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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
오승재 (포항공과대학교) 최승문 (포항공과대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2019 학술대회 발표 논문집
발행연도
2019.2
수록면
245 - 248 (4page)

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본 논문은 물질의 차이에 따른 투과 진동의 변화를 인식하여 물질을 구별하는 기술과 관련 기계 학습모델을 제안한다. 해당 시스템은 손가락에 착용 가능한 형태의 하드웨어로 제작되었고, 진동의 발생과 인식을 위해서 사용자는 두 손가락에 하드웨어를 착용한 상태로 물체를 잡는다. 테스트를 위하여 총 16 개의 서로 다른 물질로 구성된 입방체를 사용하였다. 물질을 투과한 진동의 패턴을 면밀하게 분석하기 위하여 단시간 푸리에 변환(Short-time Fourier Transform, STFT) 및 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)을 사용하였다. 최종적으로, 수집한 진동 데이터의 분류를 위해서 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)을 사용하였으며, 해당 기계학습 모델을 최적화하는 과정에 대해서 중점적으로 논의하고자 한다.
#진동 기반 센싱(Vibration-based Sensing) #가상 현실 (Virtual Reality) #텐저블 인터랙션(Tangible Interaction)

목차

요약문
1. 서론
2. 진동 기반 물체 인식
3. 결과 및 토의
4. 결론
참고문헌

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