피트니스 앱에서 환자 모니터링에 이르기까지, 컴퓨터 비전이 'AI가 실제 환경에서 인간의 행동을 감지할 수 있는가?'라는 질문을 어떻게 해결하는지 알아보세요.
피트니스 앱에서 환자 모니터링에 이르기까지, 컴퓨터 비전이 'AI가 실제 환경에서 인간의 행동을 감지할 수 있는가?'라는 질문을 어떻게 해결하는지 알아보세요.
일상생활은 우리가 거의 생각하지 않는 작은 움직임으로 가득 차 있습니다. 방을 가로질러 걷거나, 책상에 앉거나, 친구에게 손을 흔드는 것은 우리에게는 쉬운 일처럼 느껴질 수 있지만, AI로 이를 감지하는 것은 훨씬 더 복잡합니다. 인간에게는 자연스러운 것이 기계가 이해하려고 할 때는 훨씬 더 복잡한 것으로 바뀝니다.
이러한 능력을 인간 행동 인식(HAR)이라고 하며, 이를 통해 컴퓨터는 인간 행동의 패턴을 감지하고 해석할 수 있습니다. 피트니스 앱은 HAR의 좋은 예입니다. 걸음 수와 운동 루틴을 추적하여 AI가 일상 활동을 어떻게 모니터링할 수 있는지 보여줍니다.
많은 산업 분야에서 HAR의 잠재력을 인식하고 이 기술을 채택하기 시작했습니다. 실제로 인간 행동 인식 시장은 2033년까지 125억 6천만 달러 이상에 이를 것으로 예상됩니다.
이러한 발전의 중요한 부분은 이미지 및 비디오와 같은 시각적 데이터를 분석할 수 있도록 하는 AI의 한 분야인 컴퓨터 비전으로 인해 발생합니다. 컴퓨터 비전 및 이미지 인식을 통해 HAR은 연구 개념에서 최첨단 AI 애플리케이션의 실용적이고 흥미로운 부분으로 발전했습니다.
이번 글에서는 HAR이 무엇인지, 인간 행동을 인식하는 데 사용되는 다양한 방법, 그리고 컴퓨터 비전이 'AI가 실제 애플리케이션에서 인간 행동을 감지할 수 있는가?'라는 질문에 어떻게 답하는 데 도움이 되는지 살펴보겠습니다. 그럼 시작해 볼까요!
사람 행동 인식은 컴퓨터 시스템이 신체 움직임을 분석하여 사람의 활동이나 행동을 이해할 수 있도록 합니다. 단순히 이미지에서 사람을 감지하는 것과는 달리 HAR는 사람이 무엇을 하고 있는지 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 걷기와 뛰기를 구별하고, 손을 흔드는 것을 인식하거나, 누군가가 넘어지는 것을 알아차릴 수 있습니다.
HAR의 기반은 움직임과 자세 패턴에 있습니다. 사람의 팔이나 다리 위치가 약간만 바뀌어도 다양한 행동을 나타낼 수 있습니다. HAR 시스템은 이러한 미묘한 세부 사항을 포착하고 해석하여 신체 움직임으로부터 의미 있는 통찰력을 얻을 수 있습니다.
이를 위해 인간 행동 인식은 머신 러닝, 딥 러닝 모델, 컴퓨터 비전 및 이미지 처리와 같은 여러 기술을 결합하여 신체 움직임을 분석하고 인간 행동을 보다 정확하게 해석합니다.
초기 HAR 시스템은 훨씬 더 제한적이었습니다. 제어된 환경에서 몇 가지 간단하고 반복적인 작업만 처리할 수 있었고 실제 상황에서는 어려움을 겪는 경우가 많았습니다.
오늘날 AI와 대량의 비디오 데이터 덕분에 HAR은 정확성과 견고성 모두에서 크게 발전했습니다. 최신 시스템은 훨씬 더 높은 정확도로 광범위한 활동을 인식할 수 있어 의료, 보안 및 인터랙티브 장치와 같은 분야에서 기술을 실용적으로 사용할 수 있습니다.
이제 인간 행동 인식(Human Action Recognition)이 무엇인지 더 잘 이해했으니, 기계가 인간의 행동을 감지할 수 있는 다양한 방법을 살펴보겠습니다.
다음은 몇 가지 일반적인 방법입니다:
모든 HAR 모델 또는 시스템에서 데이터세트는 시작점입니다. HAR 데이터세트는 걷기, 앉기 또는 흔들기와 같은 동작을 캡처하는 비디오 클립, 이미지 또는 센서 데이터와 같은 예제 모음입니다. 이러한 예제는 인간 동작의 패턴을 인식하도록 AI 모델을 학습시키는 데 사용되며, 이는 실제 애플리케이션에 적용될 수 있습니다.
학습 데이터의 품질은 모델 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 깨끗하고 일관된 데이터는 시스템이 작업을 정확하게 인식하는 데 도움이 됩니다.
그렇기 때문에 데이터 세트는 종종 훈련 전에 전처리됩니다. 일반적인 단계 중 하나는 오류를 줄이고 과적합(모델이 훈련 데이터에서는 잘 수행되지만 새 데이터에서는 어려움을 겪는 경우)을 방지하기 위해 값을 일관되게 조정하는 정규화입니다.
