이벤트 기반 영상 처리의 필요성

일반적인 카메라는 프레임 기반으로 이미지를 처리한다. 이 방식은 정해진 주기로 연속적인 정지 이미지를 캡처하고, 이들 이미지를 모아 동영상처럼 보여준다. 하지만 이 방식에는 여러 가지 한계가 존재한다:

고정된 프레임 레이트: 일반 카메라는 초당 정해진 프레임 수(Frames Per Second, FPS)를 기반으로 영상을 촬영한다. 예를 들어 30 FPS라면 1초에 30개의 이미지를 생성하게 된다. 하지만 이는 영상 내 움직임이 적을 때도 불필요한 데이터가 생성될 수 있음을 의미한다. 이처럼 장면이 변하지 않더라도 정해진 주기로 이미지를 캡처하게 되어 비효율적이다.
낮은 시간 해상도: 프레임 기반 시스템은 초당 프레임 수로 시간 해상도가 결정되기 때문에, 빠르게 움직이는 물체를 포착할 때 흐릿하거나 중요한 정보가 놓칠 수 있다. 예를 들어, 빠르게 움직이는 물체는 한 프레임과 다음 프레임 사이에 위치가 크게 변할 수 있기 때문에 정확한 추적이 어렵다.
과도한 데이터 양: 프레임 기반 시스템은 모든 화소에서 정기적으로 데이터를 수집하므로, 많은 양의 데이터를 생성한다. 특히 고해상도 카메라나 고속 촬영을 수행할 때 데이터 양은 폭발적으로 증가하며, 이를 저장하고 처리하는 데 상당한 비용이 소요된다.

이벤트 카메라는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 등장한 기술이다. 이벤트 카메라는 각 화소(pixel)가 독립적으로 동작하여 변화가 감지될 때만 정보를 출력한다. 이러한 특성 덕분에 이벤트 기반 영상 처리는 프레임 기반 방식과 비교하여 여러 가지 이점을 갖는다.

고속 처리: 이벤트 카메라는 정해진 주기로 이미지를 캡처하지 않기 때문에, 빠르게 변화하는 장면에서도 높은 시간 해상도로 대응할 수 있다. 이벤트는 시간상으로 연속적으로 발생하기 때문에, 특정 이벤트의 발생 순간을 매우 정밀하게 기록할 수 있다. 이를 통해 매우 빠르게 움직이는 물체도 명확하게 추적할 수 있다. 예를 들어, $\Delta t$ 로 나타내는 이벤트 발생 간격은 매우 작은 값으로 설정할 수 있어 높은 시간 해상도를 보장한다.
데이터 효율성: 이벤트 카메라는 변화가 있는 화소에서만 정보를 전송하므로, 정적인 장면에서는 데이터를 거의 생성하지 않는다. 이는 불필요한 데이터 생성을 방지하고, 저장 및 처리 비용을 크게 절감할 수 있음을 의미한다. 예를 들어, 장면에서 변하는 영역이 $\mathbf{P}$ 라고 할 때, 프레임 기반 카메라는 전체 화소 수인 $N \times M$ 크기의 데이터를 모두 기록하는 반면, 이벤트 카메라는 변화가 발생한 $\mathbf{P}$ 영역의 데이터만을 처리한다.
낮은 전력 소비: 이벤트 카메라는 변화가 있을 때만 작동하기 때문에, 프레임 기반 카메라에 비해 전력 소비가 현저히 낮다. 이 점은 특히 배터리로 작동하는 자율주행 차량이나 무인기와 같은 시스템에서 중요한 이점으로 작용한다.

이벤트 카메라는 특히 고속의 동작을 실시간으로 처리해야 하는 여러 응용 분야에서 유리한다. 다음은 이벤트 기반 영상 처리 기술이 유용하게 사용될 수 있는 몇 가지 응용 분야이다.

