[아두이노 + TinyML] 손 제스처 인식 컨트롤러 만들기 – Arduino Nano 33 BLE Sense 활용법 완전 정복

아두이노 + AI 제스처 인식 컨트롤러 만들기 – TinyML로 스마트한 손짓 제어

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🧠 프로젝트 개요

이 글에서는 아두이노 나노 33 BLE Sense 보드와 TinyML (Edge Impulse) 플랫폼을 활용하여 손 제스처로 사물을 제어하는 시스템을 구축하는 방법을 단계별로 안내드립니다. 본문만 따라 하셔도 충분히 구현 가능하도록 구성되어 있으며, 아두이노 기초가 있는 분이라면 누구나 진행하실 수 있습니다.

완성 목표:

• 위아래 손 흔들기, 좌우 제스처 등을 감지하여
• LED 점등, 모터 회전 등 다양한 동작으로 연결하는 제스처 인식 컨트롤러 제작

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🛠️ 준비물 목록

• Arduino Nano 33 BLE Sense 보드 1개
• Micro USB 케이블
• 인터넷 연결이 가능한 PC (Windows/macOS)
• Edge Impulse 계정 (무료 가입)

선택 사항:

• 브레드보드 + LED (출력 확인용)
• 조도 안정적인 실내 환경

 

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⚙️ 개발 환경 구성

1. Arduino IDE 설치 및 보드 설정

• 공식 홈페이지에서 IDE 설치: https://www.arduino.cc/en/software
• 보드 매니저에서 Arduino Mbed OS Nano Boards 추가
• 보드 선택: Arduino Nano 33 BLE Sense

2. 필수 라이브러리 설치

• Arduino_LSM9DS1 (IMU 센서용)
• Arduino_BLE (BLE 통신용 – 선택사항)

#include <Arduino_LSM9DS1.h>

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🧪 Step 1: Edge Impulse로 제스처 데이터 수집

1. https://studio.edgeimpulse.com 접속 후 회원가입 및 로그인
2. 새 프로젝트 생성 (예: Gesture Controller)
3. 'Data acquisition' 메뉴에서 아두이노 연결 → IMU 센서로 실시간 제스처 데이터 수집
4. 다양한 손동작을 반복적으로 기록 (3~5초씩, 다수 수집 권장)

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🤖 Step 2: 머신러닝 모델 설계 및 학습

1. 수집된 데이터를 'Impulse Design' 메뉴에서 처리
2. Processing Block: 'Spectral Features' 선택
3. Learning Block: 'Classification (Keras)' 선택
4. 간단한 NN 구조 설정 (Dense layer 1~2개면 충분)
5. 학습 실행 및 정확도 확인 (80% 이상 목표)

 

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📦 Step 3: 아두이노용 라이브러리 다운로드

1. 'Deployment' 탭으로 이동
2. Format: Arduino Library (.zip) 선택 후 다운로드
3. Arduino IDE에서 ZIP 파일로 라이브러리 추가

 

 

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🧑‍💻 Step 4: 모델을 적용한 아두이노 코드 작성

#include <Arduino_LSM9DS1.h>
#include <YourModel_inferencing.h> // Edge Impulse 라이브러리명

void setup() {
  Serial.begin(115200);
  if (!IMU.begin()) {
    Serial.println("IMU 초기화 실패!");
    while (1);
  }
  Serial.println("제스처 인식 시작");
}

void loop() {
  float x, y, z;
  if (IMU.accelerationAvailable()) {
    IMU.readAcceleration(x, y, z);
    // 여기에 run_classifier() 함수 등 추론 로직 삽입
  }
}

 

 

 

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💡 Step 5: 출력 및 응용 확장

• LED 점등, 서보모터 제어, 블루투스 연동 등 다양한 액션 설정 가능
• 각 제스처에 특정 이벤트를 매핑하여 홈오토메이션에도 활용 가능

 

 

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🎯 팁 & 문제 해결

• 제스처 데이터는 충분하고 다양한 조건에서 수집해야 정확도가 향상됩니다
• 조도, 진동 등 외부 환경에 민감하므로 테스트 환경을 일정하게 유지하는 것이 좋습니다
• 정확도 낮을 시: 데이터 보강, NN 구조 재설계, Epoch 수 조절 등 시도 필요

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🔗 관련 프로젝트

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• 아두이노 전자 도어락 시스템 만들기 – RFID + 부저 + 서보모터로 출입 제어 구현하기

 

이상으로 아두이노 기반의 AI 제스처 인식 컨트롤러 제작 과정을 모두 마쳤습니다. 본 시스템은 BLE 연동, 클라우드 데이터 전송, 앱 기반 원격 제어 등 다양한 방향으로 확장할 수 있으며, 다음 글에서 이를 단계적으로 소개드릴 예정입니다.