Vision AI가 어떻게 공의 궤적 예측을 개선하고 스포츠, 로봇 공학 및 기타 스마트 애플리케이션에 실시간 인사이트를 제공하는지 알아보세요.
Vision AI가 어떻게 공의 궤적 예측을 개선하고 스포츠, 로봇 공학 및 기타 스마트 애플리케이션에 실시간 인사이트를 제공하는지 알아보세요.
좋아하는 농구 선수가 슛을 던지면 슛이 골대에 들어갈지 아니면 빗나갈지 알 수 있는 경우가 많습니다. 인간은 다양한 농구 경기를 보았기 때문에 슛이 들어갈지 안 들어갈지 예측할 수 있습니다. 이제 카메라를 통해 농구 경기를 지켜보는 기계가 슛이 골대에 들어갈지 알아내려고 노력한다고 상상해 보세요.
훨씬 더 복잡합니다. 우리가 경험을 통해 발달하는 시각적 지능을 복제하는 것은 생각만큼 간단하지 않습니다. 실제로 공의 궤적 예측은 기계가 동작, 회전, 각도를 분석하여 공이 어디에 떨어질지 예측하는 방법을 탐구하는 흥미로운 연구 분야입니다.
1537년 이탈리아의 수학자 니콜로 타르탈리아는 대포가 45도 각도로 발사될 때 가장 멀리 날아간다는 사실을 발견했습니다. 그의 발견은 오늘날 우리가 운동과 예측을 이해하는 방법의 토대가 되었습니다.
이제 컴퓨터 과학과 인공지능(AI)의 발전으로 기계가 공의 궤적을 실시간으로 정확하게 예측할 수 있게 되었습니다. AI 시스템은 공의 위치, 속도, 스핀, 각도 등의 세부 정보를 분석하여 공이 어디에 떨어질지 예측할 수 있습니다. 이는 선수 훈련 및 경기력 분석부터 의료 및 로봇 공학에 이르기까지 다양한 분야에 도움이 됩니다.
특히 컴퓨터 비전은 기계가 주변 세계의 시각 정보를 해석하고 이해하는 데 도움을 주는 AI의 한 분야입니다. 컴퓨터 비전은 시스템이 사물을 인식하고 움직임을 추적하며 카메라나 비디오를 통해 보이는 것을 이해할 수 있게 해줍니다.
공의 궤적 예측에 적용할 경우, Ultralytics YOLO11 및 Ultralytics YOLO26과 같은 컴퓨터 비전 모델은 시스템이 프레임별로 공을 감지하고 추적하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이 시각적 데이터는 각 프레임에서 공의 위치에 대한 정확한 정보를 제공하며, 이를 통해 시간에 따른 공의 속도와 방향을 예측할 수 있습니다. 그런 다음 AI 모델과 다양한 알고리즘이 이 데이터를 사용하여 공이 다음에 어디로 갈지 예측할 수 있습니다.
이 글에서는 공의 궤적 예측과 관련된 다양한 접근 방식, 컴퓨터 비전의 역할에 대해 살펴봅니다. 시작해 보겠습니다!
공의 궤적 예측은 흥미로운 연구 분야를 넘어 다양한 분야에서 실용적이고 영향력 있는 기술 개발을 주도하고 있습니다. 예를 들어, 자율주행 차량에서는 궤적 예측을 통해 자동차가 다른 차량, 자전거, 보행자의 미래 경로를 예측할 수 있습니다. 자율주행 시스템은 이러한 움직이는 물체가 향후 몇 초 내에 어디에 있을지를 예측함으로써 속도를 조절하거나 차선을 변경하거나 잠재적인 충돌을 미리 피함으로써 보다 안전하고 효율적인 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
마찬가지로 로봇 공학에서도 공의 궤적 예측을 통해 기계가 움직이는 물체를 매우 정밀하게 감지, 추적 및 반응할 수 있습니다. 이는 산업용 로봇이나 배송 드론처럼 빠르게 움직이는 물체를 실시간으로 처리해야 하는 자동화 시스템에서 특히 유용합니다.
그렇다면 공의 궤적을 예측하는 방법은 실제로 어떻게 작동할까요? 사용하는 방법에 따라 다릅니다. 일반적으로 모든 접근 방식은 공이 현재 어떻게 움직이는지 이해하고 다음에 어디로 갈지 예측한다는 동일한 목표를 가지고 있습니다.
다음은 사용된 다양한 접근 방식 중 일부입니다:
다음으로 컴퓨터 비전 기반 공의 궤적 예측이 어떻게 작동하는지, 그리고 이를 가능하게 하는 알고리즘에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
컴퓨터 비전이 공의 궤적 예측에 어떤 역할을 하는지, 그리고 이러한 시스템이 어떻게 작동하는지 살펴보기 전에 기본적인 사항을 살펴보겠습니다.
