열화상, 라이다, 적외선 이미지와 같은 시각적 데이터 유형이 어떻게 산업 전반에서 다양한 컴퓨터 비전 애플리케이션을 지원하는지 알아보세요.
드론과 같은 기술은 예전에는 연구자와 전문가만 사용할 수 있는 제한적인 기술이었지만, 요즘에는 더 많은 사람들이 최첨단 하드웨어에 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다. 이러한 변화는 시각적 데이터를 수집하는 방식을 바꾸고 있습니다. 더 쉽게 접근할 수 있는 기술을 통해 기존 카메라뿐만 아니라 다양한 소스로부터 이미지와 동영상을 캡처할 수 있게 되었습니다.
이와 동시에 인공지능(AI)의 한 분야인 컴퓨터 비전으로 구현되는 이미지 분석도 빠르게 발전하여 기계가 시각 데이터를 보다 효과적으로 해석하고 처리할 수 있게 되었습니다. 이러한 발전은 자동화, 물체 감지, 실시간 분석에 새로운 가능성을 열어주었습니다. 이제 기계는 패턴을 인식하고, 움직임을 추적하고, 복잡한 시각적 입력을 이해할 수 있습니다.
주요 시각 데이터 유형으로는 물체 인식에 일반적으로 사용되는 RGB(빨강, 초록, 파랑) 이미지, 저조도 환경에서 열 신호를 감지하는 데 도움이 되는 열화상, 기계가 3D 환경을 이해할 수 있게 해주는 깊이 데이터 등이 있습니다. 이러한 각 데이터 유형은 감시부터 의료 영상에 이르기까지 다양한 비전 AI 애플리케이션을 구동하는 데 중요한 역할을 합니다.
이 문서에서는 Vision AI에 사용되는 주요 시각 데이터 유형을 살펴보고 각 유형이 다양한 산업에서 정확성, 효율성 및 성능을 개선하는 데 어떻게 기여하는지 살펴봅니다. 시작해 보겠습니다!
일반적으로 스마트폰으로 사진을 찍거나 CCTV 영상을 볼 때는 RGB 이미지로 작업하게 됩니다. RGB는 빨강, 녹색, 파랑의 약자로 디지털 이미지에서 시각 정보를 나타내는 세 가지 색상 채널입니다.
RGB 이미지와 동영상은 컴퓨터 비전에서 사용되는 시각 데이터 유형으로, 둘 다 표준 카메라를 사용하여 캡처됩니다. 주요 차이점은 이미지는 한 순간을 포착하는 반면, 동영상은 시간이 지남에 따라 사물이 어떻게 변화하는지 보여주는 일련의 프레임이라는 점입니다.
RGB 이미지는 일반적으로 다음과 같은 모델에서 지원되는 객체 감지, 인스턴스 분할, 포즈 추정과 같은 컴퓨터 비전 작업에 사용됩니다. Ultralytics YOLO11. 이러한 애플리케이션은 단일 프레임에서 패턴, 모양 또는 특정 특징을 식별하는 데 의존합니다.
반면에 동영상은 제스처 인식, 감시 또는 행동 추적과 같이 동작이나 시간이 중요한 요소일 때 필수적입니다. 동영상은 일련의 이미지로 간주할 수 있으므로 YOLO11 같은 컴퓨터 비전 모델은 프레임 단위로 처리하여 시간에 따른 움직임과 행동을 이해합니다.
예를 들어, YOLO11 RGB 이미지나 동영상을 분석하여 농경지에서 잡초를 감지하고 식물의 수를 세는 데 사용할 수 있습니다. 이를 통해 작물 모니터링을 강화하고 재배 주기에 따른 변화를 추적하여 보다 효율적으로 농장을 관리할 수 있습니다.
심도 데이터는 물체가 카메라나 센서로부터 얼마나 멀리 떨어져 있는지를 표시하여 시각 정보에 세 번째 차원을 더합니다. 색상과 텍스처만 캡처하는 RGB 이미지와 달리 심도 데이터는 공간적 맥락을 제공합니다. 피사체와 카메라 사이의 거리를 표시하여 장면의 3D 레이아웃을 해석할 수 있게 해줍니다.
이러한 유형의 데이터는 LiDAR, 스테레오 비전(두 대의 카메라를 사용하여 사람의 깊이 인식을 모방), ToF(빛이 물체까지 이동하고 돌아오는 데 걸리는 시간 측정) 카메라 등의 기술을 사용하여 캡처합니다.
이 중 LiDAR(Light Detection and Ranging)은 깊이 측정에 가장 신뢰할 수 있는 기술입니다. 이 기술은 빠른 레이저 펄스를 보내고 반사되는 시간을 측정하는 방식으로 작동합니다. 그 결과 포인트 클라우드라고 하는 매우 정확한 3D 지도가 생성되어 물체의 모양, 위치, 거리를 실시간으로 강조 표시합니다.
