분석 이 가능 한 한 실제 수술 과 관련 되 는지 확인 하 기 위하 여 , 사용 자 의 지배 적 인 그리고 비 - 지배 적 인 손 움직임 들 둘 모두 가 동시 에 추적 된다 . 센서 들 의 각각 의 정확 하 게 교정 된 이후 에 , 그리고 임의 의 분석 을 수행 하 기 이전 에 , 시간 은 획득 될 수 있 는 하나 의 메트 릭 이 다 . 불행히 도 , 특정 수술 시뮬레이션 절차 들 의 성질 에 기인 하 여 , 사용 자 는 간헐 적 으로 세션 중간 에 디바이스 를 내려 놓 아야 만 한다 . 디바이스 가 이러 한 형태 로 비활성 으로 머무르 는 시간 의 길이 가 사용 자 의 스킬 에 직접 적 으로 반영 되 지 않 기 때문 에 , 이러 한 아이 들 ( idle ) 인자 는 일 변형 에 있 어서 분석 으로부터 제거 된다 . 이러 한 아이 들 부분 들 ( 505 ) 을 트리밍 하 기 위한 알고리즘 이 도 38 에 도시 된다 . 이 는 , 가속도계 데이터 의 축 들 의 각각 을 스윕 하 고 시간 에 걸쳐 도함수 를 계산 함 으로써 이루어진다 . 도함수 가 0 이거 나 또는 0 에 가까울 때 , 그 축 을 따른 모션 이 없 는 것 으로 간주 된다 . 도함수 가 6 초 가 넘 게 0 으로 또는 0 에 가깝 게 남 아 있 는 경우 , 이 는 한편 에 치워 놓 은 것 으로 간주 된다 . 약 3 초 의 버퍼 ( 506 ) 가 디바이스 를 집 어 들 거나 또는 내려 놓 는 것 과 관련 된 움직임 들 을 고려 하 기 위하 여 아이 들 시간 및 종료 시간 들 ( 505 ) 의 말미 들 의 각각 에 부가 된다 . 최종 시간 및 종료 아이 들 시간 은 , 데이터 가 단편 화 되 는 위치 들 을 식별 하 기 위하 여 다운 스트림 프로세싱 에 대한 기준 으로서 사용 된다 . 중간 아이 들 영역 들 에 의해 분리 되 는 유용 한 데이터 가 단편 화 되 며 , 순서 ( 507 ) 에 의해 분리 되 는 어레이 리스트 내 에 저장 된다 ( 즉 , 3 개 의 아이 들 기간 들 을 갖 는 데이터 세트 는 4 개 의 데이터 단편 들 을 가질 것 이 다 ) . 단일 데이터 세트 에 속하 는 단편 들 은 연속 적 으로 개별 적 으로 분석 되 며 ( 507 ) , 임무 를 완료 하 기 위한 총 활성 시간 을 찾 기 위해 부가 될 것 이 다 . 임무 를 완료 하 기 위한 총 활성 시간 은 툴 들 중 적어도 하나 가 아이 들 이 아닌 때 이 며 , 그러면 사용 자 는 임무 를 능동 적 으로 수행 하 고 있 는 것 으로 간주 된다 . 일단 데이터 가 단편 화 되 고 교정 이 원시 데이터 에 적용 되 었 으면 , 이러 한 정보 는 시간 에 걸친 디바이스 의 배향 을 계산 하 기 위하 여 사용 될 수 있 다 . 시간 에 걸쳐 디바이스 의 배향 을 추정 하 기 위하 여 가속도계 , 자력계 , 및 자이로스코프 데이터 를 결합 하 도록 개발 된 센서 융합 알고리즘 은 도 39 에 예시 된 Sebastian Madgwick 에 의해 개발 된 자기 , 각 속도 , 및 중력 ( Magnetic , Angular Rate , and Gravity ; MARG ) 필터 이 다 .