압력 센서 기반 착용형 손 제스처 인식 시스템 연구

Research on a Wearable Hand Gesture Recognition System Based on Pressure Sensors

본 연구는 FSR(Force Sensitive Resistor)을 활용하여 20가지 손 제스처를 인식할 수 있는 착용형 제스처 인식 시스템에 대해 다룬다. 6개의 FSR 센서를 내장한 밴드를 개발하였으며, 해당 밴드는 손 제스처 수행 시 발생하는 근육 수축 및 힘줄 움직임으로 인한 피부 표면의 압력 변화를 실시간으로 감지한다. 수집된 압력 신호는 정규화 과정을 거친 후 K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN) 알고리즘을 이용해 분류된다. 실험 결과, 제안한 시스템은 20가지 손 제스처를 모두 98% 이상의 정확도로 인식하였으며, 8가지 연속 동작에 대해서도 다수결 보정함수를 적용하여 86.91%의 인식 정확도를 달성하였다.

This study presents a wearable gesture recognition system capable of identifying 20 distinct hand gestures using Force Sensitive Resistors (FSRs). A custom-designed band embedded with six FSR sensors was developed to detect real-time pressure variations on the skin surface caused by muscle contractions and tendon movements during gesture execution. The collected pressure signals are normalized and classified using the K-Nearest Neighbors (KNN) algorithm. Experimental results demonstrate that the proposed system recognizes all 20 hand gestures with an accuracy exceeding 98%. Additionally, for eight sequential gesture patterns, a majority-vote correction function was applied, achieving a recognition accuracy of 86.91%.