비전 AI를 활용한 공의 궤적 예측 개선

좋아하는 농구 선수가 슛을 던질 때, 공이 골대 안으로 들어갈지 빗나갈지 대개 알 수 있습니다. 사람은 다양한 농구 경기를 보면서 예상되는 결과를 알고 있기 때문에 이를 예측할 수 있습니다. 이제 카메라를 통해 농구 경기를 지켜보며 슛이 골대 안으로 들어갈지 판단하려는 기계를 상상해 보겠습니다.

이는 훨씬 더 복잡합니다. 경험을 통해 발달한 인간의 시각적 지능을 재현하는 일은 말처럼 간단하지 않습니다. 실제로 공 궤적 예측은 기계가 움직임, 회전, 각도를 분석하여 공이 어디에 떨어질지 예측하는 방법을 탐구하는 흥미로운 연구 분야입니다.

그림 1. 농구 슛의 궤적. (출처)

1537년 이른 시기에 이탈리아 수학자 니콜로 타르탈리아는 포탄을 45도 각도로 발사할 때 가장 멀리 날아간다는 사실을 발견했습니다. 그의 연구 결과는 오늘날 우리가 움직임과 예측을 이해하는 방식의 토대가 되었습니다.

이제 컴퓨터 과학과 인공지능(AI)의 발전으로 기계는 공의 궤적을 정확하게 실시간으로 예측할 수 있습니다. AI 시스템은 공의 위치, 속도, 회전, 각도와 같은 세부 정보를 분석하여 공이 어디에 떨어질지 예측할 수 있습니다. 이는 선수 훈련과 경기력 분석부터 의료 및 로보틱스에 이르기까지 다양한 애플리케이션에 도움이 됩니다.

특히 컴퓨터 비전은 기계가 주변 세계의 시각 정보를 해석하고 이해하도록 돕는 AI 분야입니다. 컴퓨터 비전은 시스템이 객체를 인식하고 움직임을 추적하며, 카메라나 동영상을 통해 본 내용을 파악할 수 있도록 합니다.

공 궤적 예측에 적용하면 Ultralytics YOLO11 및 Ultralytics YOLO26과 같은 컴퓨터 비전 모델이 시스템에서 프레임 단위로 공을 감지하고 추적하도록 지원할 수 있습니다. 이 시각 데이터는 각 프레임에서 공의 위치에 대한 정확한 정보를 제공하며, 이를 사용해 시간에 따른 공의 속도와 방향을 추정할 수 있습니다. 그런 다음 AI 모델과 다양한 알고리즘이 이 데이터를 사용하여 공이 다음에 어디로 이동할지 예측할 수 있습니다.

이 글에서는 공 궤적 예측, 관련된 다양한 접근 방식, 그리고 컴퓨터 비전의 역할을 살펴봅니다. 시작해 보겠습니다!

공 궤적 예측의 중요성#

공 궤적 예측은 흥미로운 연구 분야를 넘어 다양한 분야에서 실용적이고 영향력 있는 기술의 발전을 이끌고 있습니다. 예를 들어 자율주행 차량에서 궤적 예측은 자동차가 다른 차량, 자전거 이용자, 보행자의 향후 이동 경로를 예상할 수 있도록 합니다. 이러한 이동 객체가 다음 몇 초 동안 어디에 있을지 예측함으로써 자율주행 시스템은 속도를 조절하거나 차선을 변경하거나 잠재적인 충돌을 미리 피하여 더 안전하고 효율적인 결정을 내릴 수 있습니다.

마찬가지로 로보틱스에서 공 궤적 예측은 기계가 움직이는 객체를 높은 정밀도로 감지하고 추적하며 대응할 수 있도록 합니다. 이는 산업용 로봇이나 배송 드론처럼 빠르게 움직이는 물품을 실시간으로 처리해야 하는 자동화 시스템에서 특히 유용합니다.

공 궤적 예측 작동 방식 개요#

그렇다면 공의 궤적은 실제로 어떻게 예측할까요? 사용되는 방법에 따라 달라집니다. 일반적으로 모든 접근 방식은 같은 목표를 지향합니다. 현재 공이 어떻게 움직이는지 이해하고 다음에 어디로 이동할지 예측하는 것입니다.

사용되는 다양한 접근 방식 중 일부를 간단히 살펴보겠습니다.

