섬유의 전자화의 연구
오늘 공부할 내용은 나선형 구조 통한 제스처 및 빛 기반의 전자 섬유와의 미세 상호 작용(Extracting Structured Data from Templatic DocumentsEnabling E-Textile Microinteractions: Gestures and Light through Helical Structures)에 대한 내용입니다. 이 포스팅의 경우에는 특히 사진이나 그림으로 설명이 잘 되어 있어 직접 찾아보는 것을 추천합니다. 섬유의 전자화는 생활 전반에 많은 도움을 줄 수 있으며, AI 스피커, 핸드폰의 선 뿐만 아니라 옷까지 다양한 분야에 쓰일 수 있습니다. 이전의 연구들은 그 코드(선) 자체를 전력이나 데이터 측면에서 발전시킬 것인지 중심으로 연구했습니다.
기기와 섬유의 상호 연결을 위한 방법이 필요합니다. 따라서, 여기서는 사용자가 섬유에 제스처를 가하면 빛으로 피드백을 줄 수 있는 방법 고안해야 했습니다. 최종적으로, ML 기법이 어떻게 섬유의 topology(구조)와 결합하여 discrete 하거나 continuous 한 제스처 모두에 반응할 수 있을지 제안했습니다.
HSM를 기반의 사용자들과 상호 작용
이를 위해 섬유 자체를 The Helical Sensing Matrix (HSM) - 나선형 센싱 매트릭스 형태로 만들어, 여러 기능을 하는 실들의 꼬여있는 집합처럼 만들고 이를 통해 제스처를 센싱 하거나 시각적으로 피드백 효과를 줄 수 있었습니다. 구성되어 있는 실들은 크게 두 가지로 구성되어 있습니다.
① 전자 절연 전도성 실(electrically insulated conductive textile yarns)과 ② 수동적 지원 실(passive support yarns)입니다. 여기서 실제적으로 우리가 원하는 센싱 역할을 하는 실은 ①로, 정확히 반대 방향에 있는 실들은 서로 용량 감지를 위해 송수신이 됩니다. 사용자가 섬유를 만지면 전자가 흐르므로, 만져진 부분의 ①종류의 실은 반응을 하게 되고, 교차점에 있는 실도 같이 커플링 되어 반응하게 됩니다.(교차점 실들 간의 용량적 연결성이라 부를 수도 있습니다). 실들의 꼬임 패턴은 지속하여 반복되므로 섬유의 어느 부분을 잡든 이런 상호 작용은 가능합니다.
간단하게 정리하면, 사람이 끈을 만지면 두 개의 실들이(서로 반대편에 위치한) 반응하는데 시간에 따른 ①종류의 실에서 흐르는 전류의 흐름을 보고 사람의 제스처를 대략적으로 판단 가능하다는 것입니다. 사람-섬유가 인터랙션을 알기 위해서 근접성, 닿는 면적, 접촉 시간, 롤링 및 압력 감지(sense proximity, area, contact time, roll and pressure) 등을 고려하여 제스처 구분합니다. 아마 ML 이용하여 학습하는 것으로 추측됩니다.
사용자 의존적인 실험과 독립적인 실험에 대한 고찰
가장 사용자가 많이 쓰는 제스처 5가지와 짧은 잡기 터치 제스처 3가지를 이용하여 실험하였습니다. 사실 사용자마다 잡는 스타일, 선호도, 몸의 구조가 다르기 때문에 각 사람에 대해서 학습하고 실험하였습니다(user-dependent). 각 사용자에 대해서는 94% 정도의 정확도를 보였고 생각보다 빠른 학습 시간도 강점이었습니다(각 제스처당 30초).
사용자 의존적이지 않은(user-independent) 실험도 해보았습니다. 이를 위해 섬유 활용하는 것, 버튼 쓰는 것, 스크롤에 대해서도 실험하였는데, 사용성이나 정확도 모두에서 좋은 결과가 나왔습니다. 그리고 빠른 반응성과 민감도를 가져서 기존의 하드웨어 컨트롤러보다 쓰기 편한 부분이 있습니다. 예시로, 이어폰 선을 터치하여 뮤직 플레이어를 컨트롤하거나 AI 스피커를 조정하는 기능을 보여주었습니다.
섬유 구조 자체가 포커스이다 보니, 전반적인 시스템에 대한 설명이 좀 더 있었으면 좋았을 것 같습니다. 아직 피부에 터치되어서 원치 않게 컨트롤되는 경우 등등 실제로 쓰일 때 남아있는 문제점들이 많을 것 같아 이런 부분들이 얼마나 더 발전될지 궁금증을 유발합니다. 현재는 기기들은 유선에서 무선으로 점점 가는 추세여서 이 분야에서는 얼마나 더 우위를 가져갈 수 있을지 의구심이 들기는 합니다. 다만, 옷이나 다른 섬유 분야에서는 사용자와의 인터랙션이 충분히 가능한 부분이어서 이 분야와 연계하여 실질적으로 발전시킬 수 있는 부분을 많이 고안해 봐야 할 것으로 생각됩니다.
Ubicomp에서도 이런 전자 섬유를 보고 굉장히 신기하지만 실용성에 대한 의문이 생겼는데, 앞으로 어떻게 비즈니스 모델들을 들고 갈지 흥미롭습니다. 이 포스팅의 경우에는 AI에 대한 것이라기보다는 좀 더 새로운 분야에 대한 도전 정도로 봐야 할 것 같습니다.