[한국기술뉴스]

부경대학교 컴퓨터공학과 이철 교수 연구팀은 사람 움직임의 주파수를 추정해 사람의 움직임을 보다 효과적으로 측정할 수 있는 방법을 개발했다. 부경대학교 산학협력단을 통해 2017년 3월 3일 특허를 출원(출원번호 제1020170027426호)했다. 특허 명칭은 '사람 움직임의 주파수를 추정하는 방법’이다. 현재 특허 등록이 완료돼 산업에서 기술을 활용할 수 있도록 기술이전을 추진할 계획이다.

[기자]
특정한 동작을 통해 기기와 상호 작용하는 모션 인식 기술은 IoT나 증강 현실, 가상 현실 등 다양한 분야에서 활발하게 사용되고 있습니다. 키넥트는 카메라와 적외선 센서 등을 이용해 인간의 동작을 인식하는 장비입니다. 웨어러블 장비와 달리 별도의 장비를 몸에 착용할 필요가 없어 편리하다는 장점이 있습니다. 그러나 연속되는 동작을 정확하게 인식하기 위해서는 인간의 다양한 움직임을 미리 학습시켜야 한다는 문제가 있습니다.

부경대학교 연구팀은 움직임의 주파수를 예측해 별도의 선행 학습 없이 비주기적이고 변칙적인 움직임을 측정하는 키넥트 활용 방법을 발명했습니다.

키넥트를 이용해 시간의 흐름에 따른 관절의 위치를 좌표 데이터로 나타냅니다. 프레임 변화에 따른 각 관절의 좌표 데이터를 이산 푸리에 변환을 통해 주파수로 변환하고 진폭을 계산합니다. 각 관절에서 가장 큰 진폭을 갖는 주파수를 각 관절을 대표하는 주파수로 선택하며 대표 주파수 중에서 가장 빠른 주파수를 전체적인 움직임을 대표하는 제2 주파수로 선택합니다. 제2 주파수와 인접 관절의 주파수를 비교해 보정 및 노이즈 제거 작업을 통해 제2 주파수의 정확도를 향상시킵니다. 연구팀은 움직임에 따른 실제 주파수와 추정한 주파수를 비교해 본 알고리즘의 정확도를 검증했으며 실험 결과 본 알고리즘이 98%의 정확도로 실제 주파수와 매우 유사한 주파수를 예측했습니다.

본 알고리즘은 키넥트를 이용해 포착한 관절의 위치 변화를 이용해 사람의 움직임에 따른 주파수를 높은 정확도로 추정할 수 있습니다.

본 방법을 이용할 경우 반복되는 동작의 주파수를 별도의 학습 과정 없이 효율적으로 계산하고 모션 인식이나 모션 캡처를 이용해 상호작용을 위한 동작의 주기를 쉽게 파악함으로써 해당 기술의 전처리 과정의 효율성 향상에 기여할 것으로 기대됩니다.