고속 객체 추적: 빠르게 움직이는 물체를 정확하게 추적하기 위해서는 높은 시간 해상도가 필요하다. 이벤트 카메라는 기존 카메라와 달리 실시간으로 변화를 감지할 수 있어 빠르게 움직이는 물체를 정확히 추적할 수 있다.
자율주행 및 로봇 비전: 자율주행 자동차나 로봇 비전 시스템에서는 빠르게 변화하는 주변 환경을 실시간으로 인식하고 대응해야 한다. 이벤트 기반 카메라는 빠르게 변화하는 환경에서도 필요한 정보만을 추출하여 처리하기 때문에 자율주행 및 로봇 비전 시스템에서 매우 유용하게 사용할 수 있다.

이벤트 기반 카메라는 프레임 단위로 데이터를 처리하는 방식과 달리, 각각의 이벤트마다 실시간으로 정보를 처리할 수 있다. 이는 데이터 처리에서 큰 이점을 제공한다.

실시간 처리: 이벤트 카메라는 프레임을 구성하는 과정 없이 각 이벤트가 발생할 때마다 처리할 수 있다. 이를 통해 기존의 프레임 기반 시스템에서는 불가능했던 매우 빠른 응답성을 얻을 수 있다. 예를 들어, $\mathbf{E}(t)$ 라는 이벤트 스트림이 있을 때, 각 이벤트는 실시간으로 처리되어, $\mathbf{F}(t)$ 라는 최종 결과로 즉시 변환될 수 있다. 이는 고속으로 변화하는 물체 추적, 충돌 회피 등의 응용에서 매우 유리한다.
적응형 데이터 처리: 이벤트 기반 시스템에서는 변화가 없는 부분은 무시하고, 변화가 발생하는 부분만 집중적으로 처리할 수 있다. 예를 들어, 카메라가 고정된 상태에서 정적 배경은 전혀 처리할 필요가 없다. 이는 데이터 처리에 있어서 매우 효율적이다. 기존의 프레임 기반 시스템에서는 모든 화소에 대해 정기적으로 데이터를 처리해야 하는 반면, 이벤트 기반 시스템에서는 필요한 부분에만 자원을 집중할 수 있다. 수학적으로, 전체 이미지의 화소를 $N \times M$ 라고 할 때, 변화가 있는 화소는 $\mathbf{P}$ 로 나타낼 수 있다. 이때, $\mathbf{P} \ll N \times M$ 이므로 데이터 처리량을 대폭 줄일 수 있다.

이벤트 기반 카메라는 데이터가 발생할 때마다 즉시 처리할 수 있기 때문에, 기존 프레임 기반 시스템보다 훨씬 짧은 대기 시간을 제공한다. 이는 실시간으로 빠르게 반응해야 하는 시스템에서 매우 중요한 특성이다.

대기 시간 최소화: 이벤트가 발생하면 곧바로 처리할 수 있기 때문에, 기존 프레임 기반 시스템에서 발생하는 대기 시간을 줄일 수 있다. 예를 들어, 프레임 기반 시스템에서는 한 프레임이 끝나고 다음 프레임이 처리되기까지의 시간이 소요되지만, 이벤트 기반 시스템에서는 이벤트가 발생할 때마다 바로 처리할 수 있어 이 대기 시간이 존재하지 않는다.
응답성 향상: 대기 시간이 줄어들면, 시스템의 전체적인 응답성이 크게 향상된다. 예를 들어, 자율주행차가 장애물을 감지하고 반응해야 하는 상황에서 이벤트 기반 카메라는 매우 짧은 시간 안에 데이터를 처리하고, 실시간으로 대응할 수 있다. 수식으로 표현하면, 프레임 기반 시스템에서의 처리 시간 $T_f$ 에 비해, 이벤트 기반 시스템에서는 각 이벤트의 처리 시간 $T_e$ 가 훨씬 짧음을 알 수 있다. 일반적으로 $T_e \ll T_f$ 이므로 전체 시스템의 응답성에 큰 이점을 제공한다.