동작 인식 - 소프트웨어 융합

동작 인식의 정의와 필요성

동작 인식(Motion Recognition)은 이벤트 카메라 데이터를 사용하여 객체의 움직임을 분석하고, 이를 기반으로 특정 행동이나 패턴을 인식하는 과정이다. 이벤트 카메라의 빠른 시간 해상도 덕분에 동작 인식은 기존의 프레임 기반 카메라보다 더욱 세밀한 움직임을 포착할 수 있으며, 특히 동적인 환경에서 유용하다. 이 기술은 자율 주행, 로봇 비전, 증강 현실 등 다양한 분야에서 필수적인 기술로 자리 잡고 있다.

이벤트 카메라에서 동작 인식을 효과적으로 수행하기 위해서는 빠른 움직임에 대한 실시간 분석이 필수적이다. 이벤트 데이터의 비동기적 특성은 동작 인식을 보다 정밀하게 만들 수 있지만, 그만큼 데이터 처리 속도와 효율적인 알고리즘 설계가 중요한 요소로 작용한다.

이벤트 기반 동작 인식의 주요 과정

이벤트 흐름의 분류 및 특징 추출
동작 인식을 위해서는 이벤트 흐름으로부터 객체의 특징을 추출하고, 이를 바탕으로 동작 패턴을 구분해야 한다. 이벤트 카메라는 각 픽셀이 독립적으로 동작하므로, 객체의 경계나 이동 방향을 쉽게 포착할 수 있다. 이때, 추출된 특징은 시간에 따른 변화율, 방향성 등을 포함할 수 있으며, 이를 통해 다양한 동작을 분류할 수 있다.
동작 벡터의 계산
이벤트 카메라에서 발생하는 각 이벤트는 시간적, 공간적 좌표를 가지고 있다. 이를 활용해 동작 벡터를 정의할 수 있다. 각 이벤트의 공간 좌표를 $\mathbf{p}(t) = [x(t), y(t)]^\top$ 라 하고, 시간 변화를 $\Delta t$ 라고 할 때, 동작 벡터는 다음과 같이 정의된다.

$\mathbf{v}(t) = \frac{\mathbf{p}(t + \Delta t) - \mathbf{p}(t)}{\Delta t}$

이 벡터는 시간에 따른 위치 변화를 나타내며, 이를 통해 객체의 움직임 속도와 방향을 계산할 수 있다.

이벤트 클러스터링
동작 인식을 위해서는 이벤트 데이터를 클러스터링하여 유의미한 객체의 움직임을 분리해야 한다. 이벤트 흐름은 고밀도로 발생할 수 있기 때문에, 유사한 이벤트를 그룹화하여 노이즈를 줄이고, 보다 명확한 객체 경계를 생성할 필요가 있다. 클러스터링 방법으로는 k-means, DBSCAN 등의 알고리즘이 사용될 수 있으며, 이는 공간적 유사성과 시간적 연속성을 고려한 방식으로 진행된다.
동작 패턴 분석
동작 벡터가 계산된 후에는 이를 기반으로 다양한 동작 패턴을 분석할 수 있다. 예를 들어, 일정한 방향으로 움직이는 패턴, 주기적인 동작, 빠르게 변하는 움직임 등을 이벤트 데이터에서 추출할 수 있다. 이러한 패턴 분석은 주로 주파수 분석, 시간-주파수 변환 등을 통해 진행되며, FFT(Fast Fourier Transform)나 STFT(Short-Time Fourier Transform)와 같은 기법이 적용될 수 있다.
동작 인식을 위한 모델 학습
이벤트 카메라 데이터를 바탕으로 한 동작 인식을 위해서는 학습 모델이 필요하다. 전통적인 기계 학습 방법과 더불어 딥러닝 기반의 모델이 많이 사용되며, 특히 Convolutional Neural Networks(CNN)와 Recurrent Neural Networks(RNN)을 결합한 방법들이 효과적이다. 이벤트 데이터는 시간에 따라 연속적이므로, 시간적 관계를 파악하는 RNN 계열의 네트워크가 동작 인식에 적합한다.

