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골프, 야구, 무용, 기계체조, 태권도 등은 처음 배울 때 정해진 동작을 따라 하는 게 중요하다. 하지만, 전문가를 똑같이 따라 하기가 어려운 게 사실인데 국내 연구진이 동작인식기술을 개발, 기업체에 이전, 일반인도 쉽게 운동을 배울 수 있게 되었다.

ETRI(한국전자통신연구원, 원장 김흥남)는 19일, 최근 각광받고 있는‘머신러닝’기술을 이용해 운동 중인 사용자의 동작을 실시간으로 인식하고 오류 자세를 자동으로 진단하는 기술을 상용화하는데 성공했다고 밝혔다.

머신러닝 기술은 컴퓨터가 학습을 하고 데이터에서 스스로 패턴을 찾아내는 인공지능의 한 부분으로 지난달 구글의 개발자 행사‘구글 I/O 2015’에서 발표, 세계적으로 주목을 끈 기술이다.

ETRI는 일단, 본 기술을 골프에 적용했다. 사용자가 스윙동작을 하게 되면 컴퓨터가 자동으로 스윙의 시작과 끝을 구분하여 정면의 모습을 먼저 보여준다. 곧이어 측면이 보여지게 되고 프로골퍼의 정면, 측면을 내 모습과 비교해 머리, 어깨, 발 등의 움직임을 분석해 보여준다. 정면 카메라 한 대만으로 측면 자세까지 분석하여 스윙 시 몸의 기울기를 정확히 파악할 수 있다.

본 기술은 3D 공간정보를 획득하는 뎁스(Depth) 카메라를 활용, 사용자의 관절 움직임을 분석해 낸다. 실시간 스윙 구간 검출에는 손목, 발목관절 및 머리위치, 5개의 포인트를 사용하며, 이후 스윙에서 중요한 7가지 자세에서는 사용자 신체의 14개 관절 위치를 기준으로 현재 자세의 오류를 정확히 분석 및 진단하여 사용자에게 그 결과를 실시간으로 제공한다.

따라서 스윙시 머리가 움직이거나 팔의 각도가 적절치 않은 경우, 무게 중심의 이동이 잘못된 경우 등, 각종 오류 정보를 잘못된 정도에 따라 점차 붉은색으로 표시하여 보여줌으로써 사용자가 즉각적으로 오류 자세를 파악할 수 있다.

그동안 골프와 같은 운동은 동작인식이 어려웠다. 스윙 동작 중 팔이 몸을 계속 가리기 때문에 가려진 관절을 찾기가 쉽지 않았던 것이다. 하지만 연구진은 머신러닝 기법을 사용하여 자체 개발한 소프트웨어 개발 키트(SDK)로 가려진 관절의 위치 추정을 가능케 했다.

ETRI는 본 기술의 핵심이 각 관절의 포인트로 골프스윙을 분석할 수 있는 기술이라고 밝혔다. 연구진은 핵심특허 10여건도 출원해 두었다.

그동안 골프는 수 십 년간 보급되어 오면서 체계적인 교육이 없었던 게 사실이다. 향후 본 기술의 상용화로 교습 방법을 체계화하고 누구나 쉽게 배울 수 있도록 도움으로써, 건강한 골프 문화 확산에 기여할 것으로 연구진은 내다봤다.

향후 연구진은 동작인식 카메라에 개발에 집중할 계획이다. 일반 동작에 비해 매우 빠른 스포츠 동작을 센싱하기 위한 고속 카메라와 좁은 공간에서 보다 넓은 범위를 센싱할 수 있는 대화각 뎁스 카메라를 양산 가능한 형태로 안정화할 계획이다. 또한 현재 SW 버전으로 구현된 기술의 하드웨어화 연구역시 진행할 계획이다.

ETRI의 머신러닝기반 동작인식기술은 현재 적용된 골프뿐만 아니라, 가상 피트니스, 야구 등의 각종 운동 종목은 물론, 재활 치료 등 정밀한 동작 및 자세 분석이 필요한 의료 분야에도 널리 적용 가능할 것으로 연구진은 전망했다.

ETRI는 본 기술을 국내 스크린골프시장 점유율 2위 기업인 마음골프(주)에 기술이전해 마음골프학교의 골프 레슨 프로그램에 접목, 업계최초로 시도되는‘스마트 골프 코칭/훈련 프로그램’의 상용 서비스를 시작했다.

