비전 AI를 활용한 공 궤적 예측 개선

좋아하는 농구 선수가 슛을 던질 때, 우리는 종종 그 공이 골대에 들어갈지 빗나갈지 알 수 있습니다. 사람으로서 우리는 다양한 농구 경기를 본 경험이 있고 무엇을 기대해야 할지 알기 때문에 이를 예측할 수 있습니다. 이제 기계가 카메라를 통해 농구 경기를 지켜보며 슛이 골대에 들어갈지 파악하려고 시도한다고 상상해 보십시오.

이는 훨씬 더 복잡합니다. 우리가 경험을 통해 개발하는 시각 지능을 복제하는 것은 말처럼 간단하지 않습니다. 사실, 공 궤적 예측은 기계가 어떻게 움직임, 회전, 각도를 분석하여 공이 어디에 떨어질지 예측할 수 있는지 탐구하는 매혹적인 연구 분야입니다.

그림 1. 농구 슛의 궤적. (출처)

1537년경, 이탈리아 수학자 니콜로 타르탈리아는 포탄이 45도 각도로 발사될 때 가장 멀리 이동한다는 사실을 발견했습니다. 그의 연구 결과는 오늘날 우리가 움직임과 예측을 이해하는 방식의 기초가 되었습니다.

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

특히 컴퓨터 비전은 기계가 주변 환경에서 시각적 정보를 해석하고 이해하도록 돕는 AI 분야입니다. 이것이 바로 시스템이 카메라나 비디오를 통해 사물을 인식하고, 움직임을 추적하며, 보이는 내용을 파악할 수 있게 하는 기술입니다.

공 궤적 예측에 적용될 때, Ultralytics YOLO11 및 Ultralytics YOLO26과 같은 컴퓨터 비전 모델은 시스템이 공을 프레임 단위로 감지하고 추적하도록 도울 수 있습니다. 이 시각적 데이터는 각 프레임에서 공의 위치에 대한 정확한 정보를 제공하며, 이는 시간이 지남에 따라 속도와 방향을 추정하는 데 사용될 수 있습니다. 그런 다음 AI 모델과 다양한 알고리즘이 이 데이터를 사용하여 공이 다음에 어디로 갈지 예측할 수 있습니다.

이 기사에서는 공 궤적 예측, 관련된 다양한 접근 방식, 그리고 컴퓨터 비전의 역할에 대해 알아볼 것입니다. 시작해 보겠습니다!

Link to this section공 궤적 예측의 중요성#

흥미로운 연구 분야를 넘어, 공 궤적 예측은 여러 분야에서 실용적이고 영향력 있는 기술의 개발을 촉진하고 있습니다. 예를 들어, 자율 주행 자동차에서 궤적 예측을 통해 자동차는 다른 차량, 자전거 이용자 및 보행자의 미래 경로를 예측할 수 있습니다. 자율 주행 시스템은 이러한 움직이는 물체가 향후 몇 초 내에 어디에 있을지 예측함으로써 속도를 조절하거나, 차선을 변경하거나, 잠재적인 충돌을 미리 방지하여 더 안전하고 효율적인 결정을 내릴 수 있습니다.

마찬가지로 로봇 공학에서 공 궤적 예측을 통해 기계는 높은 정밀도로 움직이는 물체를 감지, 추적 및 반응할 수 있습니다. 이는 산업용 로봇이나 배송 드론과 같이 빠르게 움직이는 품목을 실시간으로 처리해야 하는 자동화 시스템에서 특히 유용합니다.

Link to this section공 궤적 예측 작동 방식 개요#

그렇다면 공의 궤적을 예측하는 것은 실제로 어떻게 작동할까요? 그것은 사용되는 방법에 따라 다릅니다. 일반적으로 모든 접근 방식은 공이 현재 어떻게 움직이는지 이해하고 다음에 어디로 갈지 예측한다는 동일한 목표를 가지고 있습니다.