동작 벡터와 경로 예측

동작 인식 과정에서 이벤트 카메라의 특징적인 장점 중 하나는 경로 예측에 유리하다는 점이다. 이벤트 카메라에서 각 픽셀마다 발생하는 이벤트는 움직임의 방향과 속도를 반영하므로, 이벤트 흐름을 기반으로 객체의 경로를 예측할 수 있다. 이때 예측된 경로는 미래의 이벤트 발생 위치를 추정하는 데 활용된다.

경로 예측은 이벤트 발생 시점에서의 동작 벡터를 기반으로 계산된다. 예를 들어, 객체가 선형 경로를 따라 움직이는 경우, 현재 위치에서 예측된 위치 $\mathbf{p}_{\text{pred}}(t)$ 는 다음과 같이 계산된다:

$\mathbf{p}_{\text{pred}}(t + \Delta t) = \mathbf{p}(t) + \mathbf{v}(t) \cdot \Delta t$

이 수식은 객체의 현재 속도와 방향을 고려하여 미래의 위치를 추정하는 방식이다. 이를 통해 객체가 연속적으로 움직일 때, 다음 이벤트가 발생할 위치를 미리 계산하여 실시간 처리 속도를 높일 수 있다.

동작 인식에서의 객체 추적

이벤트 기반 동작 인식에서 중요한 부분 중 하나는 객체 추적이다. 객체 추적은 이벤트 데이터에서 발생하는 연속적인 움직임을 바탕으로 특정 객체의 위치를 지속적으로 파악하는 과정이다. 이벤트 카메라는 움직임이 있을 때만 데이터를 생성하므로, 객체의 움직임을 실시간으로 추적하기에 매우 적합한다.

객체 추적을 위해서는 먼저 객체가 이동하는 경로 상의 이벤트를 클러스터링하여, 하나의 객체로 간주할 수 있는 그룹을 만들어야 한다. 그 후, 각 클러스터의 중심점을 추적하면서 객체의 위치를 파악할 수 있다.

칼만 필터를 활용한 객체 추적

객체 추적에서 칼만 필터(Kalman Filter)는 매우 유용하게 사용될 수 있다. 칼만 필터는 이전 상태를 기반으로 현재 상태를 추정하고, 새로운 측정값이 들어올 때 이를 업데이트하여 더 정확한 상태를 예측하는 알고리즘이다. 칼만 필터는 특히 잡음이 포함된 측정값에서 정확한 상태 추정이 필요할 때 효과적이다.

이벤트 카메라의 이벤트 데이터를 활용하여 객체의 위치와 속도를 추정할 때, 칼만 필터는 다음의 두 단계로 작동한다:

예측 단계
현재 시간 $t$ 에서의 객체 상태 $\mathbf{x}(t) = [x(t), y(t), v_x(t), v_y(t)]^\top$ 를 기준으로, 다음 시간 $t + \Delta t$ 에서의 상태를 예측한다. 이때 상태 벡터는 객체의 위치와 속도를 포함한다.

$\mathbf{x}(t + \Delta t) = \mathbf{A} \mathbf{x}(t) + \mathbf{B} \mathbf{u}(t)$

여기서 $\mathbf{A}$ 는 상태 전이 행렬이고, $\mathbf{B}$ 는 제어 입력 행렬, $\mathbf{u}(t)$ 는 제어 입력이다.

업데이트 단계
새로운 이벤트 데이터가 들어오면, 이를 바탕으로 예측된 상태를 업데이트한다. 측정된 이벤트 데이터 $\mathbf{z}(t) = [x_{\text{meas}}(t), y_{\text{meas}}(t)]^\top$ 와 비교하여 상태 벡터를 수정한다.

