컴퓨터 비전 카메라와 애플리케이션

데이터, 알고리즘, 컴퓨팅 성능과 같은 다양한 기술적 요인이 인공지능 (AI) 애플리케이션의 성공에 기여합니다. 특히 이미지를 분석하고 이해할 수 있도록 머신을 구현하는 데 중점을 둔 AI의 하위 분야인 컴퓨터 비전에서는 입력 또는 데이터 소스인 카메라가 가장 중요한 요인 중 하나입니다. 컴퓨터 비전 애플리케이션에 사용되는 카메라의 품질과 유형은 AI 모델의 성능에 직접적인 영향을 미칩니다.

서로 다른 컴퓨터 비전 작업에는 서로 다른 유형의 시각 데이터가 필요하므로 적합한 카메라를 선택하는 것이 중요합니다. 예를 들어 얼굴 인식과 같은 애플리케이션에서는 미세한 얼굴 세부 정보를 정밀하게 캡처해야 하므로 고해상도 카메라가 사용됩니다. 반면 대기열 모니터링과 같이 복잡한 세부 정보보다 전반적인 패턴에 의존하는 작업에는 저해상도 카메라를 사용할 수 있습니다.

오늘날에는 다양한 유형의 카메라가 제공되며, 각 카메라는 특정 요구 사항을 충족하도록 설계되었습니다. 카메라 간 차이를 이해하면 컴퓨터 비전 혁신을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 다양한 유형의 컴퓨터 비전 카메라와 여러 산업 분야에서의 응용 사례를 살펴보겠습니다.

컴퓨터 비전을 위한 RGB 카메라 살펴보기#

RGB (빨강, 초록, 파랑) 카메라는 컴퓨터 비전 애플리케이션에서 일반적으로 사용됩니다. RGB 카메라는 400~700나노미터 (nm) 파장 범위의 가시광선 스펙트럼에서 이미지를 캡처합니다. 이러한 이미지는 사람이 보는 방식과 유사하므로, 사람과 유사한 시각만으로 충분한 상황에서 객체 감지, 인스턴스 세그멘테이션, 포즈 추정과 같은 다양한 작업에 RGB 카메라가 사용됩니다.

그림 1. RGB 카메라의 작동 방식 개요입니다.

이러한 작업은 일반적으로 2차원 (2D) 관점에서 객체를 식별하고 감지하는 작업으로, 정확한 결과를 얻는 데 깊이 정보를 캡처할 필요가 없습니다. 그러나 3D 객체 감지나 로보틱스처럼 애플리케이션에 깊이 정보가 필요한 경우에는 RGB-D (빨강, 초록, 파랑 및 깊이) 카메라를 사용합니다. 이러한 카메라는 RGB 데이터를 깊이 센서와 결합하여 3D 세부 정보를 캡처하고 실시간 깊이 측정값을 제공합니다.

소매점에서 RGB-D 카메라 사용하기#

RGB-D 카메라가 유용하게 활용될 수 있는 흥미로운 애플리케이션으로는 가상 착용이 있으며, 이는 소매점에서 점점 더 인기를 얻고 있는 개념입니다. 간단히 말해 RGB-D 카메라와 센서가 통합된 스마트 스크린은 쇼핑객의 키, 체형, 어깨너비와 같은 세부 정보를 수집할 수 있습니다. 시스템은 이 정보를 사용하여 고객의 실시간 이미지에 의류를 디지털 방식으로 덧씌울 수 있습니다. 인스턴스 세그멘테이션과 포즈 추정 같은 컴퓨터 비전 작업은 시각 데이터를 처리하여 고객의 신체를 정확하게 감지하고, 실시간으로 고객의 비율에 맞게 의류를 정렬할 수 있습니다.

그림 2. 가상 착용의 예시입니다.

가상 착용을 사용하면 고객은 의상이 어떻게 맞을지 3D로 확인할 수 있으며, 일부 시스템은 더욱 현실적인 경험을 제공하기 위해 원단의 움직임까지 모방할 수 있습니다. 컴퓨터 비전과 RGB-D 카메라를 사용하면 고객은 피팅룸을 거치지 않고 즉시 옷을 입어 볼 수 있습니다. 이를 통해 시간을 절약하고 스타일과 사이즈를 더 쉽게 비교할 수 있으며 전반적인 쇼핑 경험을 개선할 수 있습니다.

