Imbedded - 테이블탑 프로젝터

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프로젝트 정보
테이블탑 프로젝터 Tabletop Projector
프로젝트명	테이블탑 프로젝터
팀명	Imbedded
프로젝트 기간	2025.3 ~ 2025.6
예산	404.8천원
진행률	80%
주요 기술	• Velostat 터치센서 • 카메라 객체인식 • PyQt5 GUI
지원 게임	• 4인 체스 ✅ • Texas Hold'em ✅ • TRPG 🔄

프로젝트 소개

테이블탑 프로젝터는 프로젝터를 이용하여 테이블 위에 게임 화면을 투사하고, 터치 센서를 통해 사용자와 상호작용할 수 있는 인터랙티브 게임 플랫폼입니다. 다양한 보드게임과 카드게임을 디지털화하여 여러 사용자가 함께 즐길 수 있는 새로운 형태의 게임 환경을 제공합니다.

프로젝트 개요

프로젝트 비전

핵심 가치

🎯 직관적 조작 - 스마트폰처럼 쉬운 터치 인터페이스
⚡ 빠른 반응속도 - 100ms 이내 응답시간 목표
🔧 확장 가능성 - 새로운 게임 추가 가능한 플랫폼
🤝 사회적 연결 - 대면 게임의 장점과 디지털 편의성 결합

개발 목표 및 달성도

프로젝트 성능 목표
평가 항목	초기 목표	최종 목표	현재 상태	달성률
터치 정확도	< 30mm	< 20mm	✓ 달성	100%
터치 응답시간	< 5ms	< 100ms	측정중	-
카드 인식률	> 50%	> 90%	✓ 90%+	100%
게임 응답속도	< 100ms	< 100ms	측정중	-
지원 게임 수	3개	2개	✓ 2개 완성	100%
화면 선명도	> 70%	> 70%	측정중	-

시스템 구성

하드웨어 아키텍처

시스템 구성도

제어부

🖥️ Raspberry Pi 5 (2.4GHz, 8GB RAM)
🎮 Arduino Uno (터치 제어)
🔌 USB/HDMI 인터페이스

입력부

🖱️ Velostat 터치 모듈 (400×400mm)
📷 IMX-708 카메라 (12MP, 120° 광각)
🎯 20mm 터치 정확도

출력부

📽️ XGIMI Halo+ 프로젝터
🖼️ 1920×1080 해상도
💡 고휘도 LED 광원

구조부

🏗️ 아크릴 커버 (5mm 무광 검정)
🔧 미니 리프트 높이 조절
🚪 미니 경첩 소형문

소프트웨어 스택

구분	기술 스택	용도
운영체제	Raspberry Pi OS	시스템 기반
주 언어	Python 3.9, C++	애플리케이션 개발
GUI 프레임워크	PyQt5	사용자 인터페이스
영상처리	OpenCV 4.5	카메라 영상 처리
딥러닝	YOLO v5	카드 객체 인식
API	OpenAI GPT	TRPG 스토리 생성

개발 내용

터치 시스템

🔧 기술적 상세 정보 (클릭하여 펼치기)

Velostat 압력 센서 사양

표면 저항: 31,000 Ω/cm²
온도 범위: -45°C ~ +65°C
크기: 280mm × 280mm × 0.1mm

회로 구성

74HC595 시프트 레지스터 × 10
CD4051D 멀티플렉서 × 10
LMV324 연산증폭기 × 1
PCB 설계: KiCad (3W rule 적용)

게임 구현

✅ 1차 게임: 4인 체스

상태: 완료
특징:

 * 4명 동시 플레이 가능
 * 프로젝터 환경 최적화 UI
 * 터치 오차 보정 적용

✅ 2차 게임: Texas Hold'em Poker

상태: 완료
주요 기능:

 * YOLO 기반 카드 인식 (90%+ 정확도)
 * 2-5인 멀티플레이
 * 자동 배팅 및 승자 판별
 * 애니메이션 효과

🔄 3차 게임: TRPG

상태: 개발중 (60%)
구현 완료:

 * D&D 기반 12개 직업 시스템
 * Polytopia 맵 생성기
 * 캐릭터 생성 UI

개발 예정:

 * GPT API 연동
 * 동적 스토리 생성

진행 현황

개발 타임라인

단계	기간	주요 내용	상태
1단계	2025.3	개념 설계 및 부품 선정	✅ 완료
2단계	2025.4	하드웨어 제작 및 1차 게임	✅ 완료
3단계	2025.5	2차 게임 및 시스템 통합	✅ 완료
4단계	2025.6	3차 게임 및 최종 테스트	🔄 진행중

주요 이슈 및 해결

문제 해결 기록
문제	원인	해결 방법	결과
터치 정확도 부족	센서 간격과 손가락 크기 불일치	UI 크기 조정으로 대응	✅ 해결
카메라 성능 부족	IMX219 화각/화질 한계	IMX708 광각으로 업그레이드	✅ 해결
게임 복잡도	유희왕/매직 규칙 복잡	포커로 범위 조정	✅ 해결
예산 초과	부품 업그레이드 필요	추가 예산 확보	✅ 해결

팀 구성

Imbedded 팀원 소개
이름	학번	담당 업무	세부 역할
구효본	2020430001	팀장, 터치 시스템	프로젝트 관리, 터치 하드웨어
김지호	2022430012	터치 시스템	터치 설계 및 통합
류정현	2020430008	게임 소프트웨어	게임 포팅 및 플랫폼
조수민	2021430035	기구 설계	외장 디자인 및 통합
전진형	2020430028	AI/객체인식	카메라 인식 및 API

기술 문서

오픈소스 활용

사용된 오픈소스 프로젝트

🎮 체스 게임 엔진 (GNU GPL)
🗺️ Polytopia Map Generator (GNU GPL)
🃏 YOLO 카드 인식 모델 (MIT)
📊 포켓몬 카드 DB API (Public)

향후 계획

단기 목표 (2025.6)

[ ] 터치 캘리브레이션 자동화
[ ] 포켓몬 카드 게임 완성
[ ] GPT API 연동 완료
[ ] 시스템 통합 테스트

장기 확장 계획

🎯 추가 게임 장르 지원
🤖 AI 대전 상대 구현
🌐 온라인 멀티플레이어
📱 모바일 앱 연동

갤러리

Tabletop projector overview.jpg

전체 시스템 구성
Touch module pcb.jpg

터치 모듈 PCB
Chess game demo.jpg

4인 체스 실행 화면
Poker card recognition.jpg

카드 인식 시연

※ 프로젝트 사진을 추가해주세요

참고문헌

M. Kciuk et al., "Intelligent medical Velostat pressure sensor mat based on artificial neural network and Arduino embedded system," Applied System Innovation, vol. 6, no. 5, p. 84, Sep. 2023.
L. Yuan et al., "Velostat sensor array for object recognition," IEEE Sensors Journal, vol. 22, no. 2, pp. 1692–1701, Jan. 2022.