$\mathbf{x}(t) = \mathbf{x}(t) + \mathbf{K}(t)(\mathbf{z}(t) - \mathbf{H}\mathbf{x}(t))$

여기서 $\mathbf{K}(t)$ 는 칼만 이득(Kalman Gain), $\mathbf{H}$ 는 측정 행렬이다. 이 과정에서 칼만 이득을 통해 측정 오차를 최소화하며, 객체의 위치를 더욱 정확하게 추적할 수 있다.

확장 칼만 필터를 통한 비선형 동작 추적

이벤트 기반 동작 인식에서 객체가 비선형 경로를 따라 이동할 경우, 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF)를 사용할 수 있다. 확장 칼만 필터는 상태 전이가 선형이 아닐 때도 사용할 수 있도록, 상태 전이를 비선형 함수로 모델링한다. 비선형 상태 전이 함수 $f(\cdot)$ 와 측정 함수 $h(\cdot)$ 를 적용하여 다음과 같이 계산한다:

예측 단계
비선형 상태 전이 함수를 기반으로 다음 상태를 예측한다.

$\mathbf{x}(t + \Delta t) = f(\mathbf{x}(t), \mathbf{u}(t))$

또한, 상태 전이 행렬 $\mathbf{A}$ 는 상태 전이 함수의 야코비(Jacobian)으로 대체된다.

$\mathbf{A} = \frac{\partial f}{\partial \mathbf{x}} \Bigg|_{\mathbf{x}(t)}$

업데이트 단계
새로운 이벤트 데이터가 들어오면, 비선형 측정 함수를 기반으로 상태를 업데이트한다.

$\mathbf{x}(t) = \mathbf{x}(t) + \mathbf{K}(t)(\mathbf{z}(t) - h(\mathbf{x}(t)))$

여기서 측정 행렬 $\mathbf{H}$ 역시 측정 함수의 야코비으로 대체된다.

$\mathbf{H} = \frac{\partial h}{\partial \mathbf{x}} \Bigg|_{\mathbf{x}(t)}$

이러한 비선형 필터링 기법을 통해 이벤트 기반 동작 인식에서 복잡한 경로를 따라 움직이는 객체도 추적할 수 있다.

동작 패턴 인식

동작 인식의 최종 목표는 객체의 움직임을 단순히 추적하는 것을 넘어, 객체가 어떤 패턴의 동작을 수행하고 있는지를 식별하는 데 있다. 이벤트 카메라의 경우 빠른 시간 해상도를 제공하기 때문에, 일반 카메라로는 감지할 수 없는 미세한 움직임 패턴을 감지하고 분류할 수 있다.

주기적 동작 패턴 분석

주기적 움직임을 인식하는 것은 이벤트 카메라 동작 인식의 중요한 한 부분이다. 주기적 동작은 주로 일정한 패턴을 따르기 때문에, 이러한 패턴을 분석하기 위해 시간적 분석 기법이 사용된다. 이벤트 데이터에서 주기적인 패턴을 추출하기 위해서는 시간-주파수 변환(Time-Frequency Transformation) 기법이 자주 사용된다.

푸리에 변환(Fourier Transform)은 동작 데이터를 주파수 영역으로 변환하여 주기적인 성분을 추출하는 기본적인 방법이다. 객체의 동작이 시간에 따라 주기적이라면, 해당 성분을 주파수 영역에서 다음과 같은 수식으로 표현할 수 있다:

$X(f) = \int_{-\infty}^{\infty} x(t) e^{-j 2 \pi f t} dt$

여기서 $x(t)$ 는 이벤트 스트림에서 추출된 시간 도메인의 움직임 정보이고, $X(f)$ 는 주파수 도메인에서의 동작 성분이다. 주기적인 움직임은 특정 주파수 대역에서 강한 피크를 형성하게 되며, 이를 통해 객체의 주기적 동작 패턴을 인식할 수 있다.