사용되는 다양한 접근 방식 중 일부를 간략히 소개합니다:

• 물리 기반 모델링: 이 접근 방식은 운동 법칙과 공기 역학을 사용하여 속도, 발사 각도, 중력, 공기 저항과 같은 요소가 공의 비행 경로에 어떤 영향을 미치는지 계산합니다.
• 머신 러닝 모델: 이러한 모델은 대규모 동작 데이터 세트를 분석하여 공이 움직이는 패턴을 학습함으로써 명시적인 물리 방정식에 의존하지 않고도 정확한 예측을 할 수 있게 합니다.
• 컴퓨터 비전 기반 예측: 이 방법은 비디오 영상을 사용하여 공을 프레임 단위로 감지하고 추적하며, 알고리즘이 속도, 방향 및 미래 위치를 추정하는 데 도움이 되는 시각적 데이터를 생성합니다.
• 센서 기반 시스템: 이러한 시스템은 모션 센서, 레이더 또는 적외선 카메라의 데이터를 사용하여 공의 위치, 속도 및 회전을 실시간으로 정밀하게 측정합니다.
• 하이브리드 방식: 두 가지 이상의 기술을 결합합니다. 예를 들어, 컴퓨터 비전과 물리 기반 모델링을 통합하여 더 정확하고 신뢰할 수 있는 궤적 예측을 달성합니다.

다음으로, 컴퓨터 비전 기반 공 궤적 예측이 어떻게 작동하는지, 그리고 이를 가능하게 하는 알고리즘에 대해 더 자세히 살펴보겠습니다.

Link to this section공 궤적 예측의 기초#

컴퓨터 비전이 공 궤적 예측에서 어떤 역할을 하는지, 그리고 이러한 시스템이 어떻게 작동하는지 살펴보기 전에 기초부터 알아보겠습니다.

공 궤적 예측은 일반적으로 추적(tracking)과 동작 모델링(motion modeling)이라는 두 가지 주요 부분으로 구성됩니다. 추적 알고리즘은 비디오에서 프레임 단위로 공을 따라가며 공이 다음에 어디에 나타날지 추정하는 데 사용됩니다. 이러한 방법은 단기적이고 실시간 예측에 유용합니다.

반면, (일반적으로 물리 또는 머신 러닝을 포함하는) 동작 모델링 방식은 한 걸음 더 나아갑니다. 이들은 공이 떨어질 지점을 포함하여 공의 전체 경로를 예측하는 것을 목표로 합니다.

간단히 말해, 추적은 공의 현재 위치와 움직임을 결정하고, 모델링은 그 정보를 사용하여 공의 미래 경로와 착지 지점을 추정합니다. 이들이 함께 결합되어 정확한 실시간 공 궤적 예측이 가능해집니다.

Link to this section추적과 동작 모델링에 대한 자세한 분석#

왜 추적과 예측의 구분이 중요한지 궁금할 수 있습니다. 이 주제를 더 자세히 살펴보면, 많은 추적 알고리즘이 단순히 추적만 하는 것은 아니라는 것을 알게 될 것입니다. 이들은 또한 공이 다음에 어디에 나타날지에 대한 단기 예측을 수행합니다.

예를 들어, ByteTrack이나 SORT와 같은 추적 알고리즘을 통해 객체 추적을 지원하는 YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델은 각 비디오 프레임의 감지 데이터를 사용하여 실시간으로 공의 다음 위치를 추정합니다. 이는 공이 빠르게 움직이거나 부분적으로 가려질 때도 시스템이 정확한 추적을 유지하도록 돕습니다.

하지만 이러한 모델은 움직임을 따라가는 데는 뛰어나지만, 일반적으로 전체 비행 경로가 아닌 공의 다음 위치만을 예측합니다. 바로 그 지점에서 동작 모델링 방식이 필수적이게 됩니다.

즉, 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 힘을 고려하지 않기 때문입니다.

그림 2. YOLO11을 사용한 공 감지 및 세분화 예시. (출처)

정확한 장기 예측을 위해 컴퓨터 비전의 시각적 데이터는 종종 동작 모델링 방식과 결합됩니다. 이러한 방식은 물리 기반 방정식이나 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 시간이 지남에 따라 공의 움직임을 분석하고 공이 어디에 떨어질지 포함하여 공의 전체 경로를 예측합니다.

