컴퓨터 비전으로 동작 추적의 안정성 높이기

무대극을 관람하다가 좋아하는 배우가 무대를 가로질러 이동하면, 거의 의식적인 노력 없이도 눈으로 그 배우를 따라갈 수 있습니다. 인간에게 이러한 모션 트래킹은 자연스럽게 느껴집니다. 장면이 바뀌는 동안 뇌는 한순간에 본 것과 다음 순간에 본 것을 자동으로 연결하고, 빈틈을 메우며 연속성을 유지합니다.

기계의 경우에는 같은 작업이 훨씬 더 복잡합니다. 카메라는 비디오를 개별 프레임의 시퀀스로 캡처하며, 시스템은 물체가 어디로 이동했는지 추정하고 여전히 추적해야 할 동일한 물체인지 판단하기 위해 단계별로 같은 물체를 반복해서 식별해야 합니다.

이 과제의 핵심이 바로 모션 트래킹입니다. 모션 트래킹은 시간의 흐름에 따라 비디오 속 물체의 움직임을 추적하는 작업으로, 스포츠 분석, 로보틱스, 모바일 애플리케이션과 같은 분야에서 중요한 역할을 합니다.

기존의 모션 및 카메라 트래킹은 수동 설정, 트랙 포인트, 키프레임에 의존하는 경우가 많습니다. 단순한 장면에서는 잘 작동할 수 있지만, 움직임이 빠르거나 일부가 가려지면 작업 속도가 빠르게 느려지고 신뢰성도 떨어집니다.

그림 1. 모션 트래킹 시스템 살펴보기 (출처)

최근 컴퓨터 비전의 발전으로 이 작업이 훨씬 쉬워졌습니다. 컴퓨터 비전은 기계가 이미지와 비디오를 이해하도록 돕는 AI의 한 분야로, 모션 트래킹을 더 정확하게 만들고 수동 작업에 대한 의존도를 낮춥니다. 이러한 시스템은 각 프레임에서 물체를 감지하고 시간의 흐름에 따라 물체의 ID를 일관되게 유지함으로써 실제 환경에서 움직임을 더욱 안정적으로 추적합니다.

이 글에서는 컴퓨터 비전이 모션 트래킹을 어떻게 더 효율적으로 만들 수 있는지 살펴보겠습니다. 시작해 보겠습니다!

기존 모션 캡처 및 트래킹 방식과 그 한계#

기존 모션 트래킹은 특히 영상 편집 및 VFX 워크플로에서 세심한 수동 설정이 필요한 경우가 많습니다. 이러한 워크플로의 목표는 영상 속에서 움직이는 요소에 그래픽, 효과 또는 오버레이를 연결하는 것입니다.

많은 워크플로는 샷의 특정 부분에 트랙 포인트를 배치하는 것부터 시작하며, 이후 소프트웨어가 여러 프레임에서 해당 포인트를 따라가며 움직임 경로를 매핑합니다. 이는 After Effects와 같은 도구에서 일반적으로 사용되며, Premiere Pro에서도 편집자가 시간의 흐름에 따라 마스크나 영역을 추적하는 마스크 트래킹과 같은 유사한 워크플로를 사용할 수 있습니다.

매치무빙도 또 다른 일반적인 방식입니다. 이는 디지털 요소를 실제 카메라 움직임에 맞춰 효과나 그래픽이 라이브 샷 안에서 제자리에 유지되도록 합니다. 이러한 방식은 단순한 장면에서는 효과적일 수 있지만, 영상이 복잡해지거나 물체가 빠르게 움직이면 어려움을 겪는 경우가 많습니다.

조명이 바뀌거나 피사체가 일부 가려지면 트래킹이 무너질 수도 있으며, 이로 인해 트랙이 흐르거나 갑자기 튀는 현상이 발생합니다. 그러면 워크플로가 느려지고 편집자가 샷의 일부 구간을 다시 작업해야 합니다. 물체의 방향이 빠르게 바뀌면 기존 모션 트래커가 이를 따라가지 못해 결과가 일관되지 않고 신뢰하기 어려워질 수 있습니다.