마음골프(주)의 문태식 대표는“실내 스크린골프에도 해당기술을 적용, 골프공과 골퍼의 스윙 자세를 동시에 과학적이고 객관적인 데이터로 분석해 서비스를 금년내 제공할 계획이다”고 밝혔다.

ETRI 인터랙티브입체영상연구실 박지영 박사는 “이번 기술이전을 계기로 본 시스템의 사업화가 성공적으로 진행되도록 상용화 현장지원 사업을 통해 적극 지원하겠다.”고 말했다.

ETRI 차세대콘텐츠연구본부 이길행 본부장도“본 기술의 개발로 스포츠 교육의 진입장벽을 낮추고 효율적이고 체계적인 훈련을 통해 누구나 쉽고 안전하게 다양한 스포츠를 즐김으로써 국민 건강증진에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.”고 설명했다.

ETRI는 미래창조과학부 디지털콘텐츠과에서 추진 중인‘첨단융복합콘텐츠기술개발사업’의 일환으로 ㈜엠씨넥스, ㈜제이투와이소프트 등과 공동연구를 통해 이뤄졌다고 설명했다.

한편, 스크린골프는 국내에서 연간 2조원에 달하는 대규모 시장을 형성하고 있다. 지난해 스크린 골프장수는 8천여개로 늘어났으며 연간 누적 약 5천만명이 즐기는 대표적인 레저스포츠로 성장했다. <보도자료 본문끝>

<참고자료>

동작인식기술은 게임, 보안 스포츠 트레이닝 등 다양한 분야에 응용되어 제품화 되고 있다. 대표적인 예가 마이크로 소프트사의 키넥트 동작인식카메라인데 센싱화각과 속도의 한계, 낮은 동기화 성능에도 불구하고 관련시장에서 선풍적 인기를 얻고 있다.

ETRI의 스포츠동작 자동분석 시스템은 기존 키넥트를 압도하는 기계적 성능과 특화된 알고리즘으로 관련시장에 일대 지각변동을 예고하고 있다.

구조광방식의 뎁스센싱 카메라 Z-cube를 개발, 전방공간에 적외선 패턴 방식을 투사하고 이를 촬영해 전방물체들의 3차원 공간데이터를 측정한다.

이 데이터는 실시간으로 시스템에 전송되어 사용자 영역이 추출되며 특수 고안된 알고리즘을 이용해 신체 주요관절의 동작을 분석한다.

현재 1차적으로 개발된 골프 스윙 분석시스템은 빠르고 정확한 동작분석 데이터를 제공하고 있다. 뎁스센싱 카메라 지큐브는 기존과 달리 뎁스맵의 해상도는 물론 센싱속도, 거리, 화각 등의 조정이 가능하다. 따라서 다양한 스포츠종목에 적용이 가능하고, 공간적 제약을 최소화한다.

화각의 확장은 필요공간을 최소화 하며 고속 뎁스맵 추출기술은 데이터 손실을 최소화 해 보다 섬세하고 정확한 분석을 가능케 한다.

또한 고속의 뎁스맵 추출정보와 일반 컬러영상을 정확히 동기화함으로써 사용자에게 보다 실감나는 시뮬레이션 결과를 제공한다.

모션 데이터베이스를 기반으로 합성 뎁스 이미지를 생성하고 기계학습 방식으로 관절의 정보를 추정하는 3차원 동작분석 알고리즘은 속도와 신뢰성 측면서 경쟁기술을 압도하고 있다.

국제특허 3건, 국내특허 4건 외에 수준 높은 국제 논문을 발표했다. 현재 ETRI의 본 기술은 3차원 공간인지기술, 사용자 동작 인식기술이 융합된 핵심원천기술로서, 기존 MS 키넥트에 비해 특정분야 활용성 측면서 매우 뛰어난 성능을 자랑한다. 스포츠, 가전, 자동차 교육등 다양한 산업분야의 새로운 인터페이스로서 접목이 가능해 경제적 잠재가치 또한 매우 높다.

날로 증가하는 스포츠 시뮬레이션시장은 물론, 비접촉방식의 DID, 인러랙티브 광고, 차량내부 인터페이스 등 다양한 응용시장을 가진 본 기술은 동작인식분야에서 국내기업의 경쟁력을 크게 제고할 것이다.

<사진자료>

- 골프 스윙 동작 분석 기술

- 스마트 골프 코칭 서비스