 등에 의해 이동 상황에서 움직임으로 인해 상기 센싱값에 노이즈가 발생할 수 있으며, 이러한 노이즈로 인하여 사용자가 미리 설정되어 있는 사전 정의 동작을 수행하더라도 이를 인지할 수 없게 되는 일이 발생할 수 있다.
구체적으로 설명하면, 정지상태에 있을 때, 가속도 센서, 지자기 센서, 자이로 센서의 센싱값에는 미미한 변화만 나타날 뿐 거의 일정한 값을 유지하는데 반해, 보행중이거나, 버스/자동차/지하철등의 교통 수단을 타고 이동중이거나, 진동 상태인 경우, 상기 가속도 센서, 지자기 센서, 자이로 센서의 센싱값은, 이동 시 혹은 진동 시에 발생하는 움직임으로 인하여, 정지상태에서는 달리 센싱값이 변화된다. 이렇게 발생하는 센싱값의 성분을 노이즈라고 하며, 이러한 노이즈가 발생하는 상황에서는 사용자가 기 설정된 동작을 취하더라도, 센싱값에 상기 노이즈 성분이 포함되어, 동작 인식의 정확도가 저하된다.
한국공개특허 제10-2010-0081552호, 2010년 7월 19일 공개 (명칭: 휴대용 단말기의 동작 감지 장치 및 방법)
본 발명은 종래 동작 인식에 있어서의 문제점을 해결하고자 제안된 것으로서, 특히, 주변 상황을 인지하고, 인식된 주변 상황에 맞추어 동작 인식의 민감도를 조정하여, 동작 인식률을 향상시키는 상황 정보를 고려한 동작 인식 장치 및 이를 위한 기록 매체를 제공하고자 한다.
더 구체적으로, 본 발명은 하나 이상의 센서를 통한 센싱값을 이용하여 산출된 움직임 정보와 사전 정의 동작의 동작 인식 조건을 비교하여, 사전 정의 동작을 인식하는데 있어서, 상기 센싱값으로부터 주변 상황을 인식하고, 인식된 상황에 맞추어 상기 동작 인식 조건의 파라미터를 조정함으로써 동작 인식률을 향상시키는 상황 인지 기반의 동작 인식 장치 및 이를 위한 기록 매체를 제공하고자 한다.
상술한 과제의 해결 수단으로서, 본 발명은, 물리적 변화를 감지하는 하나 이상의 센서로부터 출력되는 센싱값의 변화 패턴을 기반으로, 단말 상황을 인식하는 단계; 인식된 단말 상황에 따라서, 사전 정의 동작에 대하여 기 설정된 동작 인식 조건을 조정하는 단계; 상기 하나 이상의 센서로부터 출력된 센싱값으로부터 움직임 정보를 산출하고, 산출된 움직임 정보를 상기 동작 인식 조건과 비교하여 상기 사전 정의 동작을 인식하는 단계를 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 제공한다.
더하여, 본 발명은 상술한 과제의 다른 해결 수단으로서, 물리적 변화를 감지하는 하나 이상의 센서로부터 센싱값을 수집하는 센싱값 수집 모듈; 상기 수집한 센싱값으로부터 움직임 정보를 산출하는 연산 모듈; 단말 상황 별 센싱값의 변환 패턴을 기반으로, 상기 수집한 센싱값으로부터 단말 상황을 인식하는 상황 인식 모듈; 인식된 단말 상황에 따라서, 사전 정의 동작에 대하여 기 설정된 동작 인식 조건을 조정하는 민감도 조정 모듈; 및 상기 연산 모듈로부터 산출된 움직임 정보를 상기 동작 인식 조건과 비교하여 상기 사전 정의 동작을 인식하는 동작 인식 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 상황 인지 기반의 동작 인식 장치를 제공한다.
본 발명은, 자이로 센서, 가속도 센서, 지자기 센서 등 하나 이상의 센서의 센싱값으로부터 움직임 정보를 산출하고, 산출된 움직임 정보를 사전 정의 동작에 대하여 기 설정된 동작 인식 조건과 비교하여, 사전 정의 동작을 인식하는데 있어서, 단말 상황을 인지하고, 상기 단말 상황에 맞추어 상기 동작 인식 조건을 조정함으로써, 동작 인식률을 더 향상시킬 수 있다.
특히, 본 발명은, 주변 상황, 예를 들어, 보행, 차량 이동, 정지 등과 같은 이동 상태, 실내 외 여부, 단말이 가방이나 주머니에 넣어져 있는 지 혹은 탁자 등에 놓여 있는 지 혹은 사용자의 손에 있는 지 등에 따라서 변화되는 센싱값을 고려하여, 사전 정의 동작의 동작 인식 조건을 조정함으로써, 동작 인식 결과의 신뢰도를 향상시킬 수 있다.