스테레오 이미징과 비행시간 (ToF) 카메라 이해하기#

스테레오 카메라는 여러 이미지 센서를 사용하여 서로 다른 각도에서 촬영한 이미지를 비교함으로써 깊이를 캡처하는 카메라 유형입니다. 단일 센서 시스템보다 정확도가 높습니다. 한편 비행시간 (ToF) 카메라 또는 센서는 적외선을 방출하고 물체에 반사되어 센서로 돌아오는 시간을 측정하여 거리를 계산합니다. 빛이 돌아오는 데 걸리는 시간은 카메라의 프로세서가 계산하여 거리를 결정합니다.

그림 3. ToF 카메라의 작동 방식 개요입니다.

일부 경우에는 스테레오 카메라를 ToF 센서와 통합하여 두 장치의 장점을 결합하고 깊이 정보를 빠르고 정밀하게 캡처할 수 있습니다. ToF 센서의 실시간 거리 측정 기능과 스테레오 카메라의 상세한 깊이 인식 기능을 결합하면 속도와 정확성이 모두 중요한 자율주행 차량 및 소비자 전자제품과 같은 애플리케이션에 적합합니다.

일상적인 비행시간 (ToF) 카메라 깊이 감지 사례#

자신도 모르는 사이에 비행시간 (ToF) 카메라를 사용해 보셨을 수 있습니다. 실제로 Samsung, Huawei, Realme와 같은 브랜드의 인기 스마트폰에는 깊이 감지 기능을 향상하기 위해 ToF 센서가 탑재된 경우가 많습니다. 이러한 카메라가 제공하는 정밀한 깊이 정보는 피사체는 선명하게 초점을 유지하면서 배경을 흐리게 만드는 인기 있는 보케 효과를 구현하는 데 사용됩니다.

ToF 센서는 사진 촬영을 넘어 제스처 인식과 증강 현실 (AR) 같은 다른 애플리케이션에서도 점점 필수적인 요소가 되고 있습니다. 예를 들어 Samsung Galaxy S20 Ultra 및 Huawei P30 Pro와 같은 휴대폰은 이러한 센서를 사용하여 3D 깊이를 실시간으로 매핑하고 사진 촬영과 인터랙티브 경험을 모두 향상합니다.

열 감지를 위한 적외선 또는 열화상 카메라#

열화상 카메라는 이름에서 알 수 있듯이 제조 산업과 자동차 공장을 비롯한 다양한 애플리케이션에서 열 감지에 널리 사용됩니다. 이러한 카메라는 온도를 측정하며, 너무 높거나 낮은 임계 수준의 열을 감지하면 사용자에게 알릴 수 있습니다. 사람의 눈에 보이지 않는 적외선을 감지하여 정밀한 온도 측정값을 제공합니다. 흔히 적외선 카메라라고도 하는 열화상 카메라는 산업 현장 외의 분야에서도 사용됩니다. 예를 들어 농업에서는 가축의 건강 상태를 모니터링하고, 건물 검사에서는 열 누출을 식별하며, 소방에서는 열점을 찾는 데 사용됩니다.

그림 4. 열화상 카메라로 열점을 찾는 소방관입니다.

산업 애플리케이션을 위한 열화상 이미징#

제조 공장이나 석유 및 가스 시추 시설의 기계와 전기 시스템은 연속적으로 작동하는 경우가 많으며 부산물로 열을 발생시킵니다. 시간이 지나면 모터, 베어링, 전기 회로와 같은 부품에 과도한 열이 축적되어 장비 고장이나 안전 위험으로 이어질 수 있습니다.

열화상 카메라는 비정상적인 온도 급상승을 조기에 감지하여 운영자가 이러한 시스템을 모니터링하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 과열된 모터는 유지보수 일정을 조정하여 비용이 많이 드는 고장을 예방할 수 있습니다. 열화상 이미징을 정기 검사에 통합하면 산업 현장에서 예측 유지보수를 구현하고, 다운타임을 줄이며, 장비 수명을 연장하고, 더 안전한 작업 환경을 보장할 수 있습니다. 전반적으로 플랜트 성능을 향상하고 예기치 않은 고장 위험을 최소화할 수 있습니다.

모션 캡처를 위한 저속 및 고속 카메라#

고속 카메라는 초당 10,000프레임 (FPS) 이상을 캡처하도록 설계되어 빠른 움직임을 뛰어난 정확도로 처리할 수 있습니다. 예를 들어 제품이 생산 라인에서 빠르게 이동할 때 고속 카메라를 사용하여 제품을 모니터링하고 이상을 감지할 수 있습니다.

