가상 객체와 현실 세계를 매끄럽게 혼합하는 기술인 혼합 현실(MR)에 대해 알아보세요. AI와 컴퓨터 비전이 어떻게 이 인터랙티브한 경험을 제공하는지 알아보세요.
혼합 현실(MR)은 현실 세계와 가상 객체가 하나의 인터랙티브 환경으로 혼합된 고급 형태의 혼합 현실을 의미합니다. 단순히 디지털 정보를 물리적 세계에 오버레이하는 이전 기술과 달리 MR은 디지털 콘텐츠가 공간을 인식하고 실제 환경에 반응할 수 있게 해줍니다. 즉, 가상 오브젝트가 실제 오브젝트에 가려지거나 물리적 표면과 상호 작용하고 사용자가 마치 실제 존재하는 것처럼 조작할 수 있습니다. 이러한 원활한 통합은 정교한 환경 매핑, 센서 융합, 실시간 렌더링을 통해 이루어지며, 진정한 몰입형 인터랙티브 경험을 제공합니다.
현실-가상성의 연속체에서 혼합 현실을 다른 관련 기술과 구별하는 것이 중요합니다:
인공 지능(AI), 특히 컴퓨터 비전(CV)은 진정한 혼합 현실을 구현하는 엔진입니다. 가상 객체가 현실 세계와 설득력 있게 상호 작용하려면 먼저 시스템이 물리적 환경을 인식하고 이해해야 합니다. 이때 머신러닝(ML) 모델이 중요한 역할을 합니다.
AI 알고리즘을 통해 Microsoft HoloLens 2와 같은 MR 기기는 복잡한 작업을 실시간으로 수행할 수 있습니다. 여기에는 공간 매핑, 손 및 시선 추적, 장면 이해가 포함됩니다. 예를 들어, 울트라리틱스 YOLO11과 같은 객체 감지 모델은 실제 사물을 식별하고 위치를 파악하여 디지털 콘텐츠와 상호 작용할 수 있도록 합니다. 마찬가지로 인스턴스 세분화는 시스템이 물체의 정확한 모양과 경계를 이해하는 데 도움을 주어 가상의 공이 실제 의자 뒤로 굴러가는 사실적인 오클루전을 구현할 수 있게 해줍니다. 이러한 수준의 환경 인식은 사실적인 MR 경험을 제작하는 데 필수적입니다.
머지드 리얼리티는 연구실에서 다양한 산업 분야의 실제 응용 분야로 이동하고 있으며, 종종 전문 AI에 의해 주도되고 있습니다.
MR의 기반은 하드웨어와 소프트웨어의 조합에 달려 있습니다. 장치에는 추론 지연 시간을 줄이기 위해 강력한 에지 AI 하드웨어에서 처리되는 심도 카메라 및 IMU를 포함한 고급 센서가 필요합니다. 소프트웨어 스택은 인식 모델을 실행하기 위해 PyTorch 및 TensorFlow와 같은 딥 러닝 프레임워크에 크게 의존합니다. Ultralytics HUB와 같은 플랫폼은 필요한 맞춤형 비전 모델을 구축하는 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
혼합 현실의 미래는 협업 원격 근무부터 몰입형 교육 경험에 이르기까지 우리의 일상과 더욱 원활하게 통합되는 방향으로 나아갈 것입니다. 언어 및 기타 입력과 함께 시각 데이터를 처리할 수 있는 멀티 모달 모델의 발전으로 더욱 풍부한 상호 작용이 가능해질 것입니다. 컴퓨팅 성능이 향상되고 디바이스가 눈에 잘 띄지 않게 되면서 물리적 세계와 디지털 세계 사이의 경계는 계속 모호해질 것이며, 서던 캘리포니아 대학의 혼합 현실 연구소와 같은 조직에서 구상하는 것처럼 혼합 현실은 인간과 컴퓨터 인터페이스의 기본적인 부분이 될 것입니다. 또한 이 기술의 개발은 자율 주행 차량과 고급 인간-로봇 상호 작용에 적용하기 위한 핵심 단계입니다.
