Silver Tape：インクジェット印刷された銀を他基板に転写するシンプルな製造プロセスの開発

Silver Tape: Inkjet-Printed Circuits Peeled-and-Transferred on Versatile Substrates [1]

ジョージア工科大学と東京大学らの研究チームが、スクリーン印刷や熱焼結などの時間/スペースを消費するプロセスを利用しない、インクジェット印刷された銀の形状を紙から多用途の基板に転写するシンプルな製造技術であるSilver Tapeを提案し、2020年度のIMWUTに寄稿しています。

この技術を用いることで、ユーザーはさまざまな基板を利用して、さまざまな特性をすばやく実装できることがメリットとして挙げられています。たとえば、スコッチテープで高い柔軟性、ポリジメチルシロキサン（PDMS）で高い透明性、カプトンポリイミドテープで熱耐久性、3M水溶性テープで水溶性などを実現でき、素早い実装と高い汎用性を実現できることが特徴です。

これらの特性の多くは、導電性トレースをインクジェット印刷するために使用される従来の基板では達成できず、論文で提案されている技術は、インクジェット印刷フィルムの低接着特性を活用し、これらのフィルムを一時的な転写媒体として再利用しているそうです。
利用できる材料のライブラリを使用して製造方法を説明し、転送されたトレースの機械的および電気的特性を評価し、いくつかの実証的なアプリケーションを紹介しています。
Silver Tapeは、汎用性の高い材料、表面、および形状での電子機器のデジタル製造を可能にすることで、ユビキタスコンピューティングドメインの新しい相互作用を強化すると主張しています。

[1] : Cheng, T., Narumi, K., Do, Y., Zhang, Y., Ta, T. D., Sasatani, T., … & Oh, H. (2020). Silver tape: Inkjet-printed circuits peeled-and-transferred on versatile substrates. Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies, 4(1), 1-17.

URL : https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3381013

MITが開発した正確な睡眠姿勢の監視ができるRFベースのシステム：BodyCompass

Figure 1. RFピクセス図の例、緑がデバイスの位置、赤がベッドの位置。グリッド表記で座標を特定
（論文[1]のFigure4より引用）

手術後の床ずれの防止、無呼吸イベントの減少、パーキンソン病の進行の追跡、さらにはてんかん患者に致命的な可能性のある睡眠姿勢を警告するためには、睡眠姿勢の監視が重要です。今日、睡眠の姿勢を追跡する簡単な方法はありません。過去の研究では、寝室へのカメラの設置、被験者の胸部への加速度計の取り付け、またはベッドシーツへの圧力センサーの埋め込みが提案されていますが、そのようなソリューションは、ユーザーのプライバシーまたは睡眠の快適さを損なうことが課題になっています。

MITの研究チームが、ユーザーの自宅で夜間に正確な睡眠姿勢の監視ができるRFベースのシステムであるBodyCompassを開発し、2020年度のIMWUTに寄稿しています。
BodyCompassは、環境内のRF反射を観測することによって機能し、被験者の身体から跳ね返ったRF信号を他のマルチパス信号から分解、カスタム機械学習アルゴリズムを介してこれらの信号を分析し、被験者の睡眠姿勢を推測するそうです。

BodyCompassは簡単に設定できるので新しい家やユーザーに適用しやすいメリットも上げられています。自宅の26人の被験者から得た200夜を超える睡眠データを使用して、BodyCompassを経験的に評価します。私たちの結果は、被験者からの1週間、1夜、または16分のラベル付きデータが与えられた場合、BodyCompassの対応する精度はそれぞれ94％、87％、84％であることを示している、としています。

[1] : Yue, S., Yang, Y., Wang, H., Rahul, H., & Katabi, D. (2020). BodyCompass: Monitoring Sleep Posture with Wireless Signals. Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies, 4(2), 1-25.

URL : https://dl.acm.org/doi/10.1145/3397311

小型サーマルカメラとDNNを用いて指と手の形状推定をする技術：FingerTrak

FingerTrak Continuous 3D Hand Pose Tracking by Deep Learning Hand [1]

コーネル大学の研究チームが、フォームフィットリストバンドに密接に取り付けられた4つの小型サーマルカメラとディープニューラルネットワークを用いて、指の追跡と手の姿勢推定を可能にする技術、FingerTrakを開発し、2020年度のIWMUTに寄稿しています。

FingerTrakは、すべての指を見る必要なく、手の姿勢全体（20本の指の関節の位置）を再構築するため、低解像度（32×24）のサーマルカメラを使用して、手首の手のシルエットだけを観察することで、システムが手の全体の姿勢を推定できる、としています。

カスタマイズされたディープニューラルネットワークは、これらのマルチビュー画像を「ステッチ」し、3D空間で20の関節位置を推定する方法を学習し、構築しています。

11人の参加者によるユーザー調査では、同じ背景でテストした場合にシステムが6.46◦の平均角度誤差を達成し、別の背景でテストした場合に8.06◦を達成できることが示されています。 FingerTrakはまた、デバイスの再マウントで有望な結果を示し、複雑なポーズのいくつかを再構築できる可能性があるとしています。

[1] : Hu, F., He, P., Xu, S., Li, Y., & Zhang, C. (2020). FingerTrak: Continuous 3D Hand Pose Tracking by Deep Learning Hand Silhouettes Captured by Miniature Thermal Cameras on Wrist. Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies, 4(2), 1-24.

URL : https://dl.acm.org/doi/10.1145/3397306

指の微小振動をキャプチャして指とオブジェクト間の接触を検出する技術：ActualTouch

Ready, Steady, Touch! — Sensing Physical Contact with a Finger-Mounted IMU [1]

空中に指を置くと、微小振動が発生し、静止物体に触れると減少します。指が表面に沿って動くとき、それらの間の摩擦により振動が発生しますが、これは空中で自由に動く指では発生できません。

オークランド大学の研究チームが、指の微小振動をキャプチャする慣性測定ユニット（IMU）を使用して、指と静的オブジェクト間の接触を検出する技術であるActualTouchを開発、2020年度のIWMUTに寄稿しています。

論文によると、人差し指の1つの爪に取り付けられたIMUは、ユーザー全体で一般化された95％を超える精度で、接触および非接触をトレーニングするのに十分なデータを取得可能であり、剛性のあるテーブルトップサーフェスでトレーニングされたこのモデルは、7種類の日常における物体での実験やタッチが発生していない歩行と座っているシナリオで、平均精度が96％を維持することがわかったそうです。

ActualTouchは、任意のサーフェス上の単一ストロークジェスチャ認識機能など、他の対話手法と組み合わせることができるそうです。アクチュアルタッチのタッチステータスを使用して、認識機能に送られるモーションジェスチャデータを区切ります。拡張現実アプリケーションのインタラクションのために日常における物質、物体を活用するなど、さまざまなシナリオでActualTouchの可能性を示しています。

[1] : Shi, Y., Zhang, H., Zhao, K., Cao, J., Sun, M., & Nanayakkara, S. (2020). Ready, Steady, Touch! Sensing Physical Contact with a Finger-Mounted IMU. Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies, 4(2), 1-25.

URL : https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3397309

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