도 1은 동작 인식을 위해 사용되는 기준 좌표계 및 움직임 정보를 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 상황 인지 기반의 동작 인식 장치를 나타낸 블럭도이다.
도 3은 본 발명에 따른 상황 인지 기반의 동작 인식에 있어서, 상황 구분 테이블을 나타낸 예시도이다.
도 4는 본 발명에 따른 상황 인지 기반의 동작 인식에 있어서, 사전 정의 동작을 정의하는 동작 관리 테이블을 나타낸 예시도이다.
도 5는 본 발명에 따른 상황 인지 기반의 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.
또한, 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하기 위해 사용하는 것으로, 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용될 뿐, 상기 구성요소들을 한정하기 위해 사용되지 않는다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제2 구성요소는 제1 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제1 구성요소도 제2 구성요소로 명명될 수 있다.
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 상황 인지 기반의 동작 인식 장치는, 스마트 폰과 같은 사용자가 이용하는 단말(이하, 사용자 단말)에 적용되어 사용자의 동작을 인식하거나, 로봇 제어를 위하여 사용자 동작을 인지하는 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(이하, 사전 정의 동작이라 함)을 감지하여 사용자 단말의 특정 기능을 제어하기 위한 용도로 이용되는 것이다. 상기 사전 정의 동작은 예를 들어, 뒤집기, 특정 방향으로 흔들기, 특정 패턴 그리기, 사용자 접근 등이 될 수 있다.
이러한 사용자 단말의 움직임 정보를, 예를 들어, 도 1과 같은 3차원 직각 좌표계를 기준으로, 방위각, 피치(Pitch), 롤(Roll)의 회전 각도로 나타낼 수 있다.
도 1은 동작 인식을 위해 사용되는 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 장치에서는, 물리적 변화를 감지하는 하나 이상의 센서에서 측정된 센싱값을 이용하여, 상술한 움직임 정보(x, y, z축 별 회전 각도)를 산출하고, 이렇게 산출된 움직임 정보를 사전 정의 동작에 대한 동작 인식 조건과 비교하여, 동작 인식을 수행한다.
본 발명에 따른 동작 인식 방법 및 장치에서 인식되는 사전 정의 동작은, 하나 이상의 세부 동작의 조합으로 이루어질 수 있다. 여기서, 세부 동작은, 사전 정의 동작을 방향, 시간, 속도 중 하나 이상을 기준으로 세분화한 동작을 의미한다. 예를 들어, 세부동작 1, 2, 3으로 정의된 사전 정의 동작이 있다고 할 때, 동작 인식 대기 단계에서, 세부 동작 1, 세부 동작 2, 세부동작 3이 순차적으로 인식되면, 상기 사전 정의 동작이 인식된 것으로 판단하게 된다.
이하, 도 2를 참조하여 본 발명에 상황 인지 기반의 동작 인식 장치에 대하여 설명한다.
도 2는 본 발명에 따른 노이즈를 고려한 동작 인식 장치를 나타낸 블럭도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 상황 인지 기반의 동작 인식 장치(100)는, 스마트폰, 태블릿 PC, 웨어러블 디바이스 등의 사용자 단말에 구비되어, 물리적 변화를 감지하는 하나 이상의 센서(10)로부터 출력되는 센싱값을 수집하고, 수집한 센싱값으로부터 단말의 움직임 정보를 산출하고, 산출된 움직임 정보와 기 설정된 사전 정의 동작의 동작 인식 조건을 비교하는 동작 인식 처리를 수행한다. 아울러, 본 발명에 따른 동작 인식 장치(100)는 상술한 동작 인식 처리와 병행하여, 상기 수집한 센싱값을 분석하여 단말의 상황을 인지하고, 상기 단말의 상황에 맞추어 상기 동작 인식 조건을 조정함으로써, 동작 인식률을 향상시킬 수 있다.
참고로, 상기 하나 이상의 센서(10)는 동작 인식 장치(100)가 적용된 사용자 단말에 구비될 수 도 있고, 상기 동작 인식 장치(100) 내부에 구비될 수도 있는 것으로서, 사용자 단말의 움직임에 의해 나타나는 하나 이상의 물리적인 변화를 감지하여, 감지된 물리적인 변화를 센싱 값으로 출력하는 수단이다. 상기 하나 이상의 센서(10)는 예를 들어, 지자기 센서, 가속도 센서, 자이로 센서 등의 관성센서뿐만 아니라, 근접 센서, 조도 센서 및 터치 센서 등을 포함할 수 있으며, 이외에 움직임과 관련된 물리적 정보를 감지할 수 있다는 더 다양한 종류의 센서도 포함될 수 있다.
