스포츠, 로봇공학, 모바일 앱 및 기타 실제 작업 흐름 전반에서 AI와 컴퓨터 비전이 어떻게 모션 트래킹을 더 스마트하고, 빠르며, 안정적으로 만드는지 알아보세요.
스포츠, 로봇공학, 모바일 앱 및 기타 실제 작업 흐름 전반에서 AI와 컴퓨터 비전이 어떻게 모션 트래킹을 더 스마트하고, 빠르며, 안정적으로 만드는지 알아보세요.
무대 연극을 관람할 때 좋아하는 배우가 무대를 가로질러 움직이면, 의식적인 노력 없이도 시선이 자연스럽게 따라간다. 인간에게 이런 움직임 추적은 본능적으로 느껴진다. 뇌는 순간순간 보는 장면을 자동으로 연결하며, 장면이 바뀌어도 빈틈을 메우고 연속성을 유지한다.
기계에 있어서는 동일한 작업이 훨씬 더 복잡하다. 카메라는 영상을 개별 프레임의 연속으로 포착하며, 시스템은 동일한 물체를 단계별로 반복적으로 식별하여 이동 위치를 추정하고 추적 대상인지 여부를 판단해야 한다.
이 과제는 모션 트래킹의 핵심입니다. 모션 트래킹은 시간에 따라 영상 속 물체를 추적하는 기술로, 스포츠 분석, 로봇공학, 모바일 애플리케이션 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다.
전통적인 모션 및 카메라 트래킹은 수동 설정, track , 키프레임에 의존하는 경우가 많습니다. 단순한 장면에서는 작동할 수 있지만, 움직임이 빠르거나 부분적으로 가려진 경우 빠르게 느려지고 신뢰성이 떨어집니다.
컴퓨터 비전의 최근 발전으로 이 작업이 훨씬 쉬워졌습니다. 컴퓨터 비전은 기계가 이미지와 영상을 이해하도록 돕는 인공지능의 한 분야로, 동작 추적을 더 정확하게 만들고 수작업에 대한 의존도를 낮춥니다. 각 프레임에서 물체를 감지하고 시간에 따라 그 정체성을 일관되게 유지함으로써, 이러한 시스템은 실제 환경에서 track 더 안정적으로 track .
이 글에서는 컴퓨터 비전이 모션 트래킹을 어떻게 더 효율적으로 만들 수 있는지 살펴보겠습니다. 시작해 보죠!
기존의 모션 트래킹은 특히 영상 편집 및 VFX 작업 흐름에서 영상 속 움직이는 요소에 그래픽, 효과 또는 오버레이를 부착하는 것을 목표로 할 때, 세심한 수동 설정이 필요한 경우가 많습니다.
많은 워크플로는 샷의 특정 부분에 track 배치하는 것으로 시작하며, 이후 소프트웨어가 프레임 간에 이를 추적하여 모션 경로를 매핑합니다. 이는 After Effects와 같은 도구에서 흔히 볼 수 있으며, Premiere Pro에서도 마스크 추적과 같은 기능을 통해 유사한 워크플로가 구현됩니다. 여기서 편집자는 시간에 따라 track 영역을 track .
매치 무빙은 또 다른 일반적인 방법입니다. 이는 디지털 요소를 실제 카메라 움직임과 정렬시켜 라이브 샷 내에서 효과나 그래픽이 제자리에 유지되도록 돕습니다. 이러한 접근법은 단순한 장면에서는 효과적일 수 있지만, 영상이 복잡해지거나 물체가 빠르게 움직일 때는 종종 어려움을 겪습니다.
추적은 조명 변화나 피사체가 부분적으로 가려질 때도 실패할 수 있으며, 이로 인해 track 드리프트되거나 갑작스럽게 점프하는 현상이 발생할 수 있습니다. 이는 작업 흐름을 늦추고 편집자가 샷의 일부를 다시 작업하도록 강요합니다. 물체가 방향을 급격히 전환할 때 구형 모션 트래커는 이를 따라잡기 어려워 결과의 일관성이 떨어지고 신뢰도가 낮아집니다.
최첨단 컴퓨터 비전 시스템은 AI 모델을 활용해 영상 속 움직이는 물체를 추적합니다. 지속적인 수동 조정이나 불안정한 프레임별 추적에 의존하지 않고, 모델이 물체의 모양과 움직임 패턴을 학습합니다. 이를 통해 장면이 복잡해지거나 조명 변화가 발생하거나 물체가 잠시 사라져도 모션 트래킹이 안정적으로 유지됩니다.
예를 들어, 컴퓨터 비전 모델인 Ultralytics YOLO11 및 곧 출시될 Ultralytics 같은 컴퓨터 비전 모델은 모든 프레임에서 객체를 탐지하여 객체 추적을 지원합니다. 간단히 말해, 이들은 프레임 내에 무엇이 있고 어디에 있는지 식별하여 탐지된 각 객체에 대해 바운딩 박스와 신뢰도 점수를 출력합니다.
