"Imbedded - 테이블탑 프로젝터"의 두 판 사이의 차이

2025년 6월 22일 (일) 15:22 판

테이블탑 프로젝터 Tabletop Projector
Team Imbedded
프로젝트 완성품
학교	서울시립대학교
학과	기계정보공학과
학번 및 성명	20194300**	구*본(팀장)
	20204300**	김*호
	20214300**	류*현
	20194300**	조*민
	20194300**	전*형
지도교수	김*현 교수님
개발기간	2025.03 ~ 2025.06

프로젝트 개요

프로젝트 소개

프로젝트 명

테이블탑 프로젝터 (Tabletop Projector)

프로젝트 요약

'테이블탑 프로젝터'는 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 개발 컨셉

본 프로젝트는 테이블 위에 보드게임 화면을 투사하고, 사용자의 터치 입력으로 직접 상호작용할 수 있는 플랫폼을 구현하는 것입니다. 이를 통해 여러 사람이 각자 휴대기기에 국한되지 않고 하나의 공용 공간에서 함께 게임을 즐길 수 있으며, 전통 보드게임의 정적인 특성을 넘어 화면 위의 영상과 동적으로 교감하며 플레이할 수 있어 온라인 게임이 가지는 '대면 상호작용의 부재' 문제를 해소합니다.

프로젝트 배경 및 기대효과

프로젝트 목표

• 확장 가능성: 리눅스 플랫폼 특성상 개발 환경이 잘 갖추어져 있어 향후 추가 보드게임 개발 가능
• 직관적 조작: 빠른 터치 속도 및 영상인식을 통한 자연스러운 사용자 상호작용
• 사회적 연결: 대면 보드게임의 장점과 디지털 게임의 편의성 결합

동작 시나리오

1. 시스템 시작: 프로젝터 전원 ON, 라즈베리파이 부팅, 터치 캘리브레이션 자동 실행 대기
2. 터치 캘리브레이션: 부팅 후 캘리브레이션 화면에서 제시하는 위치를 클릭해 터치점 보정
3. 게임 런쳐 실행: 터치 캘리브레이션 완료 후 게임 런쳐 자동 실행 대기
4. 게임 선택: 터치를 통해 게임 런쳐에서 원하는 게임 선택
5. 게임 진행
   • 1차 게임(체스): 터치로 기물 이동
   • 2차 게임(카드게임): 실물 카드를 테이블에 배치, 카메라가 인식하여 게임 진행
   • 3차 게임(TRPG): GPT API를 활용한 스토리 진행
6. 게임 종료: 게임 런쳐로 복귀

구현 내용

장치 선정

 * ✅ 저비용
 * ✅ 넓은 면적 커버 가능
 * ✅ 압력 세기 구분 가능

 * ❌ 정밀도가 전용 터치스크린 대비 낮음

 * ✅ 높은 정밀도
 * ✅ 상용화된 기술

 * ❌ 높은 비용
 * ❌ 크기 제한
 * ❌ 압력 세기 구분 어려움

커버 설계

• 

  CAD 외장 모델링

• 

  구현된 외장재

 * 미니 리프트 1개를 사용한 높이 조절 기능 (커버 후면 손잡이)
 * 측면 방열구멍 설계
 * 카메라 모듈 장착부
 * 프로젝터 하부면적보다 큰 견고한 아크릴판을 리프트 상단에 부착하여 안정성 확보

터치패드 설계

터치 패드 구조

터치 모듈 제작 및 구현

실제 터치 모듈의 제작 과정과 동작 원리

터치 모듈 하드웨어 구성

• 

  구리선 배치 작업 (5mm 폭, 20mm 간격)

• 

  구리선 배치 작업 (5mm 폭, 20mm 간격)

• 

  완성된 PCB 기판

• 

  PCB 케이스

아두이노 제어 코드

터치 센서 어레이 제어를 위한 최적화된 아두이노 코드

// Velostat 센서 어레이 제어용 Arduino 코드 (40×30)
// 5×8-bit Shift Register → 40개 행(Row) 제어
// 4×8-ch MUX(CD4051) → 32개 열 중 앞 30개 열(Column) 선택

const int shiftDataPin  = 2;   // DS (시리얼 데이터 입력)
const int shiftClockPin = 3;   // SH_CP (클럭, 모든 SR에 병렬)
const int shiftLatchPin = 4;   // ST_CP (래치)
const int numShiftRegs = 5;    // 5 × 8 = 40개 행

// MUX 선택 핀 (S0, S1, S2) – 공통으로 연결
const int muxSelectPins[3] = {5, 6, 7};

// MUX 공통 출력(COM) – 각각 A0~A3에 연결
const int muxAnalogPins[] = {A0, A1, A2, A3};

코드 동작 원리

1. 행 선택 (Shift Register)

  * 5개의 8비트 Shift Register를 직렬 연결하여 40개 행 제어
  * 한 번에 하나의 행만 활성화 (Zero Potential Method)
  * LSBFIRST 방식으로 데이터 전송

1. 열 읽기 (Multiplexer)

  * 4개의 8채널 MUX를 사용하여 32개 열 중 30개 읽기
  * 3개의 선택 핀으로 8개 채널 선택
  * 각 MUX의 출력은 개별 아날로그 핀으로 연결