컴퓨터 비전이 모션 트래킹을 혁신하는 방식#

최첨단 컴퓨터 비전 시스템은 AI 모델을 사용해 비디오 속에서 움직이는 물체를 추적합니다. 지속적인 수동 조정이나 취약한 프레임 단위 트래킹에 의존하는 대신, 모델은 물체의 외형과 일반적인 움직임 방식을 학습합니다. 이를 통해 장면이 복잡해지거나 조명이 바뀌거나 물체가 잠시 사라지는 경우에도 모션 트래킹을 안정적으로 유지할 수 있습니다.

예를 들어 Ultralytics YOLO11 및 곧 출시될 Ultralytics YOLO26과 같은 컴퓨터 비전 모델은 모든 프레임에서 물체를 감지하여 물체 트래킹을 지원합니다. 간단히 말해, 이러한 모델은 감지된 각 물체에 대한 바운딩 박스와 confidence score를 출력하여 프레임에 무엇이 있고 어디에 있는지 식별합니다.

그림 2. 구역 내에서 Ultralytics YOLO11을 사용한 차량 트래킹 (출처)

흥미롭게도 YOLO 모델은 실제로 자체적으로 시간의 흐름에 따라 물체를 추적하지 않습니다. 대신 Ultralytics Python 패키지를 통해 트래킹이 활성화되며, 이 패키지는 YOLO 감지 결과를 ByteTrack 및 BoT-SORT와 같은 다중 객체 트래킹 알고리즘과 연결합니다. 이 설정에서 YOLO는 프레임별로 물체를 감지하고, 트래커는 여러 프레임에 걸쳐 해당 감지 결과를 연결하여 물체가 이동하는 동안 각 물체의 ID를 일관되게 유지합니다.

AI 기반 모션 트래킹의 실제 활용 사례#

다음으로 AI 기반 모션 트래킹이 실제로 영향을 미치고 있는 몇 가지 활용 사례를 자세히 살펴보겠습니다.

스포츠 분석 및 정밀한 선수 트래킹#

축구 경기에서는 선수들이 끊임없이 가속하고 멈추며 방향을 바꾸기 때문에 경기장 전체에서 움직임을 정확하게 측정하기 어렵습니다. 특히 선수들이 겹치거나 한곳에 몰리거나 혼잡한 구역을 통과할 때 이러한 순간에는 수동 트래킹이 제대로 작동하지 않는 경우가 많습니다.

AI 기반 모션 트래킹은 경기 진행 중 각 선수를 따라가고 움직임 경로를 명확하고 일관되게 유지하여 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어 최근 한 연구에서는 연구진이 여러 카메라 각도에서 YOLO11을 사용해 선수와 공을 감지했습니다. YOLO11은 모든 프레임에서 각 선수를 식별했으며, 트래킹 시스템은 시간의 흐름에 따라 해당 감지 결과를 연결하여 선수들이 이동하는 동안 각 선수의 ID를 일관되게 유지했습니다.

그림 3. 여러 축구 선수의 감지 및 트래킹 (출처)

증강 현실 및 가상 현실에서의 모션 트래킹#

증강 현실(AR)은 앱이 제품 위의 라벨, 바닥 위의 캐릭터 또는 사용자가 움직일 때 발 위에 표시되는 오버레이처럼 디지털 객체를 실제 세계에 배치할 수 있도록 합니다. 이러한 경험이 실제처럼 느껴지려면 사용자가 걸어 다니거나 휴대폰을 기울이거나 객체 자체를 움직일 때 가상 콘텐츠가 올바른 위치에 고정되어 있어야 합니다.

컴퓨터 비전은 모바일 장치가 무엇을 바라보고 있는지와 카메라가 장면 속에서 어떻게 움직이는지 이해하도록 돕기 때문에 여기서 핵심적인 역할을 합니다. 즉, 공간에서 객체가 어디에 있고 어떤 방향을 향하는지 추정한 다음 사용자가 움직일 때 해당 위치를 업데이트하여 3D 트래킹을 가능하게 합니다.