흥미롭게도 YOLO 자체적으로 시간에 따른 track 않습니다. 대신 Ultralytics Python 통해 추적 기능이 활성화되며, 이 패키지는 YOLO ByteTrack 및 BoT-SORT와 같은 다중 객체 추적 알고리즘과 연결합니다. 이 설정에서 YOLO 프레임별로 객체를 YOLO , 트래커는 프레임 간 탐지 결과를 연결하여 이동하는 각 객체에 대해 일관된 ID를 유지합니다.
다음으로, 인공지능 기반 모션 트래킹이 실질적인 영향을 미치고 있는 몇 가지 실제 적용 사례를 자세히 살펴보겠습니다.
축구 경기에서 선수들은 끊임없이 가속하고, 멈추고, 방향을 전환하기 때문에 경기장 전체를 가로지르는 움직임을 정확히 측정하기 어렵습니다. 특히 선수들이 겹치거나, 한데 뭉치거나, 혼잡한 지역을 통과할 때 수동 추적은 종종 실패합니다.
인공지능 기반 동작 추적 기술은 각 선수의 움직임을 실시간으로 추적하여 이동 경로를 명확하고 일관되게 유지하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 최근 한 연구에서는 YOLO11 활용해 여러 카메라 각도에서 detect 공을 detect . YOLO11 모든 프레임에서 각 선수를 YOLO11 , 추적 시스템은 시간 경과에 따라 이러한 탐지 결과를 연결하여 선수들이 이동하는 동안 신원을 일관되게 유지했습니다.
증강 현실(AR) 은 앱이 실제 세계에 디지털 객체를 배치할 수 있게 해주는 기술입니다. 예를 들어 제품에 부착된 라벨, 바닥에 나타난 캐릭터, 걸을 때 발 위에 겹쳐지는 오버레이 등이 있습니다. 이러한 경험이 현실감 있게 느껴지려면, 사용자가 걸어 다니거나 휴대폰을 기울이거나 객체 자체를 움직일 때 가상 콘텐츠가 정확한 위치에 고정되어 있어야 합니다.
컴퓨터 비전은 모바일 기기가 보고 있는 대상과 카메라가 장면 내에서 어떻게 움직이는지 이해하도록 돕기 때문에 여기서 핵심적인 역할을 합니다. 즉, 물체가 공간에서 어디에 위치하고 어떻게 방향을 잡고 있는지 추정하고, 사용자가 움직일 때 그 위치를 업데이트함으로써 3D 추적을 가능하게 합니다.
가상 현실(VR)은 유사한 추적 개념에 의존하지만 목표는 다릅니다. 디지털 콘텐츠를 현실 세계에 고정시키는 대신, VR은 사용자의 머리와 손을 추적하여 움직임에 따라 가상 세계가 자연스럽게 반응하도록 하는 데 중점을 둡니다.
산업 환경에서는 장비와 제품이 작업 흐름의 여러 단계를 거치며 이동하는 경우가 많습니다. 각 단계는 정확한 타이밍과 조정에 의존합니다. 물품이 서로 다른 속도로 이동하거나, 서로 겹치거나, 위치를 빠르게 변경하기 때문에 수동 추적은 뒤처질 수 있습니다.
인공지능 기반 동작 추적 기술은 생산 라인을 통과하는 각 물체의 움직임을 더 명확하게 파악할 수 있도록 지원합니다. 흥미로운 연구에서 연결된 카메라 네트워크는 제품의 전체 생산 주기를 추적하며 실제 공정의 가상 복제본인 디지털 트윈을 실시간으로 업데이트했습니다.
시스템은 각 제품을 식별하고 이동 경로를 추적하며, 현장 상황과 디지털 모델을 지속적으로 동기화했습니다. 이 접근 방식은 운영자에게 모든 단계에서 신뢰할 수 있는 시각을 제공함으로써 모니터링을 개선하고 안전한 운영을 지원했습니다. 또한 일관된 추적 데이터가 확보될 경우 모션 추적이 어떻게 더 유연하고 확장 가능한 자동화를 가능하게 하는지 보여주었습니다.
AI 기반 모션 트래킹을 사용할 때의 몇 가지 장점은 다음과 같습니다:
AI 기반 추적은 많은 경우에서 효과적이지만, 모든 환경에서 바로 사용 가능한 것은 아닙니다. 고려해야 할 몇 가지 제한 사항은 다음과 같습니다:
인공지능 기반 모션 트래킹 기능은 움직임이 빠르고 장면이 복잡하며 수동 수정이 확장성을 갖기 어려운 실제 영상 환경에서 점점 더 실용적인 선택지로 부상하고 있습니다. 컴퓨터 비전 기술이 빠르게 발전함에 따라 트래킹 시스템은 까다로운 조건에서도 더 쉽게 배포되고 신뢰성이 높아지고 있습니다. 그 결과 모션 트래킹은 로봇공학, 모바일 앱, 분석, 콘텐츠 제작 등 다양한 분야에서 더욱 유용해지고 있습니다.
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