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15/12/31 14:43
무언가 대단한 내용인 건 알겠는데 솔직히 이해를 다 하지 못했습니다.
초반부의 외계어들의 압박을 극복 못한 문돌이 출신이라.... ㅜㅜ 제스쳐인식은 소나와 같은 방식으로 이루어진다고 보여지는데(아닌가..... ) 무의미한 동작으로 인한 오작동이나 인식성공률(?)에 대한 대비도 진행되고 있겠죠?
15/12/31 15:06
최대한 쉽게 풀어쓴다고 썼는데 역시 어렵게 다가오나 봅니다. 죄송합니다..ㅜㅜ
에어 제스처 인식은 말씀하신 소나와 원리는 같습니다. 지적하신 [무의미한 동작으로 인한 오작동]은 분류기 구성시 garbage set이라고 해서 '이 분류기로는 이 동작을 인식하지 않을 것이오!'하고 일종의 쓰레기셋을 만들어서 거기다 다 때려박아넣어서 인식률을 높이는 전략을 많이 채택하고 있습니다. 동작 인식의 경우 일반적인 케이스에 대해 최소 90%이상의 정확도가 보장되어야 쓸만하다고 평가되고, 인식정확도에 따라 꽤 심각한 문제가 발생할 수 있기 때문에 통계적인 접근을 통해 에러를 분석하고 정확도를 높이기 위한 연구가 많이 진행되고 있습니다.
15/12/31 15:21
아니에요. 제가 무식한거죠..... ㅜㅜ
감사합니다. 좀안간 마이너리티리포트에서 톰 크루즈가 보여줬던 장면이 현실이 될수도 있겠네요. 기대됩니다.
16/01/01 15:15
마이너리티 리포트에서 나왔던 장갑처럼 기기를 조작하는 컨트롤러는 이미 나와 있습니다. 영화에서처럼 자유자재로 휙휙 움직이는 제품이 상용화단계까진 아니지만 연구됐구요. 키넥트가 영화에서의 조작과 가장 유사한 형태로 다양한 조작을 할 수 있게 지원하고 있습니다. 실생활에서 쓰이려면 아직 멀었지만요..흐흐
15/12/31 15:00
Accelerometer는 가속도값을 어떤 메커니즘으로 측정하는 건가요? (세로축 측정값이 amplitude인 걸로 미루어 accelerometer intertial frame 내의 gravitation vector(=actucal gravity-acceleration)에 따라 accelerometer내의 모종의 진동체의 진폭이 축별로 달라지는 그런 건가요? 잘 상상할 수가 없네요.)
A, B, C, D 네 사람이 스마트폰을 '눕히는' 행위가 가로축 몇 초에 일어났는지도 말씀해 주시면 좋겠습니다. 확대가 전혀 없다 보니 B, D의 경우 그냥 보면 어떤 turbulence/kink없이 일직선이나 다름없이 보여서요.; 그나저나 필터링을 서킷을 이용한 게 아니라 스마트폰답게 데이터처리로써 해내는군요. 쏘 스마트! 특징벡터를 무엇을 취할 것인가를 결정할 때 information theory를 사용해 계산한다는 점은 재밌네요. :)
15/12/31 15:12
측정 방법은 여러 방식이 있는데 스마트폰등에 탑재되는 센서는 전자기적으로 측정하기 위해 측정 인터페이스 서킷에서 질량의 변위를 측정하고 ADC를 통해 디지털 신호로 변환합니다. 일반적으로는 전극사이에서 움직이는 질량(스프링 등)에서의 정전용량 변화를 측정하고 이걸 사용합니다. http://www.autoelectronics.co.kr/article/articleView.asp?idx=1374 를 참고하시면 좀 더 이해가 되실 것 같습니다.