그림 4. AR 애플리케이션에서의 3D 트래킹 예시 (출처)

가상 현실(VR)도 유사한 트래킹 개념을 사용하지만 목표는 다릅니다. VR은 디지털 콘텐츠를 실제 세계에 고정하는 대신 사용자의 머리와 손을 추적하여 움직임에 따라 가상 세계가 자연스럽게 반응하도록 합니다.

이동하는 장비의 트래킹 및 공정 자동화#

산업 환경에서는 장비와 제품이 워크플로의 여러 단계를 거치며 이동하는 경우가 많습니다. 각 단계는 정확한 타이밍과 조정에 따라 달라집니다. 물품이 서로 다른 속도로 이동하거나 서로 겹치거나 빠르게 위치를 바꾸기 때문에 수동 트래킹은 뒤처질 수 있습니다.

AI 기반 모션 트래킹은 생산 시스템이 라인을 따라 이동하는 각 객체를 더 명확하게 파악하도록 돕습니다. 한 흥미로운 연구에서는 연결된 카메라 네트워크가 전체 생산 주기에 걸쳐 제품을 추적하고 실제 공정을 가상으로 복제한 디지털 트윈을 실시간으로 업데이트했습니다.

이 시스템은 각 제품을 식별하고 움직임을 추적하며 디지털 모델을 현장에서 발생하는 상황에 맞춰 유지했습니다. 이러한 방식은 모든 단계에서 운영자에게 신뢰할 수 있는 가시성을 제공하여 모니터링을 개선하고 더 안전한 운영을 지원했습니다. 또한 일관된 트래킹 데이터를 사용할 수 있을 때 모션 트래킹이 더욱 유연하고 확장 가능한 자동화를 가능하게 한다는 점도 보여주었습니다.

AI 기반 모션 트래킹의 장단점#

AI 기반 모션 트래킹을 사용하면 다음과 같은 장점이 있습니다.

• 가림 현상으로부터의 복구 개선: 비전 AI 시스템은 객체가 겹치거나 잠시 사라져도 트랙을 유지하거나 다시 확보할 수 있는 경우가 많습니다.
• 확장성: AI 트래커는 일단 배포되면 샷마다 설정을 반복하지 않고도 긴 비디오 클립과 여러 카메라 피드를 처리할 수 있습니다.
• 더 풍부한 모션 데이터: 트래킹 출력값을 사용하여 분석을 위한 경로, 개수, 체류 시간 및 기본 속도 추정치를 측정할 수 있습니다.

AI 기반 트래킹은 많은 경우에 효과적이지만 모든 환경에서 플러그 앤 플레이 방식으로 작동하는 것은 아닙니다. 다음과 같은 한계를 고려해야 합니다.

• 지속적인 유지 관리: 카메라 각도, 환경 또는 작업량이 바뀌면서 시간이 지남에 따라 성능이 달라질 수 있으므로 정기적인 업데이트가 필요한 경우가 많습니다.
• 통합의 복잡성: 트래커를 기존 비디오 편집기, 분석 시스템 또는 자동화 시스템에 연결하려면 어댑터, 캘리브레이션 및 추가 테스트가 필요할 수 있습니다.
• 극한 환경에서의 엣지 케이스: 저조도, 모션 블러, 심한 가림 현상 및 매우 작은 객체는 여전히 트래킹 오류를 일으킬 수 있습니다.

핵심 요점#

AI 기반 모션 트래킹 기능은 움직임이 빠르고 장면이 복잡하며 수동 수정으로 확장하기 어려운 실제 비디오 환경에서 더욱 실용적인 선택이 되고 있습니다. 컴퓨터 비전은 빠르게 발전하고 있으며, 그 결과 까다로운 환경에서도 트래킹 시스템을 더 쉽게 배포하고 신뢰성 있게 사용할 수 있게 되었습니다. 이에 따라 모션 트래킹은 로보틱스, 모바일 앱, 분석 및 콘텐츠 제작 전반에서 더욱 유용해지고 있습니다.

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