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최근 HMD (Head Mounted Display), 스마트 시계와 같은 웨어러블 기기가 각광 받고 있으며 이에 따라 자연스럽고 편리한 사용자 인터페이스 (natural user interface, NUI)에 대한 요구가 크게 증가하고 있다. 제한된 배터리 용량을 가지는 웨어러블 환경에서는 에너지 효율 확보를 위한 연구가 중요하나 대표적 NUI 기술인 제스처인식은 제스처와 데이터베이스에 있는 제스처 모델 간 매칭 수행 과정에서 높은 연산 복잡도와 메모리 대역폭을 요구하므로 성능과 전력면에서 고르게 만족스런 결과를 보이기가 어렵다. 제스처인식은 크게 손의 모양을 인식하는 포즈 인식 (pose recognition)과 손의 연속된 동작을 인식하는 모션 인식 (motion recognition)으로 나뉘는데, 기존에 이들 각각을 위한 연구는 있었으나 포즈와 모션 인식 모두를 대상으로 하는 연구는 존재하지 않았다. 본 연구에서는 포즈와 모션 인식을 모두 지원하는 제스처인식 엔진을 설계하고자 하며, 저전력, 실시간 성능을 확보하기 위하여 포즈와 모션 인식 각각에 대해 연산 복잡도를 낮추고 메모리 대역폭을 확보하기 위한 아이디어를 적용하였다. |