공의 궤적 예측에는 일반적으로 추적과 모션 모델링이라는 두 가지 주요 부분이 포함됩니다. 추적 알고리즘은 동영상에서 공의 프레임을 한 프레임씩 따라가면서 다음에 공이 나타날 위치를 예측하는 데 사용됩니다. 이러한 방법은 단기간의 실시간 예측에 유용합니다.
반면, 모션 모델링 방법(일반적으로 물리학 또는 머신 러닝과 관련된)은 한 단계 더 나아갑니다. 공이 착지할 위치를 포함하여 공의 전체 경로를 예측하는 것을 목표로 합니다.
간단히 말해, 트래킹은 공의 현재 위치와 움직임을 파악하고, 모델링은 해당 정보를 사용하여 공의 미래 경로와 착지 지점을 예측합니다. 이 두 가지를 함께 사용하면 정확한 실시간 공의 궤적 예측이 가능합니다.
추적과 예측의 구분이 왜 중요한지 궁금하실 것입니다. 이 주제를 자세히 살펴보면서 많은 추적 알고리즘이 단순히 추적만 하는 것이 아니라는 것을 알게 될 것입니다. 또한 공이 다음에 나타날 위치를 단기적으로 예측하기도 합니다.
예를 들어, 바이트트랙이나 SORT와 같은 추적 알고리즘을 통해 객체 추적을 지원하는 YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델은 각 비디오 프레임의 감지 데이터를 사용하여 공의 다음 위치를 실시간으로 추정합니다. 이를 통해 공이 빠르게 움직이거나 부분적으로 가려져도 시스템이 정확한 추적을 유지할 수 있습니다.
그러나 이러한 모델은 모션을 추적하는 데는 뛰어나지만 일반적으로 공의 전체 비행 경로나 착지 지점이 아닌 다음 위치만 예측합니다. 바로 이 점에서 모션 모델링 방법이 필수적입니다.
즉, 컴퓨터 비전 모델만으로는 공의 궤적을 완벽하게 예측할 수 없습니다. 공의 위치를 프레임 단위로 감지하고 추적할 수는 있지만 중력, 스핀, 항력 또는 공기 저항과 같이 공의 움직임에 영향을 미치는 물리적 힘은 고려하지 않습니다.
정확한 장기 예측을 위해 컴퓨터 비전의 시각 데이터를 모션 모델링 방법과 결합하는 경우가 많습니다. 이러한 방법은 물리 기반 방정식 또는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 시간에 따른 공의 움직임을 분석하고 공이 착지할 위치를 포함한 전체 경로를 예측합니다.
트래킹 알고리즘은 공의 궤적 예측 시스템에서 매우 중요한 부분입니다. 추적 알고리즘은 시간에 따른 공의 위치와 움직임을 추정하는 동시에 짧은 오클루전(공이 다른 물체에 의해 일시적으로 시야에서 가려지는 경우)과 같은 문제를 처리합니다.
다음으로 몇 가지 일반적인 추적 알고리즘을 살펴보겠습니다.
칼만 필터는 측정값이 노이즈가 있거나 불완전한 경우에도 시간에 따른 물체의 위치와 속도를 추정하는 데 사용되는 수학적 알고리즘입니다. 예를 들어 NASA는 비행 차량의 경로를 추적하고 재구성하는 데 칼만 필터를 사용했습니다.
센서 데이터와 차량 모션 모델을 결합하여 노이즈 데이터를 제거하고 실제 비행 궤적을 정확하게 재구성하며 차량이 다음에 어디로 갈지 단기적으로 예측할 수 있습니다. 따라서 이 필터는 다양한 분야에서 실시간 추적 및 제어에 매우 유용합니다.
칼만 필터 자체는 컴퓨터 비전 알고리즘이 아니지만, 일반적으로 비디오 프레임에서 공과 같이 움직이는 물체를 추적하기 위해 비전 기반 시스템에서 사용됩니다. 이 알고리즘은 물체가 다음에 나타날 위치를 예측하고, 그 예측을 실제 감지 데이터와 비교한 다음 정확도를 유지하기 위해 추정치를 업데이트하는 방식으로 작동합니다. 이러한 지속적인 예측 및 수정 주기를 통해 물체가 시야에서 잠시 사라지거나 속도가 갑자기 변하는 경우에도 실시간 추적에 효과적입니다.
바이트트랙은 비디오 프레임에서 공과 같이 움직이는 물체를 추적하는 데 사용되는 실시간 객체 추적 알고리즘입니다. 각 프레임에서 객체를 감지하고 시간이 지남에 따라 동일한 객체의 감지를 연결하여 트래클릿이라는 연속 시퀀스를 생성하는 방식으로 작동합니다.