LiDAR 기술은 특정 애플리케이션과 환경에 맞게 설계된 두 가지 주요 유형으로 나눌 수 있습니다. 두 가지 유형에 대해 자세히 살펴보세요:
LiDAR 데이터는 자율 주행 차량에서 차선 감지, 충돌 방지, 주변 물체 식별과 같은 작업에서 핵심적인 역할을 하는 등 영향력 있는 응용 분야입니다. LiDAR는 환경에 대한 상세한 실시간 3D 지도를 생성하여 차량이 사물을 보고 거리를 계산하여 안전하게 주행할 수 있게 해줍니다.
RGB 이미지는 가시광선 스펙트럼에서 보이는 것을 캡처하지만, 열화상 및 적외선 이미징과 같은 다른 이미징 기술은 이를 뛰어넘습니다. 적외선 이미징은 물체에서 방출되거나 반사되는 적외선을 포착하여 저조도 환경에서 유용하게 사용할 수 있습니다.
반면 열화상 기술은 물체에서 방출되는 열을 감지하고 온도 차이를 보여주기 때문에 완전한 어둠 속이나 연기, 안개, 기타 장애물 속에서도 작동합니다. 이러한 유형의 데이터는 특히 온도 변화가 잠재적인 문제를 나타낼 수 있는 산업 분야에서 문제를 모니터링하고 감지하는 데 특히 유용합니다.
흥미로운 예로 전기 부품의 과열 징후를 모니터링하는 데 열화상을 사용하는 경우를 들 수 있습니다. 열화상 카메라는 온도 차이를 감지하여 장비 고장, 화재 또는 막대한 비용이 발생하는 손상이 발생하기 전에 문제를 파악할 수 있습니다.
마찬가지로 적외선 이미지는 유출되는 가스나 유체를 나타내는 온도 차이를 식별하여 파이프 라인이나 단열재의 누출을 감지하는 데 도움이 되며, 이는 위험한 상황을 예방하고 에너지 효율을 개선하는 데 매우 중요합니다.
적외선 및 열화상 이미징은 전자기 스펙트럼의 특정 측면을 포착하는 반면, 멀티 스펙트럼 이미징은 건강한 식물을 감지하거나 표면 재료를 식별하는 등 특정 목적을 위해 각각 선택된 몇 가지 파장 범위에서 빛을 수집합니다.
초분광 이미징은 수백 개의 매우 좁고 연속적인 파장 범위에서 빛을 포착함으로써 한 단계 더 나아갑니다. 이를 통해 이미지의 각 픽셀에 대한 상세한 빛의 시그니처를 제공하여 관찰되는 모든 물질에 대해 훨씬 더 깊이 이해할 수 있습니다.
다중 스펙트럼 및 초분광 이미징은 모두 특수 센서와 필터를 사용하여 다양한 파장의 빛을 캡처합니다. 그런 다음 데이터는 스펙트럼 큐브라는 3D 구조로 구성되며, 각 레이어는 서로 다른 파장을 나타냅니다.
AI 모델은 이 데이터를 분석하여 일반 카메라나 육안으로는 볼 수 없는 특징을 감지할 수 있습니다. 예를 들어, 식물 표현형 분석에서 초분광 이미징은 영양 결핍이나 스트레스와 같은 잎이나 줄기의 미묘한 변화를 감지하여 식물의 건강과 성장을 모니터링하는 데 사용할 수 있습니다. 이를 통해 연구자들은 침습적인 방법 없이도 식물의 건강을 평가하고 농업 관행을 최적화할 수 있습니다.
레이더와 소나 이미징은 LiDAR와 유사하게 신호를 보내고 반사를 분석하여 물체를 감지하고 매핑하는 기술입니다. 시각 정보를 캡처하기 위해 광파에 의존하는 RGB 이미징과 달리 레이더는 전자기파, 일반적으로 전파를 사용하며 소나는 음파를 사용합니다. 레이더와 소나 시스템 모두 펄스를 방출하고 신호가 물체에서 반사되는 데 걸리는 시간을 측정하여 물체의 거리, 크기 및 속도에 대한 정보를 제공합니다.
레이더 이미징은 안개, 비 또는 야간과 같이 가시성이 좋지 않을 때 특히 유용합니다. 빛에 의존하지 않기 때문에 완전한 어둠 속에서도 항공기, 차량 또는 지형을 감지할 수 있습니다. 따라서 레이더는 항공, 기상 모니터링 및 자율 주행 분야에서 신뢰할 수 있는 선택이 될 수 있습니다.