그리고, 상기 하나 이상의 센서(10)에서 출력된 센싱값을 이용하여 동작 인식을 수행하는 본 발명에 따른 동작 인식 장치(100)는, 센싱값 수집 모듈(110)과, 연산 모듈(120)과, 동작 인식 모듈(130)과, 상황 인식 모듈(140)과, 민감도 조정 모듈(150)을 포함할 수 있다.
상기 센싱값 수집 모듈(110)은 하나 이상의 센서(10)로부터 출력되는 센싱값을 수집한다. 이때, 상기 센싱값의 수집은 기 설정된 주기로 이루어질 수 있다. 예를 들어, 상기 하나 이상의 센서(10)는 설정된 샘플링 레이트에 따라서, 센싱값을 출력하게 되며, 상기 센싱값 수집 모듈(110)도 이러한 샘플링 레이트에 맞추어 상기 센싱값을 주기적으로 수집할 수 있다.
아울러, 하나 이상의 센서(10)로부터 출력되는 센싱값은, 센서에 따라서 상이한 단위의 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 가속도 센서의 센싱값을 기반으로 중력가속도를 측정할 수 있으며, 이를 통해 사용자 단말이 어떻게 놓여 있는 지를 판단할 수 있다. 예를 들어, 단말이 지면에 놓여있는 경우, z축이 중력 가속도의 영향을 받게 되어, 가속도 센서의 z축 센싱값이 약 1G(=9.8m/s2)가 된다. 자이로 센서는 3개의 축별 회전 각속도를 측정하는 것으로서, 이를 통해서는 사용자 단말이 어느 방향으로 어떤 속도로 회전하는 지를 파악할 수 있다. 지자기 센서는 지구에 작용하는 자기장의 세기를 x, y, z축 별로 측정하여 출력하는 것으로서, 상기 측정된 값을
Figure 112014104871730-pat00001
연산하여 현재 사용자 단말이 위치한 곳의 자기장 세기 및 자북 방향(방위각)을 산출할 수 있다.
상기 연산 모듈(120)은, 상기 센싱값 수집 모듈(110)이 수집한 하나 이상의 센싱값으로부터 움직임 정보를 산출한다. 더 구체적으로 설명하면, 상기 연산 모듈(120)은 회전 벡터와 회전 행렬 연산을 통해서, 수집한 센싱값을 도 1과 같은 기 설정된 좌표계의 x, y, z축에 대한 회전각도(피치, 롤, 방위)로 변환한다.
본 발명에 따른 동작 인식 장치(100)는 동작 인식을 위한 대기 상태에서, 상기 센싱값 수집 모듈(110) 및 연산 모듈(120)을 통해서 주기적으로 하나 이상의 센서(10)의 센싱값을 수집하여, 움직임 정보(회전 각도)를 산출하며, 상기 동작 인식 모듈(130)은 상기 연산 모듈(120)에서 산출된 움직임 정보를 기반으로 사전 정의 동작이 발생하였는 지 여부를 판단한다.
구체적으로 상기 동작 인식 모듈(130)은, 상기 연산 모듈(120)로부터 산출된 움직임 정보를 사전 정의 동작의 동작 인식 조건과 비교하여, 상기 산출된 움직임이 상기 동작 인식 조건을 만족하는 경우, 상기 사전 정의 동작이 인식된 것으로 판단한다. 상기 사전 정의 동작의 동작 인식 조건은 도 4와 같은 동작 관리 테이블로 관리될 수 있다.
앞서 설명한 바와 같이, 상기 사전 정의 동작은 도 4에 도시된 바와 같이, 하나 이상의 세부 동작으로 구분되고, 상기 하나 이상의 세부 동작 별로 동작 인식 조건이 설정된다. 이때, 상기 동작 인식 조건은, 회전 각도, 인식 시간, 회전 속도 중 하나 이상을 파라미터로 포함할 수 있으며, 상기 파라미터는 최대값 및 최소값으로 설정될 수 있다.
도 4는 회전 각도를 기준으로 움직임을 인식하는 경우의 동작 인식 조건을 예시한 것으로서, 동작 인식 조건의 파라미터는 최소 회전각도, 최대 회전각도 및 허용 시간을 포함한다.
