KR20160047710A - 사용자 동작 인식 방법 및 이를 적용한 동작 인식 장치 - Google Patents

Abstract

사용자 동작 인식 방법 및 이를 적용한 동작 인식 장치에 관한 것으로, 특히, 다수의 세부 동작으로 구분된 사용자 동작의 변화에 따라 수집되는 센서 값을 기반으로 상대 회전각도와 상대 회전각속도를 연산하고, 동작 관리 테이블의 값과 비교하여 동작 인식을 수행함으로써, 사용자가 어떠한 환경에 있더라도 상관없이 정의된 동작이 발생하면, 동작 인식이 가능한 확장성(Expandability)을 가진다. 또한, 가속도 센서 및 자이로 센서를 동시에 활용하여 센서 측정 및 동작 인식을 정확도를 향상할 수 있다. 또한, 다양한 사용자 동작에 대한 데이터를 메트릭(Metric)으로 정의하여 사용자 별 동작에 대한 구분이 가능하다. 또한, 동작 인식을 위한 센서 값을 절대 값이 아닌 상대 변화 값으로 연산하여 적용되는 값의 크기가 작아, 간단한 연산으로도 정확한 동작 인식이 가능하다.

Description

사용자 동작 인식 방법 및 이를 적용한 동작 인식 장치{Method for recognizing user motion and motion recognition apparatus using the same}

본 발명은 사용자 동작 인식 방법 및 이를 적용한 동작 인식 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 다수의 세부 동작으로 구분된 사용자 동작의 변화에 따라 수집되는 센서 값을 기반으로 상대 회전각도와 상대 회전각속도를 연산하고, 동작 관리 테이블의 값과 비교하여 동작 인식을 수행하는 사용자 동작 인식 방법 및 이를 적용한 동작 인식 장치에 관한 것이다.

최근에는 개방형 OS(Operating System)를 탑재함으로써, 휴대전화에 PC(Personal Computer)의 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(Dimention) 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, 조도 센서, 중력 센서, GPS(Global Positioning System) 센서, 가속도 센서, 자이로(Gyro) 센서, 지자기 센서 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 검출체가 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, GPS 센서는 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(Micro Electro Mechanical Systems) 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, 자이로 센서는 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.

하지만, 근접, 조도 센서를 활용한 사용자 동작 인식은 인식법이 간단하여 동작 인식의 오차가 크지 않다. 또한, 가속도 센서 및 자이로 센서를 활용하여 단말 자체가 움직임이 있음을 감지할 경우에는 명확하게 값의 범위를 지정하지 않으면 인식률이 낮아지는 문제점을 갖고 있으며, 하나의 동작이 아닌 여러 동작 등의 복잡한 동작에 대해서 인식할 수 있는 범위가 좁아지게 되어 간단한 동작에 대해서만 인식을 할 수 있는 확장성이 결여된다.

따라서, 단말에 탑재된 센서들을 활용하여 동작을 인식하기 위해 구체화되고 명확화된 인식 값 및 범위를 지정해 주어야 하는데, 인식 값 및 범위를 절대적인 회전각도 수치로만 판단하게 되면, 한정된 단말의 상태에서만 인식이 가능하다는 문제가 있다. 따라서, 단말이 위치한 상태에 관계없이 다양한 환경에서 지정된 동작을 정확하게 인식하기 위한 방법 및 적용을 통한 확장성/호환성 제공이 필요하다.

한국공개특허 제10-2010-0081552호, 2010년 07월 19일 공개 (명칭: 휴대용 단말기의 동작 감지 장치 및 방법)

이러한 종래의 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명의 목적은 다수의 세부 동작으로 구분된 사용자 동작의 변화에 따라 수집되는 센서 값을 기반으로 상대 회전각도와 상대 회전각속도에, 기 설정된 동작 관리 테이블의 각 동작 별 3축에 대한 우선순위를 기반으로 변화량을 확인하고, 확인 결과 오차 범위를 만족하는 경우, 상기 세부 동작 중 다음 세부 동작을 순차적으로 인식하고, 최종적으로 동작 인식이 완료되면, 동작 인식 결과를 제공하는 사용자 동작 인식 방법 및 이를 적용한 동작 인식 장치를 제공하고자 한다.

