Sunjun Kim

school阿尔托大学bar_chart全球第 #1643 名

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Sunjun Kim 最新论文

Lee 等人提出AutoGain子运动级跟踪优化技术，半小时内为触控板生成个性化增益函数，月度研究显示性能显著提升。

Liao 等人将按钮FD模型扩展为FDVV模型，增加振动和速度依赖特性，更好地模拟按钮触觉和咔嗒声，实现端到端按钮仿真设计。

Lee 等人提出通过调整游戏选择区域大小的几何补偿方法，在端到端延迟变化时保持《Flappy Bird》类移动目标选择游戏错误率恒定。

Kim 等人提出冲击激活技术，使按钮在最大冲击点被激活，在快速重复按钮按下场景中显著提高用户定时准确性，适用于游戏和音乐应用

Lee 等人提出基于最大似然估计的概率线索整合模型，预测移动目标选择任务的错误率，应用于游戏关卡设计难度优化。

Oulasvirta 等人提出神经力学模型解释按钮按压，揭示运动系统通过退化的感官反馈学习肌肉激活，产生运动学、动力学和用户性能预测。

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