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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.4
- 수록면
- 39 - 46 (8page)
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본 논문에서는 혼합현실에서 산업 현장에서 필요한 동작 인식 방법에 대한 방법을 제안한다. 산업 현장에서는 몸통 움직임부터 팔 동작에 이르기까지 상체 전역의 동작(잡고, 들어올리고, 나르는 작업)이 필요하다. 본 논문에서는 무거운 모션 캡처 장비를 사용하지 않으면서 키넥트와 같은 비전 기반이 아닌 센서와 웨어러블 디바이스로 구성된 방법을 사용하고 있다. 몸통 동작과 어깨 동작은 2개의 IMU 센서를 사용하고 있으며, 팔 동작은 마이오 암 밴드를 사용하였다. 총 4개로부터 들어오는 실시간 데이터를 퓨전하여 상체 전 영역에 대한 모션 인식이 가능하도록 하였다. 실험 방법으로서는 실제 옷에 센서를 부착하였고 동기화 작업을 통해 물체 조작을 하였다. 그 결과 동기화 방법을 사용한 방식은 큰 동작과 작은 동작에 있어서 오류가 없었다. 마지막으로 성능 평가를 통해 홀로렌즈 상에서 한손 조작일 경우 평균적으로 50 프레임, 양 손 조작일 경우 60 프레임을 보이는 결과를 나타 내였다.
목차
Abstract
요약
I. Introduction
II. Related Works
III. System
IV. Experiments
V. Conclusion
REFERENCES
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
Maximilian Spicher / 2019 / What is Mixed Reality? / CHI Conference (537):1~15
Markus Funk / 2017 / Hololens is more than air Tap : natural and intuitive interaction with holograms / IoT 17 Proceedings 31:1~2
Mathi, Krish Chaithanya / 2016 / Augment HoloLens’ Body Recognition and Tracking Capabilities Using Kinect / Wright State University, Computer Science
Poonsiri Jailungka / 2018 / Intuitive 3D Model Prototyping with Leap Motion and Microsoft HoloLens / LNCS 10903:269~284
Rafael Radkowski / 2019 / Hololens Integration into a Multi-Kinect Tracking Environment / IEEE ISMAR-Adjunct
Markus Funk / 2017 / Hololens is more than air Tap : natural and intuitive interaction with holograms / IoT 17 Proceedings 31:1~2
Mathi, Krish Chaithanya / 2016 / Augment HoloLens’ Body Recognition and Tracking Capabilities Using Kinect / Wright State University, Computer Science
Poonsiri Jailungka / 2018 / Intuitive 3D Model Prototyping with Leap Motion and Microsoft HoloLens / LNCS 10903:269~284
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