상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 동작 인식 방법은 다수의 세부 동작으로 구분된 사용자 동작의 변화에 따라 수집되는 센서 값을 기반으로 절대 회전각도와 절대 회전각속도를 계산하고, 계산된 절대 회전각도와 절대 회전각속도의 변화량을 확인하여 회전각도와 상대 회전각속도를 연산하는 단계 및 상대 회전각도와 상대 회전각속도에 대하여, 기 설정된 동작 관리 테이블의 각 동작 별 3축에 대한 우선순위를 기반으로 변화량을 확인하고, 확인 결과 오차 범위를 만족하는 경우, 세부 동작 중 다음 세부 동작을 순차적으로 인식하고, 최종적으로 동작 인식이 완료되면, 동작 인식 결과를 제공하는 동작 인식 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따른 사용자 동작 인식 방법에 있어서, 연산하는 단계는 동작 인식 대기 모드에서 사용자 동작 변화에 따라 수집되는 센서 값을 확인하여, 방향, 크기 및 회전 속도 중 적어도 하나를 계산하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따른 사용자 동작 인식 방법에 있어서, 연산하는 단계는 사용자가 움직인 시간 동안 센서가 감지하는 값들 중 동작 인식 대기 시간의 피크 순간에 대한 회전각속도의 변화 값을 계산하여 상대 회전각속도를 연산하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따른 사용자 동작 인식 방법에 있어서, 동작 관리 테이블은 각각의 동작 별로 3축에 대한 상대 회전각도와 허용 오차 범위, 상대 회전각속도와 허용 오차 범위, 인식시간 및 각 축 별 우선순위 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따른 사용자 동작 인식 방법에 있어서, 연산하는 단계 이전에, 최초의 동작 인식을 수행하기 위하여, 센서 값의 변화에 대한 소정의 범위를 지정하고, 특정 센서 값이 지정된 범위를 만족하는 경우에 동작 인식 대기 모드를 수행하는 동작 인식 대기 단계를 더 포함하는 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따른 사용자 동작 인식 방법에 있어서, 동작 인식 단계 이전에, 동작 관리 테이블의 정보 중 상대 회전각도와 허용 오차 범위, 상대 회전각속도와 허용 오차 범위를 비교하기 위하여 세부 동작 단위에서 회전이나 움직임이 필수적으로 필요한 각 축에 대한 우선 순위를 설정하여 동작 관리 테이블에 정의하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따른 사용자 동작 인식 방법에 있어서, 동작 인식 단계는 동작 관리 테이블에 각 세부 동작 별로 설정된 3축에 대한 우선순위를 확인하고, 우선순위에 해당하는 축의 상대 회전각도 및 상대 회전각속도의 변화량을 만족하는 경우, 다음 세부 동작을 인식하여 사용자 동작을 결정하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 예에 따른 동작 인식 장치는 다수의 세부 동작으로 구분된 사용자 동작에 따라서 변화되는 하나 이상의 센서의 센서 값을 주기적으로 수집하는 센서값 수집모듈과, 센서 값 수집모듈을 통해 수집된 센서 값을 기반으로 절대 회전각도와 절대 회전각속도를 계산하고, 계산된 절대 회전각도와 절대 회전각속도의 변화량을 확인하여 상대 회전각도와 상대 회전각속도를 연산하는 연산모듈 및 연산모듈을 통해 연산된 상대 회전각도와 상대 회전각속도에 대하여, 기 설정된 동작 관리 테이블의 각 동작 별 3축에 대한 우선순위를 기반으로 변화량을 확인하고, 확인 결과 오차 범위를 만족하는 경우, 세부 동작 중 다음 세부 동작을 순차적으로 인식하고, 최종적으로 동작 인식이 완료되면, 동작 인식 결과를 제공하는 동작인식모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따르면, 사용자가 어떠한 환경에 있더라도 상관없이 정의된 동작이 발생하면, 동작 인식이 가능한 확장성(Expandability)을 가진다.

또한, 가속도 센서 및 자이로 센서를 동시에 활용하여 센서 측정 및 동작 인식을 정확도를 향상할 수 있다.

또한, 다양한 사용자 동작에 대한 데이터를 메트릭(Metric)으로 정의하여 사용자 별 동작에 대한 구분이 가능하다.

또한, 동작 인식을 위한 센서 값을 절대 값이 아닌 상대 변화 값으로 연산하여 적용되는 값의 크기가 작아, 간단한 연산으로도 정확한 동작 인식이 가능하다.

또한, 각 축 별로 동작 인식에 필요한 필수 확인 요소에 대한 우선순위를 적용하여 복합한 동작에 대한 유연성을 가질 수 있다.

또한, 웨어러블 디바이스(Wearable Device) 및 타 동작 인식 장치와 연동 시 상대 변화 값만 전달하면 되므로, 표현하는 값의 범위가 작아 불필요한 데이터 트래픽을 발생시키지 않고, 적은 메모리 공간을 사용함으로써, 높은 호환성을 가질 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 동작 인식 위한 기준 좌표계 및 움직임 정보를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 동작 인식 장치의 구성을 나타내는 블록도 이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 동작 인식 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 사용자 동작 인식 방법에 따라서 설정된 동작 관리 테이블의 일 예를 도시한 도면이다.

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.

아울러, 본 발명에 따른 사용자 동작 인식 방법 및 동작 인식 장치는 사용자 동작 인식, 로봇 제어 등 다양한 분야에 적용될 수 있으나, 이하에서는 사용자 단말(동작 인식 장치)에 적용된 경우를 예로 들어 설명하기로 한다. 특히, 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 단말은 이동통신단말기를 대표적인 예로서 설명하지만 사용자 단말은 이동통신단말기에 한정된 것이 아니고, 모든 정보통신기기, 멀티미디어 단말기, 유선 단말기, 고정형 단말기 및 IP(Internet Protocol) 단말기 등의 다양한 단말기에 적용될 수 있다. 또한, 단말기는 휴대폰, PMP(Portable Multimedia Player), MID(Mobile Internet Device), 스마트폰(Smart Phone), 데스크톱(Desktop), 태블릿컴퓨터(Tablet PC), 노트북(Note book), 넷북(Net book) 및 정보통신 기기 등과 같은 다양한 이동통신 사양을 갖는 모바일(Mobile) 단말기일 때 유리하게 활용될 수 있다.