트래클릿은 객체가 어디에 있었고 어떻게 움직이는지를 보여주는 짧은 일련의 프레임입니다. 이 연결 프로세스는 시스템이 동영상 전체에서 각 객체의 일관된 정체성을 유지하는 데 도움이 됩니다.
신뢰도가 낮은 감지를 폐기하는 기존 추적 방식과 달리, ByteTrack은 감지를 유지한 후 다시 확인합니다. 따라서 물체가 빠르게 움직이거나 흐릿해지거나 잠시 숨어 있는 경우에도 원활하고 안정적인 추적을 유지할 수 있습니다. 바이트트랙은 그 자체로 객체 감지기는 아니지만, 종종 울트라틱스 YOLOv8 또는 YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델과 함께 사용되어 실시간으로 정확하고 안정적으로 객체를 추적합니다.
BoT-SORT는 시스템이 비디오 프레임에서 움직이는 객체를 추적하는 방식을 개선하는 고급 다중 객체 추적 알고리즘입니다. ByteTrack을 기반으로 카메라 움직임 보정 및 객체 재식별과 같은 주요 기능을 추가합니다.
카메라 모션 보정 기능은 패닝이나 흔들림과 같은 카메라 움직임을 보정하는 데 도움이 되며, 재식별 기능은 동일한 물체가 시야에서 사라졌다가 다시 나타난 후에도 시스템이 이를 인식하고 계속 추적할 수 있게 해줍니다. 바이트트랙과 마찬가지로 YOLOv8 또는 YOLO11과 같은 모델과 함께 사용되기도 합니다.
이제 트래킹이 어떻게 작동하고 공의 궤적을 예측하는 데 어떻게 연결되는지 살펴봤으니 공의 움직임을 예측하는 데 사용되는 주요 유형의 궤적 예측 알고리즘과 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
물리학 기반 운동학 모델링은 기본 운동 법칙을 사용하여 공의 궤적을 예측합니다. 공의 초기 속도, 발사 각도, 중력, 공기 저항, 스핀과 같은 요소를 고려하여 공의 비행 경로를 계산합니다. 이러한 요소를 결합하여 모델은 공이 어느 순간에 어디에 있는지, 얼마나 빨리 움직일지, 어느 방향으로 움직일지 예측합니다.
예를 들어, 야구나 골프와 같은 스포츠에서는 스윙 속도와 발사 각도를 기반으로 공이 얼마나 멀리, 어떤 방향으로 날아갈지 예측하는 데 도움이 됩니다. 통제된 환경에서는 매우 정확하지만 바람, 바운스 또는 선수의 상호 작용과 같이 예측할 수 없는 실제 조건에서는 예측 오류가 발생할 수 있습니다.
컴퓨터 비전과 결합하면 물리 모델 기반 방법을 스포츠 분석 및 심판 판정에 실용적으로 적용할 수 있습니다. 예를 들어 Hawk-Eye는 공의 3D 궤적을 실시간으로 재구성하는 멀티 카메라 비전 시스템입니다.
여러 대의 동기화된 고속 카메라를 사용하여 여러 각도에서 공의 위치를 캡처하고 삼각 측량, 운동 방정식 및 보간 방법을 적용하여 공의 경로를 추정합니다. 이러한 통합 기능은 테니스, 크리켓, 축구 등 라인 콜과 경기력 분석에 궤적 정확도가 필수적인 스포츠에서 정확한 추적과 의사 결정을 지원합니다.
머신러닝 회귀 모델은 명시적인 물리 방정식에 의존하지 않고도 공의 미래 위치나 궤적을 예측할 수 있습니다. 대신 비디오 기반 추적 시스템이나 센서를 통해 수집한 위치, 속도, 스핀, 각도 등의 데이터에서 패턴을 학습합니다.
비전 시스템은 컴퓨터 비전 추적 알고리즘과 결합하여 비디오 프레임에서 공의 위치를 캡처합니다. 이 위치 데이터는 공의 움직임이 시간에 따라 어떻게 변화하는지 학습하는 회귀 모델의 입력이 됩니다. 학습이 완료되면 모델은 이미 관찰한 내용을 바탕으로 공의 다음 위치 또는 전체 경로를 예측할 수 있습니다.
예를 들어 탁구 로봇이나 탁구 로봇 시스템의 경우, 수천 개의 추적 궤적을 학습한 회귀 모델을 통해 공의 비행 및 바운스 패턴을 실시간으로 예측하는 것으로 나타났습니다. 이를 통해 로봇은 탁구공이나 탁구공을 잡거나 되돌리기 위해 스스로 위치를 정하거나 빠르게 반응할 수 있습니다. 이러한 모델은 실제 사례를 통해 직접 학습하기 때문에 스핀, 공기 저항 또는 표면 접촉과 같은 예측할 수 없는 효과를 순수 물리 기반 방식보다 더 잘 처리하는 경우가 많습니다.