이때, 본 발명에 따른 동작 인식 장치(100)에 있어서, 상술한 사전 정의 동작에 대한 동작 인식 조건은 단말 상황에 따라서 조정될 수 있으며, 이는 상황 인식 모듈(140) 및 민감도 조정 모듈(150)을 통해 수행된다.
즉, 상기 센싱값 수집 모듈(110)에 의해 수집된 센싱값은 연산 모듈(120) 및 상황 인식 모듈(140)로 전달된다.
이때, 상기 상황 인식 모듈(140)은 센싱값 수집 모듈(110)에서 수집되는 센싱값을 분석하여, 사용자 단말의 상황을 실시간으로 인식한다. 이때, 상황 인지는, 센싱값의 변화 패턴이 단말의 상황에 따라서 다르게 나타나는 것을 이루어질 수 있다. 예를 들어, 사용자가 정지된 상태에서, 가속도 센서, 자이로 센서 등의 x, y, z축 센싱값은 큰 변화 없이 거의 직선에 가까운 형태로 나타나지만, 사용자 단말이 진동하거나, 이동하고 있는 경우, 상기 센싱값에는 일정한 변화 패턴이 반복하여 나타나며, 그 변화 패턴은 사용자 단말의 상황에 따라서 다르게 나타난다. 이때, 사용자 단말의 상황은, 구체적으로, 이동 상태(정지, 보행, 차량 이동, 알 수 없음 등), 장소(실내, 실외), 및 위치(주머니, 손, 평지, 알 수 없음 등) 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
따라서, 본 발명에 따른 상황 인식 모듈(140)은 이러한 단말 상황 별 센싱값의 변화 패턴을 기반으로 단말의 상황을 인식할 수 있다.
구체적으로, 상기 상황 인식 모듈(140)은 상술한 단말 상황 별 센싱값의 변화패턴으로부터 추출되는 상황 구분 정보를 도 3과 같이 설정하고, 상기 상황 구분 정보와 상기 센싱값 수집 모듈(110)로부터 수집된 센싱값을 비교하여, 단말의 상황을 인식한다. 도 3을 참조하면, 상황 구분 정보는 하나 이상의 단말 상황에 대응하는 하나 이상의 센서(10)의 센싱값 변화 정보로 이루어질 수 있다. 즉, 해당 동작 인식 장치(100)가 가속도 센서, 자이로 센서, 지자기 센서, 근접 센서, 조도 센서 및 터치 센서의 센싱값을 이용하여 동작 인식을 수행한다고 할 때, 상기 상황 구분 정보는, 각 상황 별로 상기 가속도 센서, 자이로 센서, 지자기 센서, 근접 센서, 조도 센서 및 터치 센서에서 각각 출력되는 센싱값의 변화 패턴에 근거하는 설정된다.
예를 들어, 가속도 센서, 자이로 센서 및 지자기 센서의 경우, 상황 구분 정보는 최대 허용 값의 변화 폭이 되며, 근접 센서의 경우, 상황 구분 정보는 근접 여부가 되며, 조도 센서의 경우, 상황 구분 정보는 최대 허용 값의 크기가 되며, 터치 센서의 경우 상황 구분 정보는 터치 여부가 될 수 있다. 여기서, 가속도 센서, 자이로 센서 및 지자기 센서의 경우, 2 축 이상을 사용하게 되므로, 그 중에서 가장 변화가 큰 축을 기준으로 상황 구분 정보가 설정될 수 있다. 이때, 단말 상황 별로 가장 변화가 큰 축은 달라질 수 있다.
그리고 상기 단말 상황은, 도 3에 도시된 바와 같이, 정지, 보행, 차량 이동 등의 이동 상태(31)와, 실내/실외와 같은 장소(32)와, 주머니(가방), 손, 평지 등과 같은 단말의 위치(33) 중 하나 이상을 포함할 수 있으며, 이러한 단말 상황 별로 각 상황에서의 각 센싱값의 변화 패턴을 기반으로 상기 상황 구분 정보가 설정될 수 있다.
따라서, 상기 상황 인식 모듈(140)는 도 3에 도시된 바와 같이 기 설정된 상황 구분 정보와, 상기 센싱값 수집 모듈(110)로부터 수집된 센싱값을 비교하여, 이동 상태, 장소 및 단말 위치 중 하나 이상을 포함하는 단말 상황을 인식한다.
예를 들어, 이동 상태는 가속도 센서, 지자기 센서 및 자이로 센서 중 하나 이상의 센싱값을 이용하여 판단할 수 있고, 장소(실내/실외) 및 단말 위치는 상기 가속도 센서, 지자기 센서 및 자이로 센서의 센싱값에 근접 센서, 터치 센서 및 조도 센서 중 하나 이상의 조합하여 판단할 수 있다.
