동작 알아보고 오류 진단해주는 ‘머신러닝’ 기술

골프, 야구, 무용, 기계체조, 태권도 등은 처음 배울 때 정해진 동작을 반복하여 따라해야 한다.
하지만, 전문가 동작을 똑같이 따라 하기가 초보자에게는 쉽지 않다.
이런 가운데, ETRI가 최근 각광받고 있는 ‘머신러닝’을 활용한 동작인식 기술을 개발했다.
이 기술은 운동 중인 사용자의 동작을 실시간으로 인식하고 오류 자세를 자동으로 진단한다.
기업체에 이전하여 상용화까지 마친 상태다.
'머신러닝' 기술은 컴퓨터가 학습을 하고 데이터에서 스스로 패턴을 찾아내는 인공지능의 한 부분으로
지난달 구글의 개발자 행사 ‘구글 I/O 2015’에서 발표한 다양한 서비스들의 근간을 이루는 핵심기술이다.
많은 양의 데이터로부터 컴퓨터가 스스로 학습하여 패턴을 찾아낸다는 점에서 ‘러닝’이라고 하는 것이다.
최근 이러한 러닝기법의 발달로 다양한 분야에서 컴퓨터가 사람의 지능을 뛰어넘는 결과들이 발표되고 있다.

업계 최초 스마트골프 코칭 훈련 구현

ETRI는 이 기술을 골프에 적용했다.
사용자가 스윙동작을 하게 되면 컴퓨터가 자동으로 스윙의 시작과 끝을 구분하여 정면의 모습을 먼저 보여준다.
곧이어 측면이 보이고, 프로골퍼의 정면, 측면을 사용자의 모습과 비교해 머리, 어깨, 발 등의 움직임을 분석해준다.
정면 카메라 한 대만으로 측면 자세까지 분석하여 스윙 시 몸의 기울기를 정확히 파악할 수 있다.
이 기술은 3D 공간정보를 획득하는 뎁스(Depth) 카메라를 활용, 사용자의 관절 움직임을 분석해내는 원리다.
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 스윙 시 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.

다양한 스포츠·의료분야로 기술적용 확대 가능

더 나아가, 연구진은 기존 제품을 뛰어넘는 고성능 동작인식 카메라 개발에 집중 할 계획이다.
일반 동작에 비해 매우 빠른 스포츠 동작을 센싱하기 위한 고속 카메라와
좁은 공간에서 보다 넓은 범위를 센싱할 수 있는 대화각 뎁스 카메라의 시작품을 제작하고
SW 버전으로 구현된 뎁스 연산 알고리즘을 FPGA로 검증하는 등 양산 가능한 형태의 개발품 안정화 작업에 박차를 가하고 있다.
ETRI는 국내 스크린골프시장 점유율 2위 기업인 마음골프(주)에 기술이전을 하여 마음골프학교의 골프 레슨 프로그램에 접목,
업계 최초로 시도되는 ‘스마트 골프 코칭/훈련 프로그램’의 상용 서비스를 시작했다.
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 전망된다.
ETRI 인터랙티브입체영상연구실 박지영 박사는 “이번 기술이전을 계기로 본 시스템의 사업화가
성공적으로 진행되도록 상용화 현장지원 사업을 통해 적극 지원하겠다.”고 말했다.
또, ETRI 차세대콘텐츠연구본부 이길행 본부장도 “신기술의 개발로 스포츠 교육의 진입장벽을 낮추고 효율적이고 체계적인 훈련을 통해
누구나 쉽고 안전하게 다양한 스포츠를 즐김으로써 국민 건강증진에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.”고 설명했다.
머신러닝 기술은 미래창조과학부 디지털콘텐츠과에서 추진 중인 ‘첨단융복합콘텐츠기술개발사업’의 일환으로
㈜엠씨넥스, ㈜제이투와이소프트 등과 공동연구를 통해 이뤄졌다.