사용자 단말에서의 동작 인식은 기 정의된 특정 움직임(뒤집기, 특정 방향으로 흔들기, 특정 패턴 그리기, 사용자 접근)을 감지하여 사용자 단말의 특정 기능을 제어하기 위한 용도로 이용되는 것으로서, 사용자 단말의 움직임은, 도 1과 같은 3차원 직각 좌표계를 통해, 방위각(Azimuth), 피치(Pitch), 롤(Roll)로 나타낼 수 있다.

즉, 도 1에 도시된 바와 같이, 사용자 단말(동작 인식 장치)의 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°나타내며, 롤은 세로축 기준 회전각으로서, 사용자 단말이 뉘어진 형태에 따라서 -180°~ 180°로 나타낸다.

물론, 사용자 동작 인식에 있어서, 기준 좌표계 및 움직임의 표현 방법은 달라질 수 있는 것으로서, 상술한 정의는 예시에 불과하다.

본 발명은 이러한 사용자 단말의 움직임을 세부 동작으로 구분하여 인식하기 위한 것으로서, 이러한 기능을 수행하기 위해 본 발명에 따른 동작 인식 장치(10)는 도 2에 도시된 바와 같이 구성될 수 있다.

도 2는 본 발명에 따른 동작 인식 장치(10)를 나타낸 블럭도로서, 이를 참조하면, 본 발명에 따른 동작 인식 장치(10)는, 센서 값 수집모듈(100), 연산모듈(200), 동작인식모듈(300), 저장모듈(400) 및 센서모듈(500)을 포함하여 이루어질 수 있다.

센서 값 수집모듈(100)은 복수의 센서모듈(500)로부터 감지되는 센서 값을 수집하기 위한 구성이다. 이때, 센서 값 수집 모듈(100)은 일정 주기로 복수의 센서모듈(500) 중 하나 이상의 센서로부터 센서 값을 수집할 수 있으며, 수집한 센서 값은 센서에 따라서 상이한 단위를 가질 수 있다. 예를 들어, 조도 센서의 센서 값은, 조도의 양(Lux)를 나타내고, 근접 센서의 센서 값은, 근접한 사물과의 거리 및/또는 근접 여부를 나타내며, 3축 가속도 센서의 센서 값은, 3축(X, Y, Z) 방향으로의 가속도 값을 나타내며, 3축 자이로 센서의 센서 값은, 3축(X, Y, Z)에 방향으로의 각속도를 나타내며, 지자기 센서의 센서 값은 지자기의 방향을 나타낸다.

연산모듈(200)은 센서 값 수집모듈(100)에 의해 수집된 하나 이상의 센서 값을 동작인식모듈(300)에서 인식할 수 있는 동작 인식 정보로 연산하는 구성이다. 예를 들어, 연산모듈(200)은 회전 벡터와 회전 행렬 연산을 통해서, 수집한 센서 값으로부터 도 1에서 설명한 움직임 정보, 즉, 방위각, 피치 각도, 롤 각도 등에 대한 회전각 및/또는 각속도를 산출할 수 있다. 또한, 연산모듈(200)은 조도 센서의 센서 값으로서, 조도 측정값 혹은 조도 변화량을 연산하고, 근접 센서의 센싱 값으로부터, 근접 횟수, 근접 거리를 산출할 수 있다.

특히, 본 발명에 따른 연산모듈(200)은 다수의 세부 동작으로 구분된 사용자 동작에 따라서 변화되는 하나 이상의 센서의 센서 값을 주기적으로 수집된 센서 값을 기반으로 절대 회전각도와 절대 회전각속도를 계산하고, 계산된 절대 회전각도와 절대 회전각속도의 변화량을 확인하여 상대 회전각도와 상대 회전각속도를 연산한다. 여기서, 연산모듈(200)은 동작 인식 대기 모드에서 사용자 동작 변화에 따라 수집되는 센서 값을 확인하여 방향, 크기 및 회전 속도 중 적어도 하나를 계산하고, 사용자가 움직인 시간 동안 센서가 감지하는 값들 중 동작 인식 대기 시간의 피크 순간에 대한 회전각속도의 변화 값을 계산하여 상대 회전각속도를 연산한다. 예를 들어, 연산모듈(200)은 상기의 사용자 동작 변화에 따라 수집되는 센서 값에 대한 방향, 크기 및 회전 속도 중 선택적으로 필요한 센서 값의 정보만을 선택하여 계산할 수 있으나, 보다 나은 변화량 판단을 위해 해당 정보 모두를 적용하여 계산할 수도 있다.