이렇게 상황 인식 모듈(140)에서 인식된 단말의 상황 정보는, 민감도 조정 모듈(150)로 전달된다.
상기 민감도 조정 모듈(140)은 상기 상황 정보에 맞추어 사전 정의 동작의 동작 인식 조건을 조정하기 위한 구성이다. 구체적으로 상기 민감도 조정 모듈(140)은, 상기 인식된 단말 상황에 대응하는 상황 구분 정보를 기반으로 해당 단말 상황에 대응하는 가중치를 산출하고, 상기 가중치를 이용하여 하기의 수학식 1과 같이 동작 인식 조건을 조정한다.
Figure 112014104871730-pat00002
수학식 1에서, W는 각 상태 별로 정의된 가중치를 의미하고, A, B, C는 단말의 상태를 나타내는 것으로서, A는 단말의 이동 상태를 나타내며, B는 장소를 나타내며, C는 단말 위치를 나타낸다. 이러한, 상기 가중치 W는 해당 단말 상황에 대응하여 설정된 상황 구분 정보 중에서, 가속도 센서, 자이로 센서, 지자기 센서의 설정값(?, ?, ?)를 조합하여 산출된 회전 각도가 될 수 있다.
따라서, 상기 민감도 조정 모듈(150)은, 상기 상황 인식 모듈(140)에서 인식된 단말 상황의 상황 구분 정보 중 가속도 센서, 자이로 센서, 지자기 센서 등의 설정값으로부터, 산출된 회전 각도의 합을 현재 상황에 대한 가중치로 설정한다.
그리고, 동작 인식 조건의 파라미터 중, 최소 회전각도(Min Angle)은 상기 가중치만큼 감산하고, 최대 회전각도(Max Angle)은 상기 가중치 만큼 가산하는 형태로 조정한다. 그리고, 허용 시간(Duration)은, 변경전 최대 회전각도에 대한 변경후 최대 회전각도의 비율만큼 조정한다. 여기서, 최대 회전 각도를 기준으로 하는 것은, 사전 정의 동작에 대하여 기 설정된 동작 인식 조건은, 최적의 상태를 기준으로 하는 설정되는 것으로서, 인식된 단말 상황이 상기 최적의 상황보다 좋을 수 없으므로, 최대 회전각도를 기준으로, 그 조정 정도에 따라서 허용 시간(Duration)을 조정한다. 그러나, 상기 동작 인식 조건에 최대 회전 각도가 포함되지 않고, 최소 회전 각도만 포함하는 경우, 상기 허용 시간은, 변경전 최소 회전 각도 및 변경후 최소 회전 각도의 비율로 조정될 수 있다. 이 경우는, 해당 동작 인식 조건에 있어서는, 최대 회전각도보다 최소 회전 각도가 더 중요한 인자이기 때문이다.
상술한 바와 같이, 민감도 조정 모듈(150)에 의하여, 사전 정의 동작의 동작 인식 조건이 조정되면, 이후 상기 동작 인식 모듈(130)은 조정된 동작 인식 조건을 기준으로 동작 인식을 수행하게 된다.
여기서, 상기 상황 인지 모듈(140) 및 민감도 조정 모듈(150)이, 단말의 움직임 감지되기 전, 즉, 도 4의 사전 정의 동작의 세부 동작 중, 인식 대기 단계로 들어가기 전까지의 구간 동안에 동작하여, 상기 사전 정의 동작의 동작 인식 조건을 단말 상황에 따라서 조정하고, 이후, 상기 단말의 움직임이 감지되어, 인식 대기 단계로 전환되면, 상기 동작 인식 모듈(130)에 의해 상기 조정된 동작 인식 조건을 기준으로 동작 인식이 수행될 수 있다.
따라서, 본 발명에 따른 동작 인식 장치는, 단말의 상황에 맞추어 실시간으로 동작 인식 조건을 조정하고, 조정된 동작 인식 조건을 기준으로 단말 상황을 고려한 동작 인식을 수행할 수 있게 된다.
본 발명에 따른 동작 인식 장치의 단말 상황 인식 기반의 동작 인식 과정을 도 5의 순서도를 참조하여 설명한다.
도 5는 본 발명에 따른 상황 인지 기반의 동작 인식 방법을 나타낸 순서도이다.
도 5를 참조하면, 본 발명에 따른 동작 인식 장치(100)는, 센싱값 수집 모듈(110)을 통해서 일정 주기(센서(10)의 샘플링 레이트에 대응)로 하나 이상의 센서(10)의 센싱값을 수집한다(S100). 상기 센싱값 수집은 동작 인식 장치(100)가 동작하는 동안에 반복하여 이루어지며, 이렇게 수집된 센싱값은, 연산 모듈(120) 및 상황 인식 모듈(140)로 전달된다.