순환 신경망 (RNN)과 장단기 메모리 네트워크(LSTM)는 움직임이나 기타 시계열 정보처럼 시간에 따라 변화하는 데이터를 처리하도록 설계된 AI 모델입니다. 이전에 일어난 일을 기억할 수 있어 움직임 패턴을 인식하고 다음에 일어날 일을 예측하는 데 도움이 됩니다.
공의 궤적 예측에서 이러한 모델은 공의 과거 위치, 속도, 회전이 공이 다음에 어디로 갈지 예측하는 데 어떤 영향을 미치는지 학습합니다. 컴퓨터 비전 및 객체 추적과 결합하면 비전 시스템이 여러 프레임에 걸쳐 공의 위치를 캡처할 수 있습니다. 그런 다음 RNN은 이 위치 순서를 사용하여 공의 다음 움직임 또는 전체 경로를 예측할 수 있습니다.
또한 LSTM은 장기간에 걸쳐 정보를 기억할 수 있기 때문에 특히 영향력이 큽니다. 따라서 공이 빠르게 움직이거나 방향이 바뀌어도 공의 전체 움직임을 추적할 수 있습니다.
최근 연구에서는 이 아이디어를 한 단계 더 발전시켰습니다. 과학자들은 팀 스포츠에서 선수들이 어떻게 움직이고 서로 상호작용하는지를 분석하여 공의 궤적을 예측할 수 있는 계층적 Bi-LSTM 모델을 개발했습니다. 이 모델은 공이 일시적으로 숨겨지거나 시야에서 벗어난 경우에도 공의 위치를 추정할 수 있으며, 선수 행동의 패턴을 이용해 공이 있을 가능성이 가장 높은 위치를 추론할 수 있습니다.
컴퓨터 비전과 공의 궤적 예측에 대한 이해를 바탕으로 스포츠, 재활, 로봇 공학 등의 분야에서 실제로 어떻게 활용되는지 살펴보세요.
공이 어떻게 움직이고 어디에 떨어질지 이해하는 것은 많은 스포츠에서 매우 중요합니다. AI 모델은 카메라와 센서에서 얻은 정보를 사용하여 공의 경로와 초기 속도를 예측함으로써 스포츠 팀이 플레이를 예측하고 기술을 개선하며 더 현명한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
또한 스핀이나 릴리스 각도와 같은 요소를 분석하여 선수 훈련을 지원함으로써 선수의 경기력 향상과 부상 방지를 돕습니다. 현재 많은 최첨단 스포츠 훈련 시스템에서 기술 개발과 전략을 향상시키기 위해 공의 궤적 예측을 사용하고 있습니다.
예를 들어, 연구자들은 테니스 공의 경로를 감지하고 예측할 수 있는 테니스 로봇용 컴퓨터 비전 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 스테레오 카메라와 컨볼루션 신경망을 사용하여 로봇이 3차원(x축, y축, z축)으로 공을 보고 플레이 중에 보다 정확하게 반응할 수 있도록 도와줍니다. 이는 대회를 위한 선수 훈련의 판도를 바꾸는 도구가 될 수 있습니다.
컴퓨터 비전 기반 공의 궤적 예측 시스템을 사용하면 얻을 수 있는 몇 가지 주요 이점은 다음과 같습니다:
컴퓨터 비전 기반 공의 궤적 예측에는 많은 이점이 있지만 고려해야 할 몇 가지 제한 사항도 있습니다. 다음은 몇 가지 고려해야 할 요소입니다:
비전 AI로 공의 궤적을 예측하면 물리학, 컴퓨터 비전, 머신러닝을 결합하여 놀라운 정확도로 움직임을 이해하고 예측할 수 있습니다. 스포츠 경기력 분석부터 환자 회복 지원 및 산업 자동화 시스템에 이르기까지, 궤적 예측은 시각적 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환합니다. 기술이 계속 발전함에 따라 성능, 안전 및 의사 결정을 향상시키는 더 스마트하고 빠르며 적응력 있는 방법을 위한 길을 열어가고 있습니다.
성장하는 커뮤니티의 일원이 되어 GitHub 리포지토리에서 실습용 AI 리소스를 살펴보세요. 지금 바로 Vision AI로 구축하려면 라이선스 옵션을 살펴보세요. 솔루션 페이지에서 농업 분야의 AI가 농업을 어떻게 변화시키고 있는지, 로봇 공학 분야의 Vision AI가 미래를 어떻게 만들어가고 있는지 알아보세요.