동작인식모듈(300)은 연산모듈(200)을 통해 연산된 상대 회전각도와 상대 회전각속도를 기 설정된 동작 관리 테이블의 값의 오차범위와 비교한다. 비교 결과 오차 범위를 만족하는 경우, 동작인식모듈(300)은 세부 동작 중 다음 세부 동작을 순차적으로 인식한다. 즉, 동작인식모듈(300)은 상대 회전각도와 상대 회전각속도에 대하여, 기 설정된 동작 관리 테이블의 각 동작 별 3축에 대한 우선순위를 기반으로 변화량을 확인하고, 확인 결과 오차 범위를 만족하는 경우, 상기 세부 동작 중 다음 세부 동작을 순차적으로 인식한다. 여기서, 동작인식모듈(300)은 동작 관리 테이블에 각 세부 동작 별로 설정된 3축에 대한 우선순위를 확인하고, 우선순위에 해당하는 축의 상대 회전각도 및 상대 회전각속도의 변화량을 만족하는 경우, 다음 세부 동작을 인식하여 사용자 동작을 결정한다.

최종적으로 동작 인식이 완료되면, 동작인식모듈(300)은 동작 인식 결과를 사용자에게 제공한다. 여기서, 동작인식모듈(300)은 최초의 동작 인식을 수행하기 이전에, 사용자 동작을 감지하기 위하여 센서 값의 변화에 대한 소정의 범위를 지정하고, 특정 센서 값이 상기 지정된 범위를 만족하는 경우에 동작 인식 대기 모드를 수행한다.

한편, 동작인식모듈(300)은 동작 관리 테이블의 정보 중 상대 회전각도와 허용 오차 범위, 상대 회전각속도와 허용 오차 범위를 비교하기 위하여 세부 동작 단위에서 회전이나 움직임이 필수적으로 필요한 각 축에 대한 우선 순위를 설정하여 동작 관리 테이블에 정의한다.

저장모듈(400)은 데이터를 저장하기 위한 장치로, 주 기억 장치 및 보조 기억 장치를 포함하고, 동작 인식 장치(10)의 기능 동작에 필요한 응용 프로그램을 저장한다. 이러한 저장모듈(400)은 동작 관리 테이블(401)을 포함하는데, 동작 관리 테이블(401)은 각각의 동작 별로 3축에 대한 상대 각도 크기와 허용 오차 범위, 회전각속도 크기와 허용 오차 범위, 인식 시간 및 축 별 우선순위에 대한 정보를 포함한다. 여기서, 동작 관리 테이블(401)은 각도 크기와 허용 오차 범위, 회전각속도 크기와 허용 오차 범위를 비교하기 위하여 세부 동작 단위에서 회전이나 움직임이 필수적으로 필요한 축에 대한 우선 순위를 설정하여 정의된다.

센서모듈(500)은 가속도 센서, 자이로 센서를 통해 위치와 동작의 변화를 감지하기 위한 센서 값을 수집하며, X, Y, Z 축의 로우(RAW) 데이터, 방위각(Azimuth), 롤(Roll) 및 피치(Pitch)에 대한 정보를 제공한다.

특히, 가속도 센서는 지구에 작용하는 중력가속도의 값도 측정이 가능하며, 이를 통해 동작 인식 장치(10)가 어떻게 놓여있는지 판단 가능하다. 예를 들어, 동작 인식 장치(10)가 지면 위에 눕혀져 있으면, Z 축이 중력가속도의 영향을 받게 되어 약 1G(=9.8m/s²)의 값을 출력하게 된다. 이러한 특성을 활용하여 동작 인식 장치(10)의 Pitch(X축 기준 회전각), Roll(Y축 기준 회전각) 등의 절대각도를 파악할 수 있다.

한편, 자이로 센서는 가속도 센서와 마찬가지로 3개의 축(X, Y, Z축)을 통해 동작 인식 장치(10)의 회전각속도를 측정한다. 자이로 센서를 통해 동작 인식 장치(10)가 어느 방향으로 어떤 속도로 회전했는지 파악이 가능하다. 이때, 자이로 센서는 동작 인식 장치(10)가 움직이지 않을 경우에는 0에 수렴하는 값을 출력하고, 동작 인식 장치(10)가 회전하는 경우에 각 축의 기준으로 회전 정도를 값으로 표현한다. 이를 통해 동작 인식 장치(10)가 실제로 회전했는지의 여부를 판단할 수 있다.

한편, 본 발명의 실시 예에 따른 동작 인식 장치(10)는 필요에 따라 입력부, 표시부 및 통신부를 구비할 수 있다. 특히, 입력부(미도시)는 숫자 및 문자 정보 등의 다양한 정보를 입력 받고, 각종 기능을 설정 및 동작 인식 장치(10)의 기능 제어와 관련하여 입력되는 신호를 연산모듈(200) 또는 동작인식모듈(300)로 전달한다. 또한, 표시부(미도시)는 동작 인식 장치(10)의 기능 수행 중에 발생하는 일련의 동작상태 및 동작결과 등에 대한 정보를 표시한다. 또한, 표시부는 동작 인식 장치(10)의 메뉴 및 사용자가 입력한 사용자 데이터 등을 표시할 수 있다. 또한, 통신부(미도시)는 다양한 통신망을 통해 다른 장치 및 서버와 데이터를 송수신하기 위한 기능을 수행한다.

