3D 객체 감지와 활용 사례 이해하기

수년에 걸쳐 객체 탐지는 점점 더 발전했습니다. 단순한 2차원(2D) 이미지에서 객체를 인식하는 기술에서 주변의 복잡한 3차원(3D) 세계 속 객체를 식별하는 기술로 발전했습니다. 저장된 참조 이미지와 이미지 일부를 비교해 객체를 찾는 템플릿 매칭과 같은 초기 기법은 1970년대에 개발되어 2D 객체 탐지의 기반이 되었습니다. 1990년대에는 LiDAR(빛 감지 및 거리 측정)와 같은 기술이 도입되면서 시스템이 깊이와 공간 정보를 더 쉽게 수집할 수 있게 되었습니다. 오늘날 2D 이미지와 3D 데이터를 결합하는 멀티모달 융합 방법은 정확도가 높은 3D 객체 탐지 시스템의 길을 열었습니다.

그림 1. 3D 객체 감지 예시.

이 글에서는 3D 객체 감지가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 2D 객체 감지와 어떻게 다른지 살펴봅니다. 또한 3D 객체 감지의 몇 가지 활용 분야도 알아봅니다.

2D 객체 감지 개요#

3D 객체 감지를 살펴보기 전에 2D 객체 감지가 어떻게 작동하는지 알아보겠습니다. 2D 객체 감지는 평면의 2차원 이미지에서 객체를 인식하고 위치를 파악할 수 있게 해주는 컴퓨터 비전 기법입니다. 이미지에서 객체의 가로(X) 및 세로(Y) 위치를 분석하는 방식으로 작동합니다. 예를 들어 축구장에 있는 선수들의 이미지를 Ultralytics YOLOv8과 같은 2D 객체 감지 모델에 입력하면, 이미지 분석을 통해 각 객체(이 경우 선수) 주위에 바운딩 박스를 그리고 위치를 정확하게 식별할 수 있습니다.

그림 2. 축구장에 있는 선수를 감지하는 데 사용되는 YOLOv8 2D 객체 감지.

하지만 2D 객체 감지에는 한계가 있습니다. 두 가지 차원만 고려하므로 깊이를 이해하지 못합니다. 따라서 객체가 얼마나 멀리 있는지 또는 얼마나 큰지 판단하기 어려울 수 있습니다. 예를 들어 멀리 있는 큰 객체가 가까이에 있는 작은 객체와 같은 크기로 보일 수 있어 혼란을 일으킬 수 있습니다. 깊이 정보가 없으면 객체의 실제 크기와 거리를 알아야 하는 로보틱스나 증강 현실과 같은 분야에서 정확도가 떨어질 수 있습니다. 이 때문에 3D 객체 감지가 필요합니다.

3D 객체 감지로 공간 인식 능력 확보하기#

3D 객체 감지는 컴퓨터가 3차원 공간의 객체를 식별하고 주변 세계를 훨씬 깊이 이해할 수 있게 해주는 고급 컴퓨터 비전 기법입니다. 2D 객체 감지와 달리 3D 객체 감지는 깊이 데이터도 고려합니다. 깊이 정보는 객체의 위치와 크기, 거리, 실제 3D 세계에서의 방향과 같은 세부 정보를 제공합니다. 흥미롭게도 3D 감지는 한 객체가 다른 객체를 부분적으로 가리는 상황(가림 현상)도 더 잘 처리하며, 시점이 바뀌어도 신뢰성을 유지합니다. 정밀한 공간 인식이 필요한 활용 사례에 강력한 도구입니다.

3D 객체 감지는 자율주행차, 로봇 공학, 증강 현실 시스템과 같은 애플리케이션에 필수적입니다. LiDAR 또는 스테레오 카메라와 같은 센서를 사용하여 작동합니다. 이러한 센서는 포인트 클라우드 또는 깊이 맵으로 알려진 상세한 3D 환경 지도를 생성합니다. 그런 다음 이 지도를 분석하여 3D 환경의 객체를 감지합니다.

그림 3. 자동차의 3D 객체 감지.

포인트 클라우드와 같은 3D 데이터를 처리하기 위해 특별히 설계된 고급 컴퓨터 비전 모델이 많이 있습니다. 예를 들어 VoteNet은 Hough voting이라는 방법을 사용해 포인트 클라우드에서 객체의 중심 위치를 예측하는 모델로, 객체를 정확하게 감지하고 분류하기 쉽게 해줍니다. 마찬가지로 VoxelNet은 포인트 클라우드를 복셀이라고 하는 작은 정육면체 격자로 변환해 데이터 분석을 간소화하는 모델입니다.

2D 및 3D 객체 감지의 주요 차이점#

2D 및 3D 객체 감지를 알아보았으니 이제 주요 차이점을 살펴보겠습니다. 3D 객체 감지는 포인트 클라우드를 처리하므로 2D 객체 감지보다 복잡합니다. LiDAR로 생성된 포인트 클라우드와 같은 3D 데이터를 분석하려면 훨씬 더 많은 메모리와 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 알고리즘의 복잡성도 다릅니다. 3D 객체 감지 모델은 깊이 추정, 3D 형상 분석, 객체 방향 분석을 처리할 수 있도록 더 복잡해야 합니다.

그림 4. 2D 객체 감지와 3D 객체 감지 비교.

