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스프레이형 전기 활성 스마트 스킨은 타이핑, 수화, 친숙한 물체의 모양까지 빠르게 해독할 수 있습니다.

Vincent Sanders by Vincent Sanders
December 30, 2022
in Tech & Innovation
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스프레이형 전기 활성 스마트 스킨은 타이핑, 수화, 친숙한 물체의 모양까지 빠르게 해독할 수 있습니다.
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전기적으로 활성화되는 새로운 스마트 스킨은 제한된 데이터로도 사람의 손의 움직임으로 타이핑, 수화, 친숙한 물체의 모양까지 빠르게 해독할 수 있습니다.

에서 개발한 새로운 스마트 스킨 스탠포드 대학교< 사람들이 보이지 않는 키보드로 입력하거나, 터치만으로 개체를 식별하거나, 사용자가 몰입형 환경에서 앱과 손짓으로 통신할 수 있는 날을 예견할 수 있습니다.

저널에 막 게재된 논문에서 자연 전자제품 연구원들은 선탠 스프레이처럼 손등에 분사되는 새로운 유형의 신축성 있는 생체 적합성 물질을 설명합니다. 메쉬에 통합된 작은 전기 네트워크는 피부가 늘어나고 구부러지는 것을 감지하고 , 연구원은 손 동작과 제스처에서 무수한 일상 작업을 해석할 수 있습니다. 연구자들은 그것이 게임, 스포츠, 원격의료, 로봇공학과 같은 광범위한 분야에서 응용과 영향을 미칠 수 있다고 말한다.

지금까지 손목 밴드나 웨어러블 장갑을 사용하여 근육의 전기적 활동을 측정하는 것과 같이 다양한 손 작업과 제스처를 가능하게 하는 몇 가지 유망한 방법이 활발히 연구되었습니다. 그러나 이러한 장치는 모든 단일 관절에서 움직임을 정확히 파악하기 위해 여러 감각 구성 요소가 필요하기 때문에 부피가 큽니다. 또한 알고리즘을 훈련시키기 위해서는 사용자별, 작업별로 많은 양의 데이터를 수집해야 합니다. 이러한 문제로 인해 이러한 장치를 일상 사용 전자 제품으로 채택하기가 어렵습니다.

이 작업은 제한된 데이터를 사용하는 경우에도 본질적으로 모든 사용자가 작업할 수 있도록 형식이 충분히 간결하고 기능이 충분히 적응할 수 있는 최초의 실용적인 접근 방식입니다. 현재 기술은 손가락의 각 관절을 판독하기 위해 여러 개의 센서 구성 요소가 필요하므로 부피가 커집니다. 새로운 장치는 또한 더 빠른 학습을 가능하게 하기 위해 소프트웨어에 대한 보다 간결한 접근 방식을 취합니다. 이러한 정밀도는 보다 현실적인 경험을 위해 미세하게 세부적인 동작을 전달하는 가상 현실 응용 프로그램의 핵심이 될 수 있습니다.

가능하게 하는 혁신은 스케이트보드 바퀴를 만들고 원목 바닥을 손상으로부터 보호하는 데 사용되는 내구성이면서도 신축성이 있는 동일한 소재인 폴리우레탄에 내장된 분무 가능한 전기적으로 민감한 메쉬 네트워크입니다. 메쉬는 동적 전기 경로를 형성하기 위해 서로 접촉하는 금으로 코팅된 수백만 개의 은 나노와이어로 구성됩니다. 이 메쉬는 전기적으로 활성이고 생체 적합성이며 통기성이 있으며 비누와 물로 문지르지 않는 한 그대로 유지됩니다. 그것은 그것을 착용하는 각 인간 손가락의 주름과 주름에 밀접하게 부합합니다. 그런 다음 신호 변경 사항을 무선으로 전송할 수 있는 경량 Bluetooth 모듈을 메시에 간단히 부착할 수 있습니다.

“손가락이 구부러지고 뒤틀리면 메쉬의 나노와이어가 함께 압착되고 늘어나 메쉬의 전기 전도도가 변경됩니다. 이러한 변화를 측정하고 분석하여 손이나 손가락 또는 관절이 어떻게 움직이는지 정확하게 알 수 있습니다.”라고 설명했습니다. KK Lee 화학 공학 교수이자 연구의 수석 저자.

연구원들은 메쉬가 기판 없이 지지되도록 피부에 직접 분무 방식을 선택했습니다. 이 핵심 엔지니어링 결정은 원치 않는 모션 아티팩트를 제거하고 전도성 메쉬의 단일 추적을 사용하여 손가락의 다중 관절 정보를 생성하도록 허용했습니다.

이 장치의 스프레이형 특성으로 인해 손의 크기나 모양에 관계없이 맞출 수 있지만 미묘한 감정 신호를 캡처하기 위해 장치를 얼굴에 맞출 수 있는 가능성이 있습니다. 이는 컴퓨터 애니메이션에 대한 새로운 접근 방식을 가능하게 하거나 보다 사실적인 얼굴 표정과 손짓으로 새로운 아바타 주도 가상 회의로 이어질 수 있습니다.

기계 학습< 그런 다음 인수합니다. 컴퓨터는 전도성의 변화하는 패턴을 모니터링하고 이러한 변화를 특정 물리적 작업 및 제스처에 매핑합니다. 예를 들어 키보드에서 X를 입력하면 알고리즘이 전기 전도성의 변화하는 패턴에서 해당 작업을 인식하는 방법을 학습합니다. 알고리즘이 적절하게 훈련되면 물리적 키보드가 더 이상 필요하지 않습니다. 동일한 원리를 사용하여 수화를 인식하거나 외부 표면을 추적하여 물체를 인식할 수도 있습니다.

그리고 기존 기술은 계산 집약적이며 인간이 힘들게 레이블을 지정해야 하는 방대한 양의 데이터가 필요한 반면, 스탠포드 팀은 훨씬 더 계산 효율적인 학습 체계를 개발했습니다.

“우리는 ‘메타 학습’으로 알려진 몇 번의 시도만으로 작업에 빠르게 적응하는 인간 학습의 측면을 가져왔습니다. 이를 통해 장치는 몇 번의 빠른 시도를 통해 임의의 새로운 손 작업과 사용자를 빠르게 인식할 수 있습니다.”라고 말했습니다. “Richard” 김균규<연구의 첫 번째 저자 인 Bao 연구실의 박사후 연구원.

“게다가 이 복잡한 문제에 대한 놀라울 정도로 간단한 접근 방식으로 나노메시가 신호의 미묘한 세부 사항을 캡처하기 때문에 더 적은 데이터로 더 빠른 계산 처리 시간을 달성할 수 있습니다.”라고 Kim은 덧붙였습니다. 장치가 손가락의 미묘한 움직임을 매핑할 수 있는 정밀도는 이 혁신의 주요 기능 중 하나입니다.

연구원들은 터치로 간단한 물체를 인식하고 보이지 않는 키보드에서 예상되는 양손 타이핑을 할 수 있는 프로토타입을 만들었습니다. 알고리즘은 윌리엄 셰익스피어의 “정직만큼 풍부한 유산은 없다”와 윌리엄 어니스트 헨리의 시 “인빅터스”에서 “나는 내 운명의 주인이며 내 영혼의 선장이다”를 입력할 수 있었습니다.

키보드 타이핑 영상 링크<

원본 기사:

더 보기: 스탠포드 대학교< | 한국과학기술원<

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