특히, 본 발명의 따른 동작 인식 장치(10)는 동작 인식 장치(10)의 동작 인식을 위해 가속도, 자이로 센서 값을 측정하고, 동작 인식 장치(10)의 회전각도를 계산할 때, 절대 값으로만 판단하지 않고, 동작 인식 장치(10)의 위치 변화에 따른 상대각도 변화 크기 및 회전 속도를 실시간으로 측정하여, 단말이 놓인 상태에 관계없이 정의된 동작을 정확하게 인식하게 함으로써, 동작 인식 장치(10)가 제공하는 동작 인식에 대해 확장성 및 호환성을 제공할 수 있다.

또한, 동작 인식 장치(10)는 단순한 동작이 아닌 복합적이고 복잡한 동작 인식을 지원하기 위해 전체의 움직임을 동일한 연속된 움직임의 세부 단위로 나누어 관리하게 된다. 그리고, 동작 인식 장치(10)에서 동작 인식을 위해 시작 시점을 정의하게 되고, 시작 시점에서 측정된 동작 인식 장치(10)의 정지상태의 회전각도를 계산한다. 이후에, 동작 인식 장치(10)는 사용자에 의해 모션이 취해지게 되면, 자이로 센서 및 가속도 센서의 각 축의 센서 값을 측정한 뒤, 정지상태의 회전각도에서 얼마나 변화가 있는지에 대한 상대변화(delta)를 계산한다.

동작 인식 장치(10)는 일정 시간 내의 상대변화 값이 사전에 정의한 세부 단위의 조건을 만족하게 되면, 다음 세부 인식 단계로 전환되며, 이때에도 각 센서 측정 값을 통해 동작 인식 장치(10)의 상대변화를 측정하여 동작 유무를 파악한다. 한편, 동작 인식 장치(10)는 각 단계별로 상대변화를 측정하여 조건이 만족할 경우에만 최종적으로 동작 인식으로 간주하여 사용자에게 동작 인식이 완료되었음을 알려준다.

또한, 본 발명의 실시 예에 따른 동작 인식 장치(10)에 탑재되는 메모리는 그 장치 내에서 정보를 저장한다. 일 구현예의 경우, 메모리는 컴퓨터로 판독 가능한 매체이다. 일 구현 예에서, 메모리는 휘발성 메모리 유닛 일 수 있으며, 다른 구현예의 경우, 메모리는 비휘발성 메모리 유닛 일 수도 있다. 일 구현예의 경우, 저장장치는 컴퓨터로 판독 가능한 매체이다. 다양한 서로 다른 구현 예에서, 저장장치는 예컨대 하드디스크 장치, 광학디스크 장치, 혹은 어떤 다른 대용량 저장장치를 포함할 수도 있다.

비록 본 명세서와 도면에서는 예시적인 장치 구성을 기술하고 있지만, 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.

상술한 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 동작 인식 과정을 도 3 및 도 4를 참조하여 보다 구체적으로 설명하도록 한다.

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 동작 인식 방법을 설명하기 위한 흐름도이고, 도 4는 본 발명의 사용자 동작 인식 방법에 따라서 설정된 동작 관리 테이블의 일 예를 도시한 도면이다.

도 3 및 도 4를 참조하면, 본 발명에 따른 사용자 동작 인식을 위한 동작 인식 장치(10)는 S11 단계에서 아이들(idle) 모드를 수행한다. 여기서, 아이들 모드는 동작 인식 장치(10)가 통신에 사용되지 않고 유휴 상태에 있는 것을 의미한다. 그리고, 동작 인식 장치(10)는 최초의 동작 인식을 수행하기 이전에, 사용자 동작을 감지하기 위하여 센서 값의 변화에 대한 소정의 범위를 지정하고, 특정 센서 값이 지정된 범위를 만족하는 경우에 동작 인식 대기 모드를 수행하는 동작 인식 대기 모드를 수행한다. 즉, 동작 인식 장치(10)는 사전에 정의한 특정 각도와 상관 없이 현재 동작 인식 장치(10)가 위치한 Pitch와, Roll의 절대 각도를 계산한다. 이때, 동작 인식 장치(10)는 현재 위치한 상태를 일정 시간 동안 확인하여 동작 인식 장치(10)가 안정되어 움직임이 거의 없는 상태인지 확인한다.

동작 인식 장치(10)는 S13 단계에서 사용자 동작이 감지되는지 확인한다. 이때, 사용자 동작 감지는 다수의 세부 동작으로 구분된 사용자 동작에 따라서 변화되는 하나 이상의 센서의 센서 값을 통해 확인할 수 있다. 사용자 동작이 감지되면, 동작 인식 장치(10)는 S15 단계에서 사용자 동작에 따라 발생하는 센서 값을 수집한다.