그림의 A,B,C,D는 참조한 논문에 나오는 그림으로, 4명이 앉은 상태에서 스마트폰을 이용해 같은 동작을 취한 경우의 센서 데이터입니다. 예시로 든 '가로로 눕히는' 행위에 대한 데이터는 아닙니다. 헷갈리게 썼네요.. 죄송합니다..ㅜㅜ PC같은 큰 화면으로 보시면 B와 D의 경우에도 약간씩 튀는걸보실 수 있고, 참조 논문(http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1631042)에서도 확인 가능합니다. 너무 크게하면 PC환경에서 테러라 작게 하다보니 이런 문제가 생겼네요. 경량화/얇게 나오는게 추세인 요즘 스마트폰이다보니 어떻게 보면 부가기능인 부분에 대한 추가 서킷이 오버헤드로 작용할 수 있어서 최대한 수식을 이용한 계산을 많이 하는 편입니다..흐흐 하드웨어가 좋아지면서 모바일에서는 시도하지 못하던 고비용의 연산이 많이 도입되다보고 있는데, information theory도 그 중 하나입니다. 수식 엄청 복잡하고 귀찮아요 저거..ㅜㅜ
15/12/31 15:20
정전용량 변화라... 음. 제가 더 알아봐야겠네요.(복원력이 있어야 할 것 같아서 상상이 잘 안 되네요.)
답변 감사드리고, 글도 잘 읽었습니다. (+글쓴분께서 댓글 써 주시고 수정하시면서 더 자세하게 설명을 덧붙여 주셔서 그런데, 원래는 이정도로 바보같이 보이는 댓글은 아니었습니다. 흑ㅠㅠ)
15/12/31 15:24
이해했습니다. 관성체와 스프링 부분은 따로 두고 거기에 각 축에다 센서(컨덴서를 이용한)를 다는 방식이군요. 링크 감사합니다. :) (왜 이런 간단한 분리를 진작 떠올리지 못한 거지...;;)
15/12/31 17:11
재밌게 읽었습니다!
저는 영상처리 업무를 하고 있는데 마찬가지로 raw data 가공과 classification은 주요한 이슈입니다. 언급해주신 이동 - 평균 필터는 영상처리에서의 Box filter와 유사한 것 같습니다.(denoise 측면에서 단순하면서도 파워풀하지요) 혹시 센서데이터 가공 측면에서 이동 - 평균필터 외에는 어떤 필터가 사용되는지 궁금합니다.
16/01/01 15:18
raw data를 바로 가공하는 측면에서는 이동-평균 필터 외에 칼만 필터나 low/high pass 필터가 많이 쓰입니다. 다만 말씀하신 것처럼 단순하면서도 파워풀하다는 장점때문에 요즘 나오는 관련 분야의 논문이나 연구결과에서는 이동-평균 필터를 변형해 쓰는게 대부분이지만요.
최근에는 9축 센서라고 해서 3축 가속도 + 지자기 + 자이로 를 묶은 형태의 센서가 나오는데, 이에 따라 센서간의 간섭이 발생하기도 합니다. 이를 보정하기 위해 raw data를 바로 가공하기보다는 square mean이나 표준편차 등 통계적인 값을 이용해 일종의 필터처럼 사용하기도 합니다.
16/01/01 15:19
공지에는 자신이 특히 잘 아는 지식이나 진지한 글도 된다해서 요즘 연구하는 분야에 대해 써봤는데.. 사소하진 않아보이네요 확실히..ㅜㅜ 어렵다는 분도 계시고..흑흑..
16/01/01 02:41
어라 오늘 만들고 있는 앱의 텍스트 가독성을 높이고 싶어서 센서쪽 자료를 보고있었는데
혹시 조도/휘도 의 변화에 따른 적정 가독성 설정을 구현해보려고 하는데 알고계신 자료가 있을까요?
16/01/01 15:28
어.. 관련 연구를 연구실 후배가 하는데 얼마전에 저널에 publish된 논문 내용을 보려 하니 밖이라 확인이 안되네요..ㅜㅜ LAB color space에서 스크린 밝기 설정을 바꿔가면서 하는거였는데 아마 원하시는 내용이 아닐까 싶습니다. 필요하시면 쪽지로 논문 제목 알려드리겠습니다.
16/01/01 15:38
아 말씀하시는게 맞습니다.
(사실 조도, 휘도에 따라 bold처리등의 텍스트의 변화까지 연구한 논문들이 없을까 찾아보고 있기도 했습니다.) 말씀하신 후배분의 논문 제목 알려주시면 감사하겠습니다! ^^
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