ScholarWorks@경상국립대학교

초록

일상에서 사람들은 걷기, 문 열기, 물 마시기, 통화하기, 앉기 등 지속해서 환경과 다양한 물리적 상호작용과 함께 생활한다. 이와같은 상호작용에 관한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 물리적 상호작용은 접촉에서 시작되며, 사람의 접촉 부분에 따라 상호작용 동작들이 구분될 수 있다. 이러한 중요성에도 불구하고 대부분의 연구들은 상호작용 접촉 자세 또는 행동유도성을 중심으로 진행되었으며 물리적 대상에 대한 접촉 유무를 판단하는 연구는 결핍되어 왔다. 이러한 상황을 극복하기 위하여 우리는 물리적 상호작용에서 가장 접촉이 많이 발생하는 손 접촉상태 검출 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 양방향 LSTM 기반의 특징벡터 생성 부분과 접촉 검출 부분으로 구성된다. 그리고 접촉 검출 부분은 왼손과 오른손이 구분된 학습구조를 가진다. 우리는 수집된 모션 데이터를 이용하여 모델 학습을 수행하며, 학습된 모델의 테스트 결과 93.9% 정확도를 보여준다.

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