동작 인식 장치(10)는 S17 단계에서 수집된 센서 값을 기반으로 절대 회전각도와 절대 회전각속도를 계산하고, 계산된 절대 회전각도와 절대 회전각속도의 변화량을 확인하여 상대 회전속도와 상대 회전각속도를 연산한다. 즉, 동작 인식 장치(10)는 다수의 세부 동작으로 구분된 사용자 동작의 변화에 따라 수집되는 센서 값을 기반으로 상대 회전각도와 회전각속도 크기를 연산한다.

이때, 동작 인식 장치(10)는 동작 인식 대기 모드에서 사용자 동작 변화에 따라 수집되는 센서 값을 확인하여, 방향, 크기 및 회전 속도 중 적어도 하나를 계산한다. 특히, 동작 인식 장치(10)는 사용자가 움직인 시간 동안 센서가 감지하는 값들 중 동작 인식 대기 시간의 피크(peak) 순간에 대한 회전각속도의 변화 값을 계산하여 상대 회전각속도를 연산한다. 예를 들어, 동작 인식 장치(10)는 상기의 사용자 동작 변화에 따라 수집되는 센서 값에 대한 방향, 크기 및 회전 속도 중 선택적으로 필요한 센서 값의 정보만을 선택하여 계산할 수 있으나, 보다 나은 변화량 판단을 위해 해당 정보 모두를 적용하여 계산할 수도 있다.

즉, 동작 인식 장치(10)는 동작 인식 대기 모드에서 움직임이 거의 없는 상태인지 확인된 이후에, 동작 인식 장치(10)의 움직임이 감지되면, 방향, 크기, 속도 등을 확인하여 회전 변화를 계산한다. 여기서, 계산이 완료되는 시점은 동작 인식 장치(10)가 동일한 방향을 유지한 채 정지하는 시점이며, 이는 곧 정의된 세부 동작 단위와 일치하게 된다.

이때, 동작 인식 장치(10)의 회전각도는 절대 수치로 표현될 수 있으며, 절대 수치를 저장하고 않고, 인식 대기 모드에서 측정된 값에서 어느 정도로 회전했는지를 연산하여 delta 값인 Ad = |At+1 - At|를 계산한다. t는 인식 대기 모드이며, t+1은 첫번째 세부 동작 단위를 나타낸다. 그리고, 각속도 Vd는 동작 인식 장치(10)가 움직인 시간 동안 자이로 센서에서 측정되는 값으로 계산되는데, 자이로 센서가 측정하여 출력하는 값들 중 t 시간에서 피크(peak) 순간의 각속도 값의 변화 값을 계산한다.

동작 인식 장치(10)는 S19 단계에서 동작 관리 테이블의 값과 연산된 상대 회전각도 및 상대 회전각속도의 오차 범위를 비교를 수행한다. 여기서, 동작 관리 테이블은 각각의 동작 별로 3축에 대한 상대 회전각도와 허용 오차 범위, 상대 회전각속도와 허용 오차 범위, 인식 시간 및 축 별 우선순위 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함한다. 즉, 동작 인식 장치(10)는 동작 관리 테이블의 정보 중 상대 각도 크기와 허용 오차 범위, 회전각속도와 허용 오차 범위를 비교하기 위하여 세부 동작 단위에서 회전이나 움직임이 필수적으로 필요한 축에 대한 우선 순위를 설정하여 동작 관리 테이블에 정의한다. 즉, 절대 회전각도 및 절대 회전각속도 계산 후, 동작 인식 장치(10)는 움직임 변화에 따라 계산된 상대 회전각도 크기(delta)와 상대 회전각속도를 동작 관리 테이블의 값과 비교한다. 이때, 동작 관리 테이블에는 정의된 상대 회전각도(delta)와 허용 오차 범위(margin), 상대 회전각속도(delta)와 허용 오차 범위(margin), 세부 단위 min/max 인식 시간 등이 관리된다. 상기의 값은 동작 인식 장치(10)의 각 축 별로 정의될 수 있다.

도 4의 동작 인식 테이블을 자세히 살펴보면, 동작 인식 테이블은 사전 정의한 동작 인식을 위해 각 단계별로 상대 값 변화 크기 등의 조건을 정의한다. 여기서, 조건은 크게 동작 인식을 위한 상대 회전각도 변화 크기와 상대 회전각속도 크기, 회전각도 변화와 회전각속도 크기에 대한 허용 오차범위, 동작 인식을 위한 min/max 시간, 각 축의 우선순위(mandatory) 조건 확인 등으로 정의가 가능하며, 테이블화되어 동작 인식을 관리한다. 또한, 동작 인식 테이블은 복수의 독립적인 동작과 각 동작에서의 세부 각도 및 시간을 효율적으로 관리할 수 있는 기능을 제공한다.

한편, 각 delta와 margin은 세부 동작 단위에서 반드시 회전 또는 움직임이 필요한 동작 인식 장치(10)의 축에 대한 우선순위로 지정해서 축 별 우선순위를 정의해야 한다. 예를 들어, M1은 첫번째 우선 순위이며, M2는 두번째 우선순위이다. 하지만, 상기의 우선순위는 임의로 설정된 것으로, 동작 정의에 따라 변동될 수 있다.