비주기적 동작 패턴 분석

비주기적 동작은 정해진 주기를 따르지 않으며, 복잡한 형태의 움직임을 포함할 수 있다. 이러한 동작을 분석하기 위해서는 시간 도메인에서의 움직임 변화를 지속적으로 추적해야 한다. STFT(Short-Time Fourier Transform)과 같은 기법은 주기적이지 않은 동작의 주파수 변화를 시간에 따라 추적하는 데 적합한다.

STFT는 다음과 같은 수식을 따른다:

$X(t, f) = \int_{-\infty}^{\infty} x(\tau) w(\tau - t) e^{-j 2 \pi f \tau} d\tau$

여기서 $w(\tau - t)$ 는 윈도우 함수로, 특정 시간 구간에 대해서만 푸리에 변환을 적용한다. 이를 통해 시간에 따른 주파수 성분의 변화를 추적할 수 있으며, 이를 기반으로 비주기적 동작을 분석할 수 있다.

동작 인식을 위한 머신러닝 기법

이벤트 카메라 데이터를 통한 동작 인식은 머신러닝 기법을 통해 높은 성능을 발휘할 수 있다. 특히 딥러닝 모델은 복잡한 동작 패턴을 학습하고, 이를 기반으로 높은 정확도의 동작 인식을 가능하게 한다. 이벤트 카메라의 비동기적 데이터를 효과적으로 처리하기 위해서는 전통적인 CNN과 RNN 구조가 결합된 하이브리드 모델이 많이 사용된다.

CNN 기반 동작 인식

Convolutional Neural Networks(CNN)는 이미지 기반 패턴 인식에 매우 효과적이지만, 이벤트 카메라의 데이터는 비연속적인 이벤트 스트림이기 때문에 프레임 기반 CNN의 구조와 다소 차이가 있다. 이벤트 데이터를 일정 시간 간격으로 묶어 프레임으로 변환하는 방법도 존재하지만, 이 경우 이벤트 카메라의 장점을 충분히 활용하지 못할 수 있다. 따라서 이벤트 데이터를 그대로 처리할 수 있는 CNN 구조가 필요하다.

이벤트 스트림을 입력으로 받아 특정 패턴을 추출하는 CNN 기반 모델은 주로 다음과 같은 단계를 거친다:

이벤트 스트림 변환: 이벤트 데이터를 CNN이 처리할 수 있는 형식으로 변환한다. 이를 위해 이벤트 스트림을 시간 간격으로 잘라서 프레임화하거나, 이벤트 자체를 피쳐 맵으로 변환하는 방식이 사용될 수 있다.
특징 추출: CNN 계층을 통해 이벤트 데이터에서 유의미한 공간적, 시간적 특징을 추출한다.
동작 분류: 추출된 특징을 기반으로 객체의 동작을 분류한다. 마지막 Fully Connected Layer를 통해 동작 클래스에 대한 확률값을 도출한다.

RNN 기반 동작 인식

Recurrent Neural Networks(RNN)는 시간에 따른 연속적인 데이터를 처리하는 데 탁월한 성능을 발휘한다. 특히 이벤트 카메라처럼 비연속적이고 시간적으로 연관된 데이터를 처리할 때 RNN이 효과적이다.

RNN을 활용한 동작 인식은 시간적 연속성을 고려하여 각 시점의 이벤트 데이터를 처리하며, 이벤트 데이터의 시간적 순서에 따른 패턴을 학습한다. 이때 Long Short-Term Memory(LSTM)와 같은 구조가 적용되어, 긴 시퀀스에서도 효과적으로 학습할 수 있다.

이벤트 시퀀스 입력: 이벤트 카메라의 데이터를 시간 순서대로 입력한다.
시간적 패턴 학습: RNN 또는 LSTM 계층을 통해 각 시점의 이벤트 간의 시간적 관계를 학습한다.
동작 클래스 출력: 마지막 RNN 출력 값을 기반으로 객체의 동작을 분류한다.

이러한 CNN과 RNN 기반의 혼합 모델은 이벤트 카메라 동작 인식에서 가장 효과적인 방식 중 하나로 자리 잡고 있다.