이때, 상기 동작 인식 장치(100)는 상기 수집된 센싱값을 기반으로 움직임이 감지되는 지를 판단한다(S105). 여기서, 상기 판단은 연산 모듈(120) 및 동작 인식 모듈(130)의 연동에 의해서 이루어질 수 있다. 구체적으로, 연산 모듈(120)은 상기 수집된 하나 이상의 센싱값으로부터 움직임 정보(예를 들어, 회전 각도)를 산출하고, 동작 인식 모듈(130)은 상기 산출된 움직임 정보를 사전 정의 정보의 세부 단계 중, 인식 대기 단계의 동작 인식 조건과 비교하여, 인식 대기 단계의 동작 인식 조건을 만족하는 경우, 움직임이 감지된 것으로 판단할 수 있다.
상기 판단 결과, 움직임이 감지되지 않으면, 상기 상황 인식 모듈(140)은, 도 3에 도시된 바와 같은 기 설정된 상황 구분 정보를 로드(load)하고(S110), 상기 수집한 하나 이상의 센서(10)의 센싱값을 기 설정된 상황 구분 정보와 비교하여, 이동 상태, 장소, 위치 중 하나 이상을 포함하는 단말 상황을 인식한다(S115). 여기서, 단말 상황은, 정지, 보행, 차량 이동, 알 수 없음 중 하나 이상으로 정의되는 이동 상태, 현재 위치한 장소가 실내인지 실외인지를 나타내는 장소, 사용자가 단말을 손에 쥐고 있는 지, 주머니(혹은 가방)에 넣고 있는 지, 탁자 등 평지에 놓여 있는 지 등을 나타내는 위치 중 하나 이상을 포함하는 것이 바람직하다.
상기 단말의 이동 상태, 장소, 위치에 대한 단말 상황의 인식이 완료될 때까지, 상기 S110 단계 내지 S115 단계는 반복된다(S120).
그리고, 단말 상황 인식이 완료되면, 상기 상황 인식 모듈(140)은 인식 결과를 조합하여, 현재의 단말 상황을 정의한다(S125). 이때, 단말 상황의 정의는, 예를 들어, '실외에서 사용자가 단말을 손에 들고 보행중이다"라는 형태로 이동 상태, 장소, 위치가 조합되어 이루어질 수 있다.
이어서, 상기 동작 인식 장치(100)의 민감도 조정 모듈(150)이 사전 정의 동작에 대해서 기 설정된 동작 인식 조건을 로드하고(S130), 상기 로드된 동작 인식 조건의 세부 동작별 파라미터를 상기 정의된 단말 상황에 맞추어 조정한다(S135). 구체적으로, 상기 민감도 조정 모듈(150)은 상기 정의된 단말 상황에 맞추어, 동작 인식 조건의 조정을 위한 가중치를 산출하고, 상기 산출된 가중치를 수학식 1과 같이 적용하여, 동작 인식 조건의 회전 각도 범위 및 허용 시간을 조정할 수 있다.
이후, 상기 S105 단계에서, 움직임이 감지되면, 이후, 동작 인식 모듈(130) 동작 인식 처리가 이루어진다.
구체적으로, 연산 모듈(120)에 의해 센싱값 수집 모듈(110)에 의해 수집된 하나 이상의 센서(10)의 센싱값으로부터 움직임 정보가 산출되고(S145), 동작 인식모듈(130)은 상기 산출된 움직임 정보를 동작 인식 조건과 비교하여, 상기 감지된 움직임이 사전 정의 동작인지를 판단한다(S150). 이때, 상기 동작 인식 모듈(130)에서 비교 기준이 되는 동작 인식 조건은, 앞서 상기 민감도 조정 모듈(150)에 의해 단말 상황에 따라서 조정된 동작 인식 조건일 수 있다.
따라서, 상기 동작 인식 모듈(130)은 단말 상황에 따라 적응적으로 사전 정의 동작을 인식할 수 있게 된다.
상술한 상황 인지 기반의 동작 인식 과정은 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, 자이로 센서, 가속도 센서, 지자기 센서 등 하나 이상의 센서의 센싱값으로부터 움직임 정보를 산출하고, 산출된 움직임 정보를 사전 정의 동작에 대하여 기 설정된 동작 인식 조건과 비교하여, 사전 정의 동작을 인식하는데 있어서, 단말 상황을 인지하고, 상기 단말 상황에 맞추어 상기 동작 인식 조건을 조정함으로써, 동작 인식률을 더 향상시킬 수 있다.