즉, 동작 인식 장치(10)는 상대 회전각도와 상대 회전각속도에 대하여, 기 설정된 동작 관리 테이블의 각 동작 별 3축에 대한 우선순위를 기반으로 변화량을 확인하고, 확인 결과 오차 범위를 만족하는 경우, 상기 세부 동작 중 다음 세부 동작을 순차적으로 인식한다. 여기서, 동작 인식 장치(10)는 동작 관리 테이블에 각 세부 동작 별로 설정된 3축에 대한 우선순위를 확인하고, 우선순위에 해당하는 축의 상대 회전각도 및 상대 회전각속도의 변화량을 만족하는 경우, 다음 세부 동작을 인식하여 사용자 동작을 결정한다.

동작 인식 장치(10)는 S21 단계에서 비교 결과가 오차 범위를 만족하는지 확인한다. 오차 범위를 만족하는 경우, 동작 인식 장치(10)는 S23 단계에서 현재의 동작 인식 단계가 최종 동작 인식 단계인지 확인한다. 최종 동작 인식 단계이면, 동작 인식 장치(10)는 S25 단계에서 동작 인식 결과를 사용자에게 제공한다. 이후, 동작 인식 장치(10)는 모든 세부 동작 단위의 조건을 만족하게 되면, 최종적으로 동작 인식이 완료되었음을 사용자에게 알려주고, 동작 인식 대기 모드로 회귀하여 새로운 동작 인식을 위한 준비 과정을 수행한다. 한편, 오차 범위를 만족하지 못하면, 아이들 상태로 전환할 수 있다. 즉, 동작 인식 장치(10)는 동작 관리 테이블에 정의된 값과 오차 범위를 만족하면, 첫번째 세부 동작 단위 조건을 만족한 것으로 판단하고, 다음 동작 인식 단계로 진입한다.

한편, 다음의 동작 인식 단계가 존재하는 경우, 동작 인식 장치(10)는 S27 단계에서 다음 세부 동작 인식 단계로 진입하여 순차적으로 동작 인식을 수행한다. 즉, 동작 인식 장치(10)는 상대 회전각도 및 상대 회전각속도를 계산하는 과정을 수행한다.

이를 통해, 본 발명은 사용자가 어떠한 환경에 있더라도 상관없이 정의된 동작이 발생하면, 동작 인식이 가능한 확장성(Expandability)을 가진다. 또한, 가속도 센서 및 자이로 센서를 동시에 활용하여 센서 측정 및 동작 인식을 정확도를 향상할 수 있다. 또한, 다양한 사용자 동작에 대한 데이터를 메트릭(Metric)으로 정의하여 사용자 별 동작에 대한 구분이 가능하다. 또한, 동작 인식을 위한 센서 값을 절대 값이 아닌 상대 변화 값으로 연산하여 적용되는 값의 크기가 작아, 간단한 연산으로도 정확한 동작 인식이 가능하다. 또한, 각 축 별로 동작 인식에 필요한 필수 확인 요소에 대한 우선순위를 적용하여 복합한 동작에 대한 유연성을 가질 수 있다. 또한, 웨어러블 디바이스(Wearable Device) 및 타 동작 인식 장치와 연동 시 상대 변화 값만 전달하면 되므로, 표현하는 값의 범위가 작아 불필요한 데이터 트래픽을 발생시키지 않고, 적은 메모리 공간을 사용함으로써, 높은 호환성을 가질 수 있다. 컴퓨터 프로그램 명령어와 데이터를 저장하기에 적합한 컴퓨터로 판독 가능한 매체는, 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, Read Only Memory), 램(RAM, Random Access Memory), 플래시 메모리, EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM)과 같은 반도체 메모리를 포함한다. 프로세서와 메모리는 특수 목적의 논리 회로에 의해 보충되거나, 그것에 통합될 수 있다. 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.

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 패키징 될 수 있다는 점을 이해하여야 한다.

한편, 본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시 예들은 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것에 지나지 않으며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시 예들 이외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.

본 발명은 다수의 세부 동작으로 구분된 사용자 동작의 변화에 따라 수집되는 센서 값을 기반으로 상대 회전각도와 상대 회전각속도를 연산하여 기 설정된 동작 관리 테이블의 값과 비교하고, 비교 결과 오차 범위를 만족하는 경우, 세부 동작 중 다음 세부 동작을 순차적으로 인식하고, 최종적으로 동작 인식이 완료되면, 동작 인식 결과를 제공한다. 이에 따라, 본 발명은 사용자가 어떠한 환경에 있더라도 상관없이 정의된 동작이 발생하면, 동작 인식이 가능한 확장성(Expandability)을 가진다. 또한, 가속도 센서 및 자이로 센서를 동시에 활용하여 센서 측정 및 동작 인식을 정확도를 향상할 수 있다. 또한, 다양한 사용자 동작에 대한 데이터를 메트릭(Metric)으로 정의하여 사용자 별 동작에 대한 구분이 가능하다. 또한, 동작 인식을 위한 센서 값을 절대 값이 아닌 상대 변화 값으로 연산하여 적용되는 값의 크기가 작아, 간단한 연산으로도 정확한 동작 인식이 가능하다. 또한, 각 축 별로 동작 인식에 필요한 필수 확인 요소에 대한 우선순위를 적용하여 복합한 동작에 대한 유연성을 가질 수 있다. 또한, 웨어러블 디바이스(Wearable Device) 및 타 동작 인식 장치와 연동 시 상대 변화 값만 전달하면 되므로, 표현하는 값의 범위가 작아 불필요한 데이터 트래픽을 발생시키지 않고, 적은 메모리 공간을 사용함으로써, 높은 호환성을 가질 수 있다. 이는 시판 또는 영업의 가능성이 충분할 뿐만 아니라 현실적으로 명백하게 실시할 수 있는 정도이므로 산업상 이용가능성이 있다.

