本技術はUIST 2019のTechnical Paper Session: Knitting, Weaving, FabricsのSessionで紹介されており、本記事では論文を紹介します。
本論文では、Tessutivoと呼ばれるインタラクティブファブリック上のコンテキストの相互作用のための接触ベースの誘導センシング技術を提案しています。鍵やコイン、電子機器など、家庭や職場でよく見られる導電性の物体（主に金属）を認識します。導電性の糸で作られた6 x 6のらせん状のコイルを含むプロトタイプを作成し、4層のファブリック構造に縫い付けました。新しいインダクタンス近似式に基づいて感度を最大化するために、コイル形状パラメーターを慎重に設計しました。10人の参加者による調査を通じて、27の一般的なオブジェクトにわたって提案されたセンシング手法のパフォーマンスを評価しました。オブジェクト認識のリアルタイム精度は93.9％でした。
インタラクティブなファブリック上のオブジェクト認識のための新しいセンシング方法論を提示し、インタラクティブファブリックの入力インターフェースをさらに拡大する可能性があると、著者らは考えているようです。