• 물리학 기반 모델링: 이 접근 방식은 운동 법칙과 공기역학을 사용하여 속도, 발사 각도, 중력, 공기 저항과 같은 요인이 공의 비행 경로에 미치는 영향을 계산합니다.
• 머신 러닝 모델: 이러한 모델은 대규모 움직임 데이터 세트를 분석하여 공의 움직임 패턴을 학습하므로, 명시적인 물리 방정식에 의존하지 않고도 정확한 예측을 수행할 수 있습니다.
• 컴퓨터 비전 기반 예측: 이 방법은 동영상 영상을 사용하여 프레임 단위로 공을 감지하고 추적하며, 알고리즘이 공의 속도, 방향, 향후 위치를 추정하는 데 도움이 되는 시각 데이터를 생성합니다.
• 센서 기반 시스템: 이러한 시스템은 움직임 센서, 레이더 또는 적외선 카메라의 데이터를 사용하여 공의 위치, 속도, 회전을 실시간으로 정밀하게 측정합니다.
• 하이브리드 방법: 두 가지 이상의 기법을 결합합니다. 예를 들어 컴퓨터 비전과 물리학 기반 모델링을 통합하여 더 정확하고 안정적인 궤적 예측을 수행할 수 있습니다.

다음으로 컴퓨터 비전 기반 공 궤적 예측이 작동하는 방식과 이를 가능하게 하는 알고리즘을 자세히 살펴보겠습니다.

공 궤적 예측의 기본 원리#

컴퓨터 비전이 공 궤적 예측에서 어떤 역할을 하는지, 그리고 이러한 시스템이 어떻게 작동하는지 살펴보기 전에 기본 사항부터 정리해 보겠습니다.

공 궤적 예측은 일반적으로 추적과 움직임 모델링이라는 두 가지 주요 부분으로 구성됩니다. 추적 알고리즘은 동영상에서 프레임 단위로 공을 따라가며 공이 다음에 나타날 위치를 추정하는 데 사용됩니다. 이러한 방법은 단기 실시간 예측에 유용합니다.

반면 움직임 모델링 방법은 일반적으로 물리학 또는 머신 러닝을 활용하며 한 단계 더 나아갑니다. 이러한 방법은 공이 어디에 떨어질지까지 포함하여 공의 전체 경로를 예측하는 것을 목표로 합니다.

간단히 말해 추적은 공의 현재 위치와 움직임을 파악하고, 모델링은 해당 정보를 사용하여 공의 미래 경로와 낙하 지점을 추정합니다. 두 기능을 함께 사용하면 정확한 실시간 공 궤적 예측이 가능합니다.

추적과 움직임 모델링 자세히 살펴보기#

추적과 예측을 구분하는 것이 왜 중요한지 궁금할 수 있습니다. 이 주제를 더 자세히 살펴보면 많은 추적 알고리즘이 단순히 추적만 하는 것이 아니라는 점을 알 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 공이 다음에 나타날 위치에 대한 단기 예측도 수행합니다.

예를 들어 ByteTrack 또는 SORT와 같은 추적 알고리즘을 통해 객체 추적을 지원하는 YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델은 각 동영상 프레임의 감지 데이터를 사용하여 공의 다음 위치를 실시간으로 추정합니다. 이를 통해 공이 빠르게 움직이거나 일부 가려진 경우에도 시스템이 정확한 추적을 유지할 수 있습니다.

그러나 이러한 모델은 움직임을 추적하는 데는 뛰어나지만 일반적으로 공의 전체 비행 경로나 낙하 지점이 아닌 다음 위치만 예측합니다. 이때 움직임 모델링 방법이 중요해집니다.

다시 말해 컴퓨터 비전 모델만으로는 공의 궤적을 완전히 예측할 수 없습니다. 프레임 단위로 공의 위치를 감지하고 추적할 수는 있지만, 중력, 회전, 항력, 공기 저항과 같이 공의 움직임에 영향을 미치는 물리적 힘은 고려하지 못합니다.

그림 2. Ultralytics YOLO11을 사용한 공 감지 및 세그멘테이션 예시. (출처)

정확한 장기 예측을 위해 컴퓨터 비전의 시각 데이터는 움직임 모델링 방법과 결합되는 경우가 많습니다. 이러한 방법은 물리학 기반 방정식 또는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 시간에 따른 공의 움직임을 분석하고, 공이 어디에 떨어질지까지 포함한 전체 경로를 예측합니다.