1. ADC 최적화

   // ADC Prescaler 변경 (기본값 128 -> 16)
   ADCSRA &= ~((1 << ADPS2) | (1 << ADPS1) | (1 << ADPS0));
   ADCSRA |= (1 << ADPS2);

  * ADC 속도를 8배 향상시켜 빠른 스캔 속도 확보
  * 10비트 ADC 값을 8비트로 변환하여 전송 (>> 2)

라즈베리파이 캘리브레이션 시스템

PyQt5 기반 GUI 캘리브레이션 및 마우스 제어 시스템

주요 클래스 구조

class CalibrationThread(QThread):
    """터치 감지를 위한 별도 스레드"""
    touch_detected = pyqtSignal(tuple)  # (row, col) 좌표
    
    def __init__(self, ser, offset):
        self.NUM_ROWS = 40
        self.NUM_COLS = 30
        self.FRAME_SIZE = self.NUM_ROWS * self.NUM_COLS
        self.TOUCH_THRESHOLD = 30
        self.cool_down_time = 3.0  # 3초 쿨다운

class MouseControlThread(QThread):
    """마우스 제어를 위한 별도 스레드"""
    def map_touch_to_screen(self, r, c):
        """터치 좌표를 화면 좌표로 변환"""
        x_matrix, y_matrix = self.calibration_matrix
        screen_x = int(np.polyval(x_matrix, r))
        screen_y = int(np.polyval(y_matrix, c))
        return screen_x, screen_y

터치 감지 알고리즘

행-열 최대값 교차점 필터링 알고리즘

def keep_row_col_max_intersection(self, arr):
    """행과 열의 최대값이 교차하는 지점만 유지"""
    row_max = arr.max(axis=1, keepdims=True)
    col_max = arr.max(axis=0, keepdims=True)
    mask = (arr == row_max) & (arr == col_max)
    return arr * mask

def find_peak(self, arr):
    """가장 강한 터치 포인트 찾기"""
    candidates = sorted(
        ((v, r, c) for (r, c), v in np.ndenumerate(arr)),
        key=lambda x: x[0], reverse=True
    )
    for value, r, c in candidates:
        if value < self.TOUCH_THRESHOLD:
            continue
        if np.max(arr[r, :]) > value or np.max(arr[:, c]) > value:
            continue
        return r, c, value
    return None

시스템 통합 및 성능

소프트웨어 설계

1차 게임 - 4인 체스

• 

  체스 플레이 화면

터치 패드를 활용하기 위한 목적의 1차 게임 요소

• 기반: 오픈소스 체스 게임을 라즈베리파이 OS에 포팅
• UI 개선:

 * 기보나, 수 돌리기 등 불필요한 UI 삭제
 * 배경화면을 밝게 설정하여 빔프로젝터 저밝기 환경 대응
 * 체스판 크기 확대로 터치 부정확성 보완

• 특징: 4명이 동시에 즐길 수 있는 변형 체스

2차 게임 - Texas Hold'em Poker

• 

  텍사스 홀덤 포커 플레이샷

카메라와 객체 인식 모델을 활용하기 위한 목적의 2차 게임 요소

게임 UI 설계 필요조건

Texas Hold'em Poker (프로토타입) ✅

카드 인식 프로세스

3차 게임 - TRPG

• 

  3차게임 개발 플레이샷

터치, 카메라 기반 객체인식, AI API를 활용하는 최종 목적 구현을 위한 3차 게임 요소

• 맵 생성: Polytopia Map Generator 오픈소스 활용 (GNU GPL 라이선스)
• 캐릭터 시스템:

 * D&D 기반 12개 직업 선택
 * 스펠 사용 가능 직업: Bard, Cleric, Druid, Paladin, Sorcerer, Warlock, Wizard
 * 직업별 차별화된 스펠 목록

• 맵 구현: QWebEngineView를 사용하여 HTML 기반 맵을 PyQt5 UI에 통합
• 스토리 진행: GPT API를 활용한 동적 시나리오 생성 (예정)

프로젝트 결과

포스터

최종 평가

터치 응답시간 계산을 위해 https://whythetrick.io/fbf-player/ tool 사용

최종 시연 영상

파일:캘리브레이션.mp4 파일:체스 1.mp4 파일:포커 1.mp4 파일:포커2.mp4

프로젝트 리뷰

팀 구성 및 역할 분담

향후 확장 가능성

• 추가 게임 장르 지원
• AI 대전 상대 구현
• 온라인 멀티플레이어 지원
• 모바일 앱 연동

프로젝트를 진행하며 느낀 점

• 하드웨어 제약사항을 고려한 현실적 목표 설정의 중요성
• 프로토타입을 통한 조기 검증의 필요성
• 팀 내 소통과 역할 분담의 중요성
• 오픈소스 활용을 통한 개발 효율성 증대

참고 자료 및 오픈소스

활용 오픈소스

• 체스 게임: GNU GPL 라이선스
• YOLO 카드 인식: GitHub 공개 모델
• Polytopia Map Generator: GNU GPL 라이선스
• 포켓몬 카드 API: 16,000장 데이터베이스

기술 참고 문헌

[1] M. Kciuk, Z. Kowalik, G. Lo Sciuto, S. Sławski, and S. Mastrostefano, "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, doi: 10.3390/asi6050084.

[2] L. Yuan, H. Qu, and J. Li, "Velostat sensor array for object recognition," IEEE Sensors Journal, vol. 22, no. 2, pp. 1692–1701, Jan. 15, 2022 </div>