최근 카메라 영상을 이용한 제스처 인식 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 카메라 영상을 이용한 제스처 인식에서 많이 사용되는 학습 알고리즘에는 확률 그래프 모델인 HMM과 CRF 등이 있다. 이 학습 알고리즘들은 다차원의 연속된 실수 데이터를 가지고 모델을 학습하면 계산량이 많아진다. 본 논문에서는 팔 관절 위치 데이터를 k-평균 군집화 과정을 거쳐 1차원의 시계열 데이터로 변환 후, 제스처별로 HMM 모델을 학습하는 방법을 제안한다. 키넥트 센서를 통해 얻은 팔 관절 위치 데이터에 k-평균 군집화를 적용하여 1차원 시계열 데이터를 생성하고, 이를 HMM의 학습 및 인식에 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 분석하기 위하여, 다른 시계열 학습 알고리즘인 AP+DTW를 이용한 방법과의 비교 실험을 포함해 다양한 실험들을 수행하였다.