반면 슬로 모션 카메라는 높은 프레임 속도로 영상을 캡처한 다음 재생 속도를 낮추는 데 사용할 수 있습니다. 이를 통해 시청자는 실시간으로는 놓치기 쉬운 세부 정보를 관찰할 수 있습니다. 이러한 카메라는 총기와 폭발물의 성능을 평가하는 데 사용됩니다. 움직임을 느리게 재생하고 세밀하게 분석할 수 있다는 점은 이러한 유형의 애플리케이션에 적합합니다.

특정 상황에서는 고속 카메라와 슬로 모션 카메라를 결합하여 동일한 이벤트 내에서 빠르게 움직이는 객체와 느리게 움직이는 객체를 상세하게 분석할 수 있습니다. 골프 경기를 분석한다고 가정해 보겠습니다. 고속 카메라는 골프공의 속도를 측정하고, 슬로 모션 카메라는 골퍼의 스윙 동작과 신체 제어를 분석할 수 있습니다.

그림 5. 컴퓨터 비전과 고속 카메라를 사용하여 골퍼의 스윙을 분석하는 모습입니다.

컴퓨터 비전에서의 다중분광 이미징#

다중분광 카메라는 자외선과 적외선을 포함한 광 스펙트럼의 여러 파장을 한 번에 기록할 수 있는 특수 장치입니다. 다중분광 이미징은 기존 카메라로는 캡처할 수 없는 유용하고 상세한 데이터를 제공합니다. 더 좁고 연속적인 광 대역을 캡처하는 초분광 카메라와 마찬가지로 다중분광 카메라는 농업, 지질학, 환경 모니터링, 의료 이미징 등의 분야에서 사용됩니다. 예를 들어 의료 분야에서 다중분광 카메라는 여러 파장에 걸쳐 이미지를 캡처하여 다양한 조직을 시각화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

그림 6. RGB, 다중분광 및 초분광 이미징 비교입니다.

이와 마찬가지로 다중분광 이미징을 탑재한 드론이 농업 분야에서 큰 발전을 이루고 있습니다. 드론은 건강하지 않은 식물이나 곤충 및 해충의 영향을 받은 식물을 초기 단계에서 식별할 수 있습니다. 이러한 카메라는 근적외선 스펙트럼을 분석할 수 있으며, 건강한 식물은 일반적으로 건강하지 않은 식물보다 더 많은 근적외선을 반사합니다. 농업에 이러한 AI 기술을 도입하면 농부는 조기에 대응책을 시행하여 수확량을 늘리고 작물 손실을 줄일 수 있습니다.

자율주행 차량을 위한 LiDAR 카메라#

LiDAR (광 검출 및 거리 측정) 카메라는 레이저 펄스를 사용하여 3D 지도를 생성하고 멀리 있는 객체를 감지합니다. 안개, 비, 어둠, 고온과 같은 다양한 조건에서 효과적으로 작동하지만, 비나 안개와 같은 악천후는 성능에 영향을 줄 수 있습니다. LiDAR는 일반적으로 자율주행 자동차의 내비게이션과 장애물 감지 같은 애플리케이션에 사용됩니다.

LiDAR는 자동차의 눈처럼 작동하여 레이저 펄스를 발사하고 펄스가 반사되어 돌아오는 데 걸리는 시간을 측정합니다. 이러한 정보를 통해 자동차는 거리를 계산하고 자동차, 보행자, 교통 신호와 같은 객체를 식별하여 더 안전한 주행을 위한 360도 시야를 제공합니다.

모든 내용을 종합해 보기#

컴퓨터 비전에서 카메라는 머신이 사람처럼 세상을 보고 해석할 수 있도록 하는 눈의 역할을 합니다. 다양한 컴퓨터 비전 애플리케이션의 성공을 위해서는 적합한 유형의 카메라를 선택하는 것이 중요합니다. 표준 RGB 카메라부터 고급 LiDAR 시스템까지 각 유형은 특정 작업에 적합한 고유한 기능을 제공합니다. 다양한 카메라 기술과 그 용도를 이해하면 개발자와 연구자는 컴퓨터 비전 모델을 더욱 효과적으로 최적화하여 복잡한 실제 환경의 문제를 해결할 수 있습니다.

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