Link to this section컴퓨터 비전에서 공 추적에 사용되는 일반적인 알고리즘#

추적 알고리즘은 공 궤적 예측 시스템의 중요한 부분입니다. 이들은 짧은 가림(공이 일시적으로 다른 물체에 의해 가려질 때)과 같은 문제를 처리하면서 시간이 지남에 따라 공의 위치와 움직임을 추정합니다.

다음으로 몇 가지 일반적인 추적 알고리즘을 살펴보겠습니다.

Link to this section칼만 필터(Kalman Filter)#

칼만 필터는 측정값이 노이즈가 많거나 불완전한 경우에도 시간 경과에 따른 객체의 위치와 속도를 추정하는 데 사용되는 수학적 알고리즘입니다. 예를 들어, NASA는 비행체의 경로를 추적하고 재구성하기 위해 칼만 필터를 사용해 왔습니다.

센서 데이터를 차량 움직임 모델과 결합함으로써, 시스템은 노이즈가 많은 데이터를 정리하고 실제 비행 궤적을 정확하게 재구성하며 차량이 다음에 어디로 갈지에 대한 단기 예측을 할 수 있습니다. 이로 인해 필터는 많은 분야에서 실시간 추적 및 제어에 매우 유용합니다.

칼만 필터 자체가 컴퓨터 비전 알고리즘은 아니지만, 비디오 프레임 전반에서 공과 같은 움직이는 물체를 추적하기 위해 비전 기반 시스템에서 일반적으로 사용됩니다. 이 방식은 객체가 다음에 나타날 위치를 예측하고, 그 예측을 실제 감지 데이터와 비교한 다음, 추정치를 업데이트하여 정확도를 유지하는 방식으로 작동합니다. 이러한 지속적인 예측 및 수정 주기는 객체가 잠시 시야에서 사라지거나 속도가 갑자기 변할 때도 실시간 추적을 효과적으로 만듭니다.

Link to this sectionByteTrack#

ByteTrack은 비디오 프레임 전체에서 공과 같은 움직이는 객체를 따라가는 데 사용되는 실시간 객체 추적 알고리즘입니다. 각 프레임에서 객체를 감지하고 시간이 지남에 따라 동일한 객체의 감지 결과를 연결하여 '트랙렛(tracklet)'이라는 연속적인 시퀀스를 생성하는 방식으로 작동합니다.

트랙렛은 객체가 어디에 있었고 어떻게 움직이는지 보여주는 짧은 프레임 시리즈입니다. 이 연결 과정은 시스템이 비디오 전체에서 각 객체에 대한 일관된 ID를 유지하도록 돕습니다.

낮은 신뢰도의 감지 결과를 폐기하는 이전의 추적 방식과 달리, ByteTrack은 이를 유지하고 다시 확인합니다. 이는 객체가 빠르게 움직이거나 흐려지거나 잠시 가려질 때도 부드럽고 안정적인 추적을 유지할 수 있음을 의미합니다. ByteTrack 자체는 객체 감지기가 아니지만, Ultralytics YOLOv8 또는 YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델과 함께 자주 사용되어 실시간으로 정확하고 신뢰성 있게 객체를 추적합니다.

Link to this sectionBoT-SORT#

BoT-SORT는 시스템이 비디오 프레임 전반에서 움직이는 객체를 따라가는 방식을 개선하는 고급 다중 객체 추적 알고리즘입니다. 이는 ByteTrack을 기반으로 구축되었으며 카메라 움직임 보정 및 객체 재인식과 같은 주요 기능을 추가합니다.

카메라 움직임 보정은 패닝이나 흔들림과 같은 카메라 이동을 보정하는 데 도움을 주며, 재인식 기능을 통해 시스템은 객체가 시야에서 사라졌다가 다시 나타나도 동일한 객체를 인식하고 계속 추적할 수 있습니다. ByteTrack과 마찬가지로 YOLOv8 또는 YOLO11과 같은 모델과 함께 사용됩니다.

Link to this section일반적인 궤적 예측 방법#

이제 추적 작동 방식과 그것이 공의 궤적 예측과 어떻게 연결되는지 알았으니, 공의 움직임을 추정하는 데 사용되는 주요 유형의 궤적 예측 알고리즘과 방법을 자세히 살펴보겠습니다.