3D 객체 감지 모델은 2D 객체 감지 모델보다 더 많은 수학적·계산 작업이 필요합니다. 고급 하드웨어와 최적화가 없으면 3D 데이터를 실시간으로 처리하기 어려울 수 있습니다. 그러나 이러한 차이로 인해 3D 객체 감지는 더 나은 공간 이해가 필요한 애플리케이션에 적합합니다. 반면 2D 객체 감지는 이미지 인식이나 동영상 분석이 필요한 보안 시스템과 같은 단순한 애플리케이션에 자주 사용됩니다.

3D 객체 감지의 장단점#

3D 객체 감지는 기존 2D 객체 감지 방식과 차별화되는 여러 장점을 제공합니다. 객체의 세 가지 차원을 모두 포착하여 실제 세계를 기준으로 객체의 위치, 크기, 방향을 정확하게 파악합니다. 이러한 정밀도는 장애물의 정확한 위치를 아는 것이 안전에 중요한 자율주행 차량과 같은 애플리케이션에서 필수적입니다. 3D 객체 감지의 또 다른 장점은 3D 공간에서 서로 다른 객체가 어떻게 연관되어 있는지 훨씬 더 잘 이해하는 데 도움이 된다는 점입니다.

그림 5. 3D 객체 감지를 통한 가림 현상 해결.

많은 이점에도 불구하고 3D 객체 감지에는 한계도 있습니다. 고려해야 할 주요 과제는 다음과 같습니다.

• 더 높은 컴퓨팅 비용: 3D 데이터를 처리하려면 더 강력한 하드웨어 리소스가 필요하며, 비용이 빠르게 증가할 수 있습니다.
• 더 복잡한 데이터 요구 사항: 3D 객체 감지는 LiDAR와 같은 고급 센서에 의존하는 경우가 많습니다. 이러한 센서는 비용이 많이 들 수 있으며 모든 환경에서 사용할 수 있는 것은 아닙니다.
• 데이터 수집 및 처리: 3D 객체 감지의 복잡한 데이터 요구 사항 때문에 모델 학습에 필요한 대규모 데이터셋을 수집하고 준비하며 처리하는 데 많은 시간과 리소스가 필요합니다.
• 모델 복잡성 증가: 3D 객체 감지에 사용되는 모델은 일반적으로 2D 객체 감지에 사용되는 모델보다 레이어와 매개변수가 많아 더 복잡합니다.

3D 객체 감지의 애플리케이션#

3D 객체 감지의 장단점을 살펴보았으니 이제 몇 가지 활용 사례를 자세히 알아보겠습니다.

자율주행차#

자율주행 차량에서 3D 객체 감지는 차량 주변을 인식하는 데 필수적입니다. 이를 통해 차량은 보행자와 다른 차량, 장애물을 감지할 수 있습니다. 또한 실제 세계에서 이들의 위치, 크기, 방향에 대한 정확한 정보를 제공합니다. 3D 객체 감지 시스템을 통해 얻은 상세한 데이터는 탑승자에게 훨씬 더 안전한 자율주행 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다.

그림 6. 자율주행 차량에서 3D 객체 감지 사용. (출처: towardsdatascience.com)

로봇 공학#

로봇 시스템은 여러 애플리케이션에서 3D 객체 감지를 사용합니다. 다양한 환경을 탐색하고, 물체를 집어 옮기며, 주변 환경과 상호작용하는 데 활용합니다. 이러한 활용 사례는 로봇이 효과적으로 작동하기 위해 3차원 공간 배치를 파악해야 하는 창고나 제조 시설과 같은 역동적인 환경에서 특히 중요합니다.

그림 7. 3D 객체 감지를 사용하는 모바일 로봇.

증강 현실 및 가상 현실(AR/VR)#

3D 객체 감지의 또 다른 흥미로운 활용 사례는 증강 현실 및 가상 현실 애플리케이션입니다. 3D 객체 감지는 사실적인 VR 또는 AR 환경에 가상 객체를 정확하게 배치하는 데 사용됩니다. 이를 통해 이러한 기술의 전반적인 사용자 경험이 향상됩니다. 또한 VR/AR 시스템이 물리적 객체를 인식하고 추적할 수 있어 디지털 요소와 물리적 요소가 자연스럽게 상호작용하는 몰입형 환경을 만들 수 있습니다. 예를 들어 AR/VR 헤드셋을 사용하는 게이머는 3D 객체 감지를 통해 훨씬 더 몰입감 있는 경험을 누릴 수 있습니다. 3D 공간에서 가상 객체와 상호작용하는 경험도 한층 더 흥미로워집니다.

그림 8. AR 애플리케이션에서 3D 객체 인식을 사용하는 예시.

3D 객체 감지에 대한 마무리#

3D 객체 감지를 사용하면 시스템이 2D 객체 감지 방법보다 깊이와 공간을 더 효과적으로 이해할 수 있습니다. 객체의 크기, 거리, 위치를 파악하는 것이 중요한 자율주행차, 로봇, AR/VR과 같은 애플리케이션에서 핵심적인 역할을 합니다. 3D 객체 감지에는 더 많은 처리 능력과 복잡한 데이터가 필요하지만, 정확하고 상세한 정보를 제공하므로 다양한 분야에서 매우 유용한 도구입니다. 기술이 발전함에 따라 3D 객체 감지의 효율성과 접근성이 향상되어 다양한 산업 분야에서 더욱 폭넓게 도입되고 혁신이 이루어질 것입니다.

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