모델이 훈련 외에 얼마나 잘 수행하는지 측정하기 위해 연구자들은 공정한 테스트와 비교를 허용하는 평가 지표와 벤치마크 데이터 세트에 의존합니다. UCF101, HMDB51 및 Kinetics와 같은 인기 있는 컬렉션에는 인간 행동 감지를 위한 수천 개의 레이블이 지정된 비디오 클립이 포함되어 있습니다. 센서 측면에서는 스마트폰과 웨어러블에서 수집한 데이터 세트가 다양한 환경에서 인식 모델을 더욱 강력하게 만드는 데 유용한 모션 신호를 제공합니다.
인간의 행동을 감지하는 다양한 방법 중에서 컴퓨터 비전은 가장 인기 있고 널리 연구되는 기술로 빠르게 자리 잡았습니다. 컴퓨터 비전의 주요 장점은 이미지와 비디오에서 풍부한 세부 정보를 직접 추출할 수 있다는 것입니다. 프레임 단위로 픽셀을 분석하고 동작 패턴을 파악하여, 추가 장비 없이도 실시간으로 활동을 인식할 수 있습니다.
최근 딥러닝, 특히 이미지를 분석하도록 설계된 CNN(컨볼루션 신경망)의 발전으로 인해 컴퓨터 비전이 더 빠르고 정확하며 안정적으로 되었습니다.
예를 들어, 널리 사용되는 최첨단 컴퓨터 비전 모델인 Ultralytics YOLO11은 이러한 발전을 기반으로 구축되었습니다. YOLO11은 객체 감지, 인스턴스 분할, 비디오 프레임에서 사람 추적, 인간 포즈 추정과 같은 작업을 지원하므로 인간 활동 인식에 훌륭한 도구입니다.
Ultralytics YOLO11은 속도와 정확성을 모두 고려하여 설계된 Vision AI 모델입니다. 객체 감지, 객체 추적, 그리고 포즈 추정과 같은 핵심 컴퓨터 비전 작업을 지원합니다. 이러한 기능은 특히 인간 활동 인식에 유용합니다.
객체 감지는 장면에서 사람을 식별하고 위치를 파악하며, 추적은 비디오 프레임에서 움직임을 따라 액션 시퀀스를 인식하고, 자세 추정은 주요 인체 관절을 매핑하여 유사한 활동을 구별하거나 넘어짐과 같은 갑작스러운 변화를 감지합니다.
예를 들어, 모델에서 얻은 통찰력을 사용하여 조용히 앉아 있다가 일어서서 팔을 들어 환호하는 사람을 구별하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 간단한 일상적인 행동은 언뜻 보기에 비슷해 보일 수 있지만 시퀀스에서 분석할 때 매우 다른 의미를 갖습니다.
다음으로, 컴퓨터 비전으로 구동되는 인간 활동 인식이 우리의 일상생활에 영향을 미치는 실제 사용 사례에 어떻게 적용되는지 자세히 살펴보겠습니다.
헬스케어에서 작은 움직임 변화는 사람의 상태에 대한 유용한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 노인 환자의 비틀거림이나 재활 중인 팔다리의 각도는 위험이나 진행 상황을 나타낼 수 있습니다. 이러한 징후는 종종 검진과 같은 전통적인 방법으로는 놓치기 쉽습니다.
YOLO11은 자세 추정 및 이미지 분석을 사용하여 환자를 실시간으로 모니터링함으로써 도움을 줄 수 있습니다. 낙상 감지, 재활 운동 추적, 걷기 또는 스트레칭과 같은 일상 활동 관찰에 사용할 수 있습니다. 센서나 웨어러블 장치 없이 시각적 분석을 통해 작동하므로 환자 관리를 지원하는 정확한 정보를 수집하는 간단한 방법을 제공합니다.
보안 시스템은 배회하거나, 제한 구역에서 뛰거나, 갑작스러운 공격성을 보이는 등 특이한 인간 활동을 신속하게 감지하는 데 의존합니다. 이러한 징후는 보안 요원이 모든 것을 수동으로 감시할 수 없는 분주한 환경에서는 종종 놓치기 쉽습니다. 바로 이럴 때 컴퓨터 비전과 YOLO11이 필요합니다.
YOLO11은 의심스러운 움직임을 감지하고 즉시 경고를 보내는 실시간 비디오 감시를 통해 보안 모니터링을 용이하게 합니다. 공공 장소에서 군중 안전을 지원하고 사유지에서 침입 감지를 강화합니다.
이러한 접근 방식을 통해 보안 요원은 컴퓨터 비전 시스템과 함께 작업하여 인간-컴퓨터 상호 작용 및 파트너십을 구축하여 의심스러운 활동에 대한 더 빠르고 시기적절한 대응을 가능하게 합니다.
인간 활동 인식에 컴퓨터 비전을 사용할 때의 이점은 다음과 같습니다:
HAR에 컴퓨터 비전을 사용하는 데에는 많은 이점이 있지만 고려해야 할 제한 사항도 있습니다. 염두에 두어야 할 몇 가지 요소는 다음과 같습니다.
인공 지능과 컴퓨터 비전은 기계가 인간의 행동을 보다 정확하고 실시간으로 인식할 수 있도록 합니다. 비디오 프레임과 움직임 패턴을 분석하여 이러한 시스템은 일상적인 제스처와 갑작스러운 변화를 모두 식별할 수 있습니다. 기술이 계속 발전함에 따라 인간 활동 인식은 연구실을 넘어 의료, 보안 및 일상적인 애플리케이션을 위한 실용적인 도구가 되고 있습니다.
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