Link to this section물리 기반 운동학 모델링#

물리 기반 운동학 모델링은 기본적인 운동 법칙을 사용하여 공의 궤적을 예측합니다. 비행 경로를 계산하기 위해 공의 초기 속도, 발사 각도, 중력, 공기 저항, 회전과 같은 요소를 고려합니다. 이러한 요소를 결합하여 모델은 공이 어느 순간에 어디에 있을지, 얼마나 빨리 움직일지, 어느 방향으로 향할지 추정합니다.

예를 들어 야구, 골프와 같은 스포츠에서는 스윙 속도와 발사 각도를 바탕으로 공이 얼마나 멀리 어떤 방향으로 날아갈지 예측하는 데 도움이 됩니다. 제어된 환경에서는 매우 정확하지만 바람, 튀는 현상, 선수 간의 상호 작용과 같은 예측 불가능한 실제 상황에서는 어려움을 겪어 예측 오류가 발생할 수 있습니다.

컴퓨터 비전과 결합할 때 물리 모델 기반 방식은 스포츠 분석 및 심판 판정에서 실용적인 애플리케이션을 가능하게 합니다. 예를 들어, 호크아이(Hawk-Eye)는 공의 3D 궤적을 실시간으로 재구성하는 다중 카메라 비전 시스템입니다.

여러 대의 동기화된 고속 카메라를 사용하여 여러 각도에서 공의 위치를 캡처하고 삼각 측량, 운동학 방정식 및 보간법을 적용하여 경로를 추정합니다. 이러한 통합은 궤적 정확도가 라인 판정과 성과 분석에 필수적인 테니스, 크리켓, 축구 등 스포츠 분야에서 정밀한 추적과 의사 결정을 지원합니다.

Link to this section머신 러닝 회귀 모델#

머신 러닝 회귀 모델은 명시적인 물리 방정식에 의존하지 않고 공의 미래 위치나 궤적을 예측할 수 있습니다. 대신 비디오 기반 추적 시스템이나 센서를 통해 수집된 위치, 속도, 회전, 각도와 같은 데이터에서 패턴을 학습합니다.

컴퓨터 비전 추적 알고리즘과 결합될 때 비전 시스템은 비디오 프레임 전반에서 공의 위치를 캡처합니다. 이 위치 데이터는 회귀 모델의 입력이 되며, 모델은 공의 움직임이 시간에 따라 어떻게 변하는지 학습합니다. 일단 훈련되면 모델은 이미 관찰한 내용을 바탕으로 공의 다음 위치나 전체 경로를 예측할 수 있습니다.

예를 들어 탁구 로봇이나 탁구 로봇 시스템과 관련하여, 수천 개의 추적된 궤적을 학습한 회귀 모델은 공의 비행 및 튀는 패턴을 실시간으로 예측하는 것으로 나타났습니다. 이를 통해 로봇은 위치를 잡거나 빠르게 반응하여 탁구공을 받아치거나 반환할 수 있습니다. 이러한 모델은 실제 사례로부터 직접 학습하기 때문에 순수 물리 기반 방식보다 회전, 공기 저항, 표면 접촉과 같은 예측 불가능한 효과를 더 잘 처리하는 경우가 많습니다.

그림 3. 탁구 로봇이 공의 궤적을 예측하는 방법. (출처)

Link to this section순환 신경망(RNN) 및 장단기 기억(LSTM) 네트워크#

순환 신경망(RNN)과 장단기 기억 네트워크(LSTM)는 움직임이나 기타 시계열 정보와 같이 시간이 지남에 따라 변하는 데이터를 처리하도록 설계된 AI 모델입니다. 이 모델은 이전에 일어난 일을 기억할 수 있어 움직임 패턴을 인식하고 다음에 무슨 일이 일어날지 예측하는 데 도움이 됩니다.

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

또한 LSTM은 더 긴 기간 동안 정보를 기억할 수 있기 때문에 특히 영향력이 큽니다. 이를 통해 공이 빠르게 움직이거나 방향을 바꿀 때도 전체 움직임을 따라갈 수 있습니다.