이에 비해 소나 이미징은 빛이 닿지 않는 수중 환경에서 일반적으로 사용됩니다. 소나는 물속을 이동하며 물속에 잠긴 물체에 반사되는 음파를 이용해 잠수함 탐지, 해저 매핑, 수중 구조 임무 수행에 사용됩니다. 컴퓨터 비전의 발전으로 소나 데이터와 지능형 분석을 결합하여 탐지 및 의사 결정을 개선함으로써 수중 탐지를 더욱 향상시킬 수 있게 되었습니다.
지금까지 살펴본 다양한 유형의 데이터는 실제 세계에서 수집할 수 있는 데이터였습니다. 그러나 합성 데이터와 시뮬레이션된 시각적 데이터는 모두 인공 콘텐츠 유형입니다. 합성 데이터는 3D 모델링 또는 제너레이티브 AI를 사용하여 사실적인 이미지나 동영상을 처음부터 생성합니다.
시뮬레이션 데이터는 유사하지만 빛의 반사, 그림자 형성, 물체의 움직임 등 물리적 세계의 작동 방식을 재현하는 가상 환경을 만드는 것이 포함됩니다. 모든 시뮬레이션된 시각적 데이터는 합성 데이터이지만 모든 합성 데이터가 시뮬레이션되는 것은 아닙니다. 핵심적인 차이점은 시뮬레이션 데이터는 외형뿐 아니라 실제 동작을 복제한다는 것입니다.
이러한 데이터 유형은 특히 실제 데이터를 수집하기 어렵거나 특정하고 드문 상황을 시뮬레이션해야 하는 경우 컴퓨터 비전 모델을 훈련하는 데 유용합니다. 개발자는 전체 장면을 생성하고, 오브젝트 유형, 위치, 조명을 선택하고, 바운딩 박스 같은 레이블을 자동으로 추가하여 훈련할 수 있습니다. 이를 통해 비용과 시간이 많이 소요되는 실제 사진이나 수동 라벨링 없이도 크고 다양한 데이터 세트를 빠르게 구축할 수 있습니다.
예를 들어, 의료 분야에서는 합성 데이터를 사용하여 유방암 세포를 분류하는 모델을 훈련할 수 있는데, 실제 이미지의 대규모 데이터 세트를 수집하고 라벨을 붙이는 것이 어렵습니다. 합성 데이터와 시뮬레이션 데이터는 유연성과 제어 기능을 제공하여 실제 시각 자료가 제한적인 부분을 채워줍니다.
이제 다양한 유형의 시각적 데이터의 작동 방식과 그 기능을 살펴보았으니, 특정 작업에 가장 적합한 데이터 유형을 자세히 살펴보겠습니다:
때로는 단일 데이터 유형이 실제 상황에서 충분한 정확도나 컨텍스트를 제공하지 못할 수 있습니다. 이때 멀티모달 센서 융합이 핵심이 됩니다. RGB를 열화상, 깊이 또는 LiDAR와 같은 다른 데이터 유형과 결합함으로써 시스템은 개별적인 한계를 극복하고 신뢰성과 적응성을 향상시킬 수 있습니다.
예를 들어 창고 자동화에서는 물체 인식에 RGB, 거리 측정에 깊이, 장비 과열 감지에 열화상을 사용하면 작업 효율성과 안전성을 높일 수 있습니다. 궁극적으로 애플리케이션의 특정 요구 사항에 따라 데이터 유형을 선택하거나 조합할 때 최상의 결과를 얻을 수 있습니다.
비전 AI 모델을 구축할 때는 올바른 유형의 시각적 데이터를 선택하는 것이 중요합니다. 객체 감지, 세분화, 모션 추적과 같은 작업은 알고리즘뿐만 아니라 입력 데이터의 품질에도 영향을 받습니다. 깨끗하고 다양하며 정확한 데이터 세트는 노이즈를 줄이고 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
RGB, 깊이, 열화상, LiDAR와 같은 데이터 유형을 결합함으로써 AI 시스템은 환경을 보다 완벽하게 파악하여 다양한 조건에서 더욱 안정적으로 작동할 수 있습니다. 기술이 계속 발전함에 따라 비전 AI는 더 빠르고 적응력이 뛰어나며 산업 전반에 걸쳐 더 큰 영향력을 발휘할 수 있는 기반을 마련할 것입니다.
커뮤니티에 가입하고 GitHub 리포지토리를 살펴보고 컴퓨터 비전에 대해 자세히 알아보세요. 솔루션 페이지에서 의료 분야의 AI와 소매업의 컴퓨터 비전과 관련된 다양한 애플리케이션을 살펴보세요. 라이선스 옵션을 확인하여 Vision AI를 시작하세요.
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