특히, 본 발명은, 주변 상황, 예를 들어, 보행, 차량 이동, 정지 등과 같은 이동 상태, 실내 외 여부, 단말이 가방이나 주머니에 넣어져 있는 지 혹은 탁자 등에 놓여 있는 지 혹은 사용자의 손에 있는 지 등에 따라서 변화되는 센싱값을 고려하여, 사전 정의 동작의 동작 인식 조건을 조정함으로써, 동작 인식 결과의 신뢰도를 향상시킬 수 있다.
10: 센서
100: 동작 인식 장치
110: 센싱값 수집 모듈
120: 연산 모듈
130: 동작 인식 모듈
140: 상황 인식 모듈
150: 민감도 조정 모듈

Claims (8)

  1. 물리적 변화를 감지하는 복수의 센서로부터 출력되는 센싱값과, 단말 상황 별 센싱값의 변화 패턴을 기반으로, 단말 상황을 인식하는 단계;
    상기 인식된 단말 상황에 따라서, 사전 정의 동작에 대하여 기 설정된 동작 인식 조건을 조정하는 단계;
    상기 복수의 센서로부터 출력된 센싱값으로부터 움직임 정보를 산출하고, 상기 산출된 움직임 정보를 상기 동작 인식 조건과 비교하여 상기 사전 정의 동작을 인식하는 단계;를 수행하되,
    상기 단말 상황을 인식하는 단계는
    상기 단말 상황 별 센싱값의 변화 패턴의 특징 정보를 기반으로 단말 상황 별 복수의 센서에 대한 상황 구분 정보를 설정하고, 상기 상황 구분 정보와 해당 센서의 센싱값을 비교하여 단말 상황을 인식하는 것을 특징으로 하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 센서로부터 출력된 센싱값을 기반으로 움직임이 감지되는 지를 판단하는 단계를 더 포함하여,
    움직임이 감지되지 않으면, 상기 단말 상황을 인식하는 단계 및 동작 인식 조건을 조정하는 단계를 수행하고, 움직임이 감지되면, 상기 사전 정의 동작을 인식하는 단계를 수행하도록 하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
  3. 제1항에 있어서, 상기 단말 상황을 인식하는 단계는
    이동 상태, 장소, 및 단말의 위치 중 하나 이상을 포함하는 단말 상황을 추출하는 것을 특징으로 하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서, 상기 동작 인식 조건을 조정하는 단계는
    상기 추출한 단말 상황에 대응하는 상기 상황 구분 정보를 기반으로 단말 상황에 따른 움직임 정보를 가중치로 산출하고, 상기 산출된 가중치에 따라서 상기 동작 인식 조건의 각 파라미터를 조정하는 것을 특징으로 하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
  6. 제5항에 있어서, 상기 동작 인식 조건을 조정하는 단계는
    상기 동작 인식 조건이, 최소 회전 각도(Min Angle), 최대 회전 각도(Max Angle), 허용 시간(Duration) 중 하나 이상을 포함할 때, 각 파라미터를
    Figure 112014104871730-pat00003

    (여기서, A, B, C는 단말 상황을 나타내고, W는 가중치로서, 해당 단말 상황에 대응하는 상황 구분 정보로부터 산출된 움직임 정보임)
    로 조정하는 것을 특징으로 하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
  7. 제6항에 있어서, 상기 동작 인식 조건을 조정하는 단계는
    상기 동작 인식 조건이 최대 회전 각도를 포함하면, 상기 허용 시간은 최대 회전 각도를 이용하여 조정하고, 상기 동작 인식 조건이 최대 회전 각도를 포함하지 않으면, 최소 회전 각도를 이용하여 조정하는 것을 특징으로 하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
  8. 물리적 변화를 감지하는 복수의 센서로부터 센싱값을 수집하는 센싱값 수집 모듈;
    상기 수집한 센싱값으로부터 움직임 정보를 산출하는 연산 모듈;
    단말 상황 별 센싱값의 변화 패턴을 기반으로, 상기 수집한 센싱값으로부터 단말 상황을 인식하는 상황 인식 모듈;
    인식된 단말 상황에 따라서, 사전 정의 동작에 대하여 기 설정된 동작 인식 조건을 조정하는 민감도 조정 모듈; 및
    상기 연산 모듈로부터 산출된 움직임 정보를 상기 동작 인식 조건과 비교하여 상기 사전 정의 동작을 인식하는 동작 인식 모듈;을 포함하되,
    상기 상황 인식 모듈은
    기 단말 상황 별 센싱값의 변화 패턴의 특징 정보를 기반으로 단말 상황 별 복수의 센서에 대한 상황 구분 정보를 설정하고, 상기 상황 구분 정보와 해당 센서의 센싱값을 비교하여 단말 상황을 인식하는 것을 특징으로 하는 상황 인지 기반의 동작 인식 장치.