최근 연구는 이 아이디어를 한 걸음 더 발전시켰습니다. 과학자들은 선수들이 어떻게 움직이고 서로 상호 작용하는지 분석하여 팀 스포츠에서 공 궤적을 예측할 수 있는 계층적 Bi-LSTM 모델을 개발했습니다. 이 모델은 선수의 행동 패턴을 사용하여 공이 있을 가능성이 가장 높은 곳을 추론함으로써 공이 일시적으로 가려지거나 시야에서 벗어났을 때도 공의 위치를 추정할 수 있습니다.

Link to this section공 궤적 예측의 실제 적용 사례#

컴퓨터 비전과 공 궤적 예측에 대해 더 잘 이해했으니, 스포츠, 재활 및 로봇 공학과 같은 분야에서의 실용적인 애플리케이션을 살펴보겠습니다.

Link to this section스포츠에서의 공 궤적 예측#

공이 어떻게 움직이고 어디에 떨어질지 이해하는 것은 많은 스포츠에서 매우 중요합니다. 카메라와 센서의 정보를 사용하여 AI 모델은 공의 경로와 초기 속도를 예측하여 스포츠 팀이 플레이를 예상하고, 기술을 개선하며, 더 스마트한 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

또한 회전이나 릴리스 각도와 같은 요소를 분석하여 선수 훈련을 지원함으로써 운동선수가 성과를 개선하고 부상을 방지하도록 돕습니다. 많은 최첨단 스포츠 훈련 시스템은 이제 공 궤적 예측을 사용하여 기술 개발과 전략을 강화합니다.

예를 들어, 연구원들은 테니스 공의 경로를 감지하고 예측할 수 있는 테니스 로봇용 컴퓨터 비전 시스템을 개발했습니다. 스테레오 카메라와 합성곱 신경망을 사용하여 시스템은 로봇이 3차원(x축, y축, z축)으로 공을 보고 경기 중 더 정확하게 반응하도록 돕습니다. 이는 선수들이 대회에 대비하여 훈련할 때 게임을 바꿀 수 있는 도구가 될 수 있습니다.

그림 4. 빨간색은 시뮬레이션된 경로, 파란색은 로봇의 공 궤적 예측을 나타냅니다. (출처)

Link to this section컴퓨터 비전 기반 공 궤적 예측의 장단점#

컴퓨터 비전 기반 공 궤적 예측 시스템 사용의 주요 장점은 다음과 같습니다.

• 실시간 예측: 이러한 시스템은 빠른 속도에서도 공의 미래 경로를 즉시 정확하게 예측할 수 있습니다.
• 비침습적: 물리적 센서나 마커를 요구하지 않고 비디오 입력만으로 작동할 수 있습니다.
• 확장성 및 적응성: 비전 기반 공 궤적 예측 시스템은 표준 카메라 설정을 사용하여 다양한 스포츠 및 환경에 적용할 수 있습니다.

컴퓨터 비전 기반 공 궤적 예측은 많은 이점이 있지만 고려해야 할 몇 가지 제한 사항도 있습니다. 염두에 두어야 할 몇 가지 요소는 다음과 같습니다.

• 가림 문제: 공이 선수나 다른 물체 뒤에 가려지면 예측 정확도가 떨어지는 경우가 많습니다.
• 조명 및 가시성 문제: 이러한 시스템의 성능은 야간과 같이 조명이 열악하거나 배경이 복잡할 때 낮아질 수 있습니다.
• 높은 컴퓨팅 수요: 고프레임 속도 비디오와 딥 러닝 모델을 처리하려면 비용이 많이 들 수 있는 강력한 하드웨어가 필요합니다.

Link to this section핵심 요약#

Vision AI를 이용한 공 궤적 예측은 물리, 컴퓨터 비전, 머신 러닝을 결합하여 놀라운 정확도로 움직임을 이해하고 예측합니다. 스포츠 성과 분석부터 환자 회복 지원 및 산업 자동화 시스템에 이르기까지, 궤적 예측은 시각적 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 바꿉니다. 기술이 계속 발전함에 따라, 성과, 안전 및 의사 결정을 향상시키는 더 스마트하고 빠르며 적응력이 뛰어난 방법의 길을 열고 있습니다.

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