컴퓨터 비전에서 공 추적에 사용되는 일반적인 알고리즘#

추적 알고리즘은 공 궤적 예측 시스템의 핵심 구성 요소입니다. 추적 알고리즘은 시간이 지남에 따른 공의 위치와 움직임을 추정하는 동시에, 공이 다른 객체에 의해 일시적으로 시야에서 가려지는 짧은 가림과 같은 문제를 처리합니다.

다음으로 일반적인 추적 알고리즘 몇 가지를 살펴보겠습니다.

Kalman Filter#

Kalman Filter는 측정값에 노이즈가 있거나 일부 누락된 경우에도 시간에 따른 객체의 위치와 속도를 추정하는 데 사용되는 수학적 알고리즘입니다. 예를 들어 NASA는 비행체의 경로를 추적하고 재구성하기 위해 Kalman Filter를 사용해 왔습니다.

센서 데이터와 비행체 움직임 모델을 결합하면 시스템은 노이즈가 있는 데이터를 정제하고 실제 비행 궤적을 정확하게 재구성하며 비행체가 다음에 어디로 이동할지 단기 예측을 수행할 수 있습니다. 따라서 이러한 필터는 다양한 분야의 실시간 추적 및 제어에 매우 유용합니다.

Kalman Filter 자체는 컴퓨터 비전 알고리즘이 아니지만, 공과 같은 움직이는 객체를 동영상 프레임 전반에서 추적하기 위해 비전 기반 시스템에서 흔히 사용됩니다. Kalman Filter는 객체가 다음에 나타날 위치를 예측하고, 그 예측을 실제 감지 데이터와 비교한 다음, 정확도를 유지하도록 추정값을 업데이트하는 방식으로 작동합니다. 이러한 지속적인 예측 및 보정 주기는 객체가 잠시 시야에서 사라지거나 갑자기 속도를 변경하는 경우에도 실시간 추적에 효과적입니다.

ByteTrack#

ByteTrack은 동영상 프레임 전반에서 공과 같은 움직이는 객체를 추적하는 데 사용되는 실시간 객체 추적 알고리즘입니다. 각 프레임에서 객체를 감지하고 시간에 따라 동일한 객체의 감지 결과를 연결하여 트랙릿(tracklet)이라는 연속 시퀀스를 생성합니다.

트랙릿은 객체가 어디에 있었고 어떻게 움직였는지를 보여 주는 짧은 프레임 시퀀스입니다. 이러한 연결 과정은 동영상 전체에서 시스템이 각 객체의 일관된 ID를 유지하도록 돕습니다.

낮은 신뢰도의 감지 결과를 폐기하는 기존 추적 방법과 달리 ByteTrack은 이러한 결과를 유지하고 다시 확인합니다. 따라서 객체가 빠르게 움직이거나 흐려지거나 잠시 가려진 경우에도 부드럽고 안정적인 추적을 유지할 수 있습니다. ByteTrack은 자체적으로 객체 감지기는 아니지만, Ultralytics YOLOv8 또는 YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델과 함께 사용되어 실시간으로 객체를 정확하고 안정적으로 추적하는 경우가 많습니다.

BoT-SORT#

BoT-SORT는 동영상 프레임 전반에서 시스템이 움직이는 객체를 추적하는 방식을 개선하는 고급 다중 객체 추적 알고리즘입니다. ByteTrack을 기반으로 하며 카메라 움직임 보정과 객체 재식별 같은 주요 기능을 추가합니다.

카메라 움직임 보정은 패닝이나 흔들림과 같은 카메라 움직임을 보정하고, 재식별 기능은 객체가 시야를 벗어났다가 다시 나타난 후에도 시스템이 동일한 객체를 인식하고 계속 추적하도록 합니다. BoT-SORT 역시 ByteTrack과 마찬가지로 YOLOv8 또는 YOLO11과 같은 모델과 함께 사용됩니다.

일반적인 궤적 예측 방법#

이제 추적이 어떻게 작동하고 공의 궤적 예측과 어떻게 연결되는지 살펴보았으므로, 공의 움직임을 추정하는 데 사용되는 주요 궤적 예측 알고리즘과 방법의 유형을 자세히 살펴보겠습니다.

물리학 기반 운동학 모델링#

물리학 기반 운동학 모델링은 기본적인 운동 법칙을 사용하여 공의 궤적을 예측합니다. 공의 초기 속도, 발사 각도, 중력, 공기 저항, 회전과 같은 요인을 고려하여 비행 경로를 계산합니다. 모델은 이러한 요인을 결합하여 특정 시점에 공이 어디에 있는지, 얼마나 빠르게 움직이는지, 어느 방향으로 이동하는지를 추정합니다.

