몰입형 손동작 인터페이스는 최근 등장한 증강현실 환경이나 Kinect에 의한 게임 환경 등에 많이 사용되고 있다. 이러한 영역에 적용할 손동작 인터페이스를 구성하려면 손 영역에 대하여 실시간으로 빠른 처리를 통해 인식해야 될 뿐만 아니라 높은 정확도도 요구한다. 본 논문에서는 몰입형 손동작 인터페이스를 구성하기 위한 손 검출 및 인식 방법에 대하여 제안한다. 손 영역을 정확하게 검출하기 위해서 Haar-like 특징에 의한 Adaboost 학습 알고리즘을 사용하여 학습한 데이터에 의하여 검출하는 방법을 사용하였고, 손 인식 방법으로는 Pairwise Geometrical Histogram(PGH) 알고리즘을 개선하여 사용하였다. 이 알고리즘은 계산량이 작아 처리 속도가 빠르고, 정확도가 높다는 장점이 있다. 실험 결과 비 학습 영상에 대하여 상당히 높은 인식율을 보여준다.Immersive hand gesture interface is mostly used for augmented reality and kinect game environment which are introduced recently. Implementing hand gesture interface in this domain requires not only the region of hand must be recognized quickly in real time, but also a high degree of accuracy. In this paper, the hand detection and tracking methods are proposed for immersive hand gesture interface. For detecting the region of hand correctly, the detection method uses the data trained by Adaboost algorithm with Haar-like feature. We improved the pairwise geometrical histogram(PGH) algorithm for recognizing the hand. The advantage of this algorithm is that processing speed is high due to efficient calculation and the recognition accuracy is high. Experimental results show that the recognition rate for test image data is high.