10: 동작 인식 장치 100: 센서값 수집모듈
200: 연산모듈 300: 동작인식모듈
400: 저장모듈 500: 센서모듈
401: 동작관리테이블

Claims (8)

1. 다수의 세부 동작으로 구분된 사용자 동작의 변화에 따라 수집되는 센서 값을 기반으로 절대 회전각도와 절대 회전각속도를 계산하고, 상기 계산된 절대 회전각도와 절대 회전각속도의 변화량을 확인하여 상대 회전각도와 상대 회전각속도를 연산하는 단계; 및
   상기 상대 회전각도와 상대 회전각속도에 대하여, 기 설정된 동작 관리 테이블의 각 동작 별 3축에 대한 우선순위를 기반으로 변화량을 확인하고, 확인 결과 오차 범위를 만족하는 경우, 상기 세부 동작 중 다음 세부 동작을 순차적으로 인식하고, 최종적으로 동작 인식이 완료되면, 동작 인식 결과를 제공하는 동작 인식 단계;
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 동작 인식 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 연산하는 단계는
   동작 인식 대기 모드에서 사용자 동작 변화에 따라 수집되는 센서 값을 확인하여, 방향, 크기 및 회전 속도 중 적어도 하나를 계산하는 것을 특징으로 하는 사용자 동작 인식 방법.
3. 제1항에 있어서, 상기 연산하는 단계는
   사용자가 움직인 시간 동안 센서가 감지하는 값들 중 동작 인식 대기 시간의 피크 순간에 대한 회전각속도의 변화 값을 계산하여 상대 회전각속도를 연산하는 것을 특징으로 하는 센서를 이용한 동작 인식 방법.
4. 제1항에 있어서, 상기 동작 관리 테이블은
   각각의 동작 별로 3축에 대한 상대 회전각도와 허용 오차 범위, 상대 회전각속도와 허용 오차 범위, 인식시간 및 각 축 별 우선순위 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 동작 인식 방법.
5. 제1항에 있어서, 상기 연산하는 단계 이전에,
   최초의 동작 인식을 수행하기 위하여 센서 값의 변화에 대한 소정의 범위를 지정하고, 특정 센서 값이 상기 지정된 범위를 만족하는 경우에 동작 인식 대기 모드를 수행하는 동작 인식 대기 단계;
   를 더 포함하는 특징으로 하는 사용자 동작 인식 방법.
6. 제1항에 있어서, 상기 동작 인식 단계 이전에,
   상기 동작 관리 테이블의 정보 중 상대 회전각도와 허용 오차 범위, 상대 회전각속도와 허용 오차 범위를 비교하기 위하여 세부 동작 단위에서 회전이나 움직임이 필수적으로 필요한 각 축에 대한 우선 순위를 설정하여 상기 동작 관리 테이블에 정의하는 단계;
   를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 동작 인식 방법.
7. 제1항에 있어서, 상기 동작 인식 단계는
   상기 동작 관리 테이블에 각 세부 동작 별로 설정된 3축에 대한 우선순위를 확인하고, 상기 우선순위에 해당하는 축의 상대 회전각도 및 상대 회전각속도의 변화량을 만족하는 경우, 다음 세부 동작을 인식하여 사용자 동작을 결정하는 것을 특징으로 하는 사용자 동작 인식 방법.
8. 다수의 세부 동작으로 구분된 사용자 동작에 따라서 변화되는 하나 이상의 센서의 센서 값을 주기적으로 수집하는 센서값 수집모듈;
   상기 센서 값 수집모듈을 통해 수집된 센서 값을 기반으로 절대 회전각도와 절대 회전각속도를 계산하고, 상기 계산된 절대 회전각도와 절대 회전각속도의 변화량을 확인하여 상대 회전각도와 상대 회전각속도를 연산하는 연산모듈; 및
   상기 연산모듈을 통해 연산된 상대 회전각도와 상대 회전각속도에 대하여, 기 설정된 동작 관리 테이블의 각 동작 별 3축에 대한 우선순위를 기반으로 변화량을 확인하고, 확인 결과 오차 범위를 만족하는 경우, 상기 세부 동작 중 다음 세부 동작을 순차적으로 인식하고, 최종적으로 동작 인식이 완료되면, 동작 인식 결과를 제공하는 동작인식모듈;
   을 포함하는 것을 특징으로 하는 동작 인식 장치.

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