KR1020140149703A 2014-10-31 2014-10-31 상황 인지 기반의 동작 인식 장치 및 이를 위한 기록 매체 KR102081966B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140149703A KR102081966B1 (ko) 2014-10-31 2014-10-31 상황 인지 기반의 동작 인식 장치 및 이를 위한 기록 매체

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140149703A KR102081966B1 (ko) 2014-10-31 2014-10-31 상황 인지 기반의 동작 인식 장치 및 이를 위한 기록 매체

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20160050758A KR20160050758A (ko) 2016-05-11
KR102081966B1 true KR102081966B1 (ko) 2020-02-26

Family

ID=56025653

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020140149703A KR102081966B1 (ko) 2014-10-31 2014-10-31 상황 인지 기반의 동작 인식 장치 및 이를 위한 기록 매체

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102081966B1 (ko)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102214322B1 (ko) * 2018-05-16 2021-02-09 (주)코어센스 손동작 인식을 이용하여 매크로 기능을 제공하기 위한 장치 및 그 방법

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101511160B1 (ko) 2009-01-06 2015-04-13 삼성전자주식회사 차지 펌프 회로 및 이를 이용한 전압 변환 장치
KR101978967B1 (ko) * 2012-08-01 2019-05-17 삼성전자주식회사 제스처의 방향에 기초하여 상기 제스처를 인식하는 제스처 인식 장치와 제스처 인식 방법
KR101429453B1 (ko) * 2013-01-03 2014-09-25 한국과학기술원 제스쳐 기반 자기장을 이용한 사용자 단말 제어 시스템, 제어 방법, 이를 위한 제어 수단 및 사용자 단말

Also Published As

Publication number Publication date
KR20160050758A (ko) 2016-05-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101608878B1 (ko) 가속도계를 이용한 정지 검출
JP6092303B2 (ja) 移動デバイスにおけるジェスチャーベースのユーザ入力の検出のための方法および装置
US20140337732A1 (en) Music playback control with gesture detection using proximity or light sensors
US9958938B2 (en) Gaze tracking for a mobile device
WO2013025507A1 (en) Methods and apparatuses for use in classifying a motion state of a mobile device
WO2018149324A1 (zh) 一种检测方法及终端设备
US8750897B2 (en) Methods and apparatuses for use in determining a motion state of a mobile device
KR101685388B1 (ko) 복수의 센서를 이용한 동작 인식 방법 및 장치
EP3289435B1 (en) User interface control using impact gestures
KR101995799B1 (ko) 상황 인지 서비스를 제공하기 위한 장소 인식 장치 및 방법
US10551195B2 (en) Portable device with improved sensor position change detection
KR102081966B1 (ko) 상황 인지 기반의 동작 인식 장치 및 이를 위한 기록 매체
KR102058158B1 (ko) 동작 인식을 위한 센서 값 처리 방법 및 이를 적용한 동작 인식 장치
KR101886033B1 (ko) 사용자 동작 정의 방법 및 이를 적용한 동작 인식 장치
KR102025595B1 (ko) 사용자 동작 인식 방법 및 이를 적용한 동작 인식 장치
CN102722239A (zh) 移动设备的非接触式控制方法
KR101900754B1 (ko) 사용자 동작 정의 방법 및 이를 적용한 동작 인식 장치
KR101958334B1 (ko) 노이즈를 고려한 동작 인식 방법 및 장치
CN109074747A (zh) 电子设备、控制方法以及控制程序
KR102058894B1 (ko) 예측 기반 동작 인식 장치 및 기록매체
KR101987308B1 (ko) 노이즈를 고려한 동작 인식 방법 및 장치
KR101703645B1 (ko) 민감도 조정이 가능한 동작 인식 방법 및 장치
KR20210026306A (ko) 로봇 및 이의 제어 방법
KR101934930B1 (ko) 상호 보완적 동작 인식을 위한 장치 및 기록 매체
Sun et al. iTracker: towards sustained self-tracking in dynamic feature environment with smartphones

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
AMND Amendment
E601 Decision to refuse application
X091 Application refused [patent]
AMND Amendment
X701 Decision to grant (after re-examination)
GRNT Written decision to grant