근육 움직임을 기반으로 하는 HCI는 기존의 컴퓨터 비전 기반 기술이나 LiDAR 기술보다 더 경제적이며 효율적인 인간과 컴퓨터 간 상호작용 가능하게 만듭니다. 비전 기반 기술은 높은 가격, 환경 의존성, 가려짐(occlusion) 민감성, 과도한 연산량, 그리고 개인 정보 보호 문제 등의 제한이 있습니다. 반면 근육 움직임을 기반으로 하는 HCI는 EMG(근전도) 센서와 IMU(관성 측정 장치) 센서를 결합하여 사용자의 근육 활동과 손동작을 정밀하게 인식하고 이를 컴퓨터 입력으로 변환하는 방식으로 개발되어 상기된 문제를 상당히 해결하였습니다.
근육 움직임 기반 HCI는 세 개의 EMG 센서와 하나의 IMU 센서로 구성되어 손동작과 팔의 움직임을 감지합니다. EMG 센서는 팔의 근육에서 발생하는 전기 신호를 포착하여 팔을 구성하는 근육의 수축과 이완을 통해 손동작을 추론할 수 있습니다. IMU 센서는 손의 각도와 움직임을 측정하여 마우스 커서 이동을 제어합니다. 이를 기반으로 마우스와 같은 다양한 컴퓨터 제어 기능을 수행할 수 있습니다. 이 과정에서 손동작 분류를 위하여 머신 러닝 알고리즘 중 하나인 Random Forest Classifier를 활용하여 높은 정확도로 사용자의 동작을 입력으로 변환할 수 있게 되었고, Kalman 필터를 적용해 팔의 움직임을 측정할 때 정확성을 높였습니다.
결과물인 근육 움직임 기반 HCI는 특정 위치에 구애받지 않고 공간 내에서 자유롭게 장치를 제어할 수 있는 공간적 자유를 제공합니다. 또한 접근성을 향상시켜 신체적 제약이 있는 사용자들이 독립적으로 컴퓨터를 제어할 수 있게 돕습니다. XR(확장 현실)과 IOT와 같은 미래 기술과의 호환 가능성을 가지며 다양한 응용 분야로 확장될 잠재력을 가지고 있습니다. 이러한 장점들을 기반으로 시장 내 높은 수요를 예측할 수 있습니다. 근육 움직임 기반 HCI는 이러한 특장점으로 기술적 한계를 극복하고, 사용자 경험을 혁신적으로 개선하는 데 기여할 것입니다.