사람의 움직임, 카메라 아닌 '센서'로 파악한다

국내 연구진이 최소한의 데이터로 인체 움직임을 정확하게 측정할 수 있는 유연한 '피부형 센서'를 개발했다.

새롭게 개발된 피부형 센서는 인체가 움직일 때 발생하는 복합 신호를 피부에 부착한 센서를 통해 정밀하게 측정한다. 수집된 데이터는 딥러닝 기술로 분리, 분석하는 기술이 적용됐다.

그동안 사람의 움직임을 측정하기 위해 가장 많이 사용한 방식은 '모션 캡처 카메라'를 이용하는 것이다. 모션 캡처 카메라는 카메라가 설치된 한정된 공간 안에서만 움직임을 측정할 수 있어 장소의 제약이 있었다. 반면, 웨어러블 장비를 이용하면 장소와 관계 없이 사용자의 상태 변화를 확인할 수 있어 다양한 환경에서 사람의 상태를 전달할 수 있게 된다.

기존에 사용됐던 웨어러블 기기는 측정 부위에 센서를 직접 부착해 측정하는 방식이다. 따라서 측정 부위가 늘어나면 더 많은 센서가 필요하다. 적게는 수십 개에서 많게는 수백 개까지의 센서가 요구된다.

연구진이 개발한 피부형 센서는 '크랙' 에 기반한 고(高) 민감 센서다. 움직임이 발생하는 신체 부위에서 먼 위치에 붙여 간접적으로도 인체 움직임을 측정할 수 있다. '크랙' 이란 나노 입자에 균열이 생긴다는 뜻인데, 연구팀은 이 균열로 인해 발생하는 센서값을 변화 시켜 미세한 손목 움직임 변화까지 측정할 수 있다고 설명했다.

새롭게 개발된 피부형 센서는 딥러닝 모델을 사용해 시계열 신호를 분석한다. 손목에 센서 신호 하나만 부착하면 여러 손가락 관절이 어떻게 움직이는지 확인할 수 있다. 사용자별 신호 차이를 교정하고, 데이터 수집을 최소화하기 위해서는 전이학습(Transfer Learning)을 통해 기존 학습된 지식을 전달했다. 이로써 적은 양의 데이터와 적은 학습 시간으로 모델을 학습하는 시스템을 완성하는 데 성공했다.

조성호 카이스트 교수는 "이번 연구는 딥러닝 기술을 활용해 실제 환경에서 더욱 효과적으로 사람의 실시간 정보를 획득하는 방법을 제시했다는 점에서 의미가 있다"며 "이 측정 방법을 적용하면 웨어러블 증강현실 기술의 보편화 시대는 더욱 빨리 다가올 것"이라고 예상했다.

한편, 이번 연구는 한국연구재단 기초연구사업(선도 연구센터 지원사업 ERC)과 기초연구사업 (중견연구자)의 지원을 받아 수행됐다.

차진희 기자 postmoneynews@gmail.com

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