예를 들어 야구나 골프와 같은 스포츠에서는 스윙 속도와 발사 각도를 바탕으로 공이 얼마나 멀리 어느 방향으로 이동할지 예측하는 데 도움이 됩니다. 제어된 환경에서는 매우 정확하지만, 바람, 바운드, 선수와의 상호작용처럼 예측하기 어려운 실제 환경의 조건에서는 성능이 저하되어 예측 오류가 발생할 수 있습니다.

컴퓨터 비전과 결합하면 물리 모델 기반 방법은 스포츠 분석 및 판정에 실용적으로 활용될 수 있습니다. 예를 들어 Hawk-Eye는 공의 3D 궤적을 실시간으로 재구성하는 다중 카메라 비전 시스템입니다.

Hawk-Eye는 여러 대의 동기화된 고속 카메라를 사용하여 다양한 각도에서 공의 위치를 촬영하고, 삼각측량, 운동학 방정식, 보간법을 적용하여 공의 경로를 추정합니다. 이러한 통합은 테니스, 크리켓, 축구 등 궤적 정확도가 라인 판정과 경기력 분석에 필수적인 스포츠에서 정밀한 추적과 의사 결정을 지원합니다.

머신 러닝 회귀 모델#

머신 러닝 회귀 모델은 명시적인 물리 방정식에 의존하지 않고 공의 미래 위치나 궤적을 예측할 수 있습니다. 대신 동영상 기반 추적 시스템이나 센서를 통해 수집한 위치, 속도, 회전, 각도 등의 데이터에서 패턴을 학습합니다.

컴퓨터 비전 추적 알고리즘과 결합하면 비전 시스템이 동영상 프레임 전반에서 공의 위치를 캡처합니다. 이 위치 데이터는 회귀 모델의 입력이 되며, 회귀 모델은 시간에 따라 공의 움직임이 어떻게 변하는지 학습합니다. 학습이 완료되면 모델은 이미 관측한 정보를 바탕으로 공의 다음 위치나 전체 경로를 예측할 수 있습니다.

예를 들어 탁구 로봇 또는 핑퐁 로봇 시스템의 경우, 수천 개의 추적 궤적으로 학습한 회귀 모델이 공의 비행 및 바운드 패턴을 실시간으로 예측하는 것으로 나타났습니다. 이를 통해 로봇은 위치를 조정하거나 빠르게 반응하여 핑퐁공 또는 탁구공을 잡거나 되받아칠 수 있습니다. 이러한 모델은 실제 사례에서 직접 학습하므로 순수한 물리학 기반 방법보다 회전, 공기 항력, 표면 접촉과 같은 예측하기 어려운 영향을 더 잘 처리하는 경우가 많습니다.

그림 3. 핑퐁 로봇이 공의 궤적을 예측하는 방법. (출처)

순환 신경망(RNNs) 및 장단기 메모리 네트워크(LSTMs)#

순환 신경망(RNNs)과 장단기 메모리 네트워크(LSTMs)는 움직임이나 기타 시계열 정보처럼 시간에 따라 변하는 데이터를 처리하도록 설계된 AI 모델입니다. 이전에 일어난 일을 기억할 수 있기 때문에 움직임 패턴을 인식하고 다음에 일어날 일을 예측하는 데 도움이 됩니다.

공 궤적 예측에서 이러한 모델은 공의 과거 위치, 속도, 회전이 공의 다음 이동 위치에 어떤 영향을 미치는지 학습합니다. 컴퓨터 비전 및 객체 추적과 결합하면 비전 시스템이 프레임 전반에서 공의 위치를 캡처할 수 있습니다. 그런 다음 RNN은 이 위치 시퀀스를 사용하여 공의 다음 움직임이나 전체 경로를 예측할 수 있습니다.

또한 LSTMs는 더 긴 시간 동안 정보를 기억할 수 있기 때문에 특히 효과적입니다. 이를 통해 공이 빠르게 움직이거나 방향을 바꾸는 경우에도 공의 전체 움직임을 추적할 수 있습니다.

