저지연 제스처 인식이 가능한 소형 장치의 사용은 일상적인 인간-컴퓨터 상호 작용, 특히 의료 모니터링 분야에서 증가하고 있습니다. 낙상 감지, 재활 추적, 환자 감독과 같은 임베디드 솔루션은 원치 않는 오경보를 피하면서 빠르고 효율적인 움직임 추적이 필요합니다. 본 연구는 3축 가속도계 센서만을 사용하여 매우 효율적인 모션 기반 모델을 구축하는 효율적인 솔루션을 제시합니다. AutoML 파이프라인이 데이터 세그먼트에서 가장 중요한 특징을 추출하는 기능을 탐구하며, 추출된 특징을 사용하여 여러 경량 머신 러닝 알고리즘을 훈련합니다. WeBe Band를 사용하여 장치 자체에서 제스처 인식을 효과적으로 수행할 수 있는 충분히 강력한 MCU를 갖춘 멀티 센서 웨어러블 장치를 사용합니다. 탐구된 모델 중에서 신경망이 정확성, 지연 시간 및 메모리 사용의 최상의 균형을 제공하는 것으로 나타났습니다. 본 연구 결과는 안전하고 빠른 응답 시간을 요구하는 실시간 의료 모니터링 솔루션에 큰 잠재력을 가진 WeBe Band에서 신뢰할 수 있는 실시간 제스처 인식이 가능하다는 것을 보여줍니다.