최근 연구에서는 이 아이디어를 한 단계 더 발전시켰습니다. 과학자들은 선수들의 움직임과 상호작용을 분석하여 팀 스포츠에서 공의 궤적을 예측할 수 있는 계층적 Bi-LSTM 모델을 개발했습니다. 이러한 모델은 선수 행동의 패턴을 사용하여 공이 있을 가능성이 가장 높은 위치를 추론함으로써 공이 일시적으로 가려지거나 시야에서 벗어난 경우에도 공의 위치를 추정할 수 있습니다.

공 궤적 예측의 실제 활용 사례#

컴퓨터 비전과 공 궤적 예측에 대해 더 잘 이해했으므로, 스포츠, 재활, 로보틱스와 같은 분야에서의 실용적인 활용 사례를 살펴보겠습니다.

스포츠에서의 공 궤적 예측#

공이 어떻게 움직이고 어디에 떨어질지 이해하는 것은 많은 스포츠에서 매우 중요합니다. AI 모델은 카메라와 센서에서 얻은 정보를 사용하여 공의 경로와 초기 속도를 예측하고, 스포츠 팀이 플레이를 예측하며 기술을 개선하고 더 현명한 결정을 내리도록 돕습니다.

또한 회전이나 릴리스 각도와 같은 요인을 분석하여 선수 훈련을 지원하고, 선수들이 경기력을 향상하며 부상을 예방하도록 돕습니다. 현재 많은 첨단 스포츠 훈련 시스템이 기술 개발과 전략 향상을 위해 공 궤적 예측을 사용하고 있습니다.

예를 들어 연구자들은 테니스공의 경로를 감지하고 예측할 수 있는 테니스 로봇용 컴퓨터 비전 시스템을 개발했습니다. 스테레오 카메라와 합성곱 신경망을 사용하는 이 시스템은 로봇이 공을 3차원(x축, y축, z축)으로 보고 경기 중 더 정확하게 대응하도록 지원합니다. 이는 선수들의 대회 대비 훈련을 위한 획기적인 도구가 될 수 있습니다.

그림 4. 빨간색은 시뮬레이션 경로를, 파란색은 로봇의 공 궤적 예측을 나타냅니다. (출처)

컴퓨터 비전 기반 공 궤적 예측의 장단점#

컴퓨터 비전 기반 공 궤적 예측 시스템을 사용하는 주요 장점은 다음과 같습니다.

• 실시간 예측: 이러한 시스템은 공이 고속으로 움직이는 경우에도 공의 미래 경로를 즉시 정확하게 예측할 수 있습니다.
• 비침습적: 물리적 센서나 마커 없이 동영상 입력만으로 작동할 수 있습니다.
• 확장 가능하고 적응성이 높음: 비전 기반 공 궤적 예측 시스템은 표준 카메라 설정을 사용하여 다양한 스포츠와 환경에 적용할 수 있습니다.

컴퓨터 비전 기반 공 궤적 예측에는 많은 이점이 있지만 고려해야 할 몇 가지 한계도 있습니다. 다음과 같은 요소를 염두에 두어야 합니다.

• 가림 문제: 공이 선수나 다른 객체 뒤에 가려지면 예측 정확도가 낮아지는 경우가 많습니다.
• 조명 및 가시성 문제: 야간처럼 조명이 열악하거나 배경이 복잡한 환경에서는 이러한 시스템의 성능이 저하될 수 있습니다.
• 높은 연산 요구 사항: 높은 프레임 레이트의 동영상과 딥 러닝 모델을 처리하려면 강력하고 비용이 높은 하드웨어가 필요합니다.

핵심 요점#

비전 AI를 활용한 공 궤적 예측은 물리학, 컴퓨터 비전, 머신 러닝을 결합하여 움직임을 놀라운 정확도로 이해하고 예측합니다. 스포츠 경기력 분석부터 환자 회복 지원과 산업 자동화 시스템에 이르기까지 궤적 예측은 시각 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환합니다. 기술이 계속 발전함에 따라 경기력, 안전성, 의사 결정을 향상하는 더 스마트하고 빠르며 적응성 높은 방법이 마련되고 있습니다.

성장하는 커뮤니티에 참여하고 GitHub 저장소에서 실습 중심의 AI 리소스를 살펴보세요. 지금 비전 AI를 활용해 개발하려면 라이선스 옵션을 확인해 보세요. 농업 분야의 AI가 농업을 어떻게 변화시키고 있는지, 그리고 로보틱스 분야의 Vision AI가 솔루션 페이지를 통해 미래를 어떻게 형성하고 있는지 알아보세요.