드론, 지능형 CCTV, 환자 행동 감지 카메라…
GIST 대학생들, 생활 밀착형 연구로 해외 논문 발표

 

     - 전기전산 전공 대학 3~4학년생 3명, 외국인 교수와 함께 1년여 연구

     - 컴퓨팅 분야 국제 컨퍼런스서 발표…대학생 연구 참여 프로그램 성과

 

 

 

(왼쪽부터) GIST대학 채승, 김인수, 구유리 학생과 기초교육학부 킨 충 야우 교수

 

 

□ GIST(광주과학기술원)의 학사과정인 GIST대학(GIST College) 학생 3명이 외국인 교수와 함께 연구한 드론, 지능형 CCTV, 환자 감지용 카메라 관련 연구 성과가 해외에서 논문으로 발표됐다.

 

  ∘ GIST대학 김인수(21·4학년·전기전산 전공) 씨와 구유리(24·4학년·전기전산 전공) 씨는 지난 7월 19~26일 프랑스 니스(Nice)에서 열린 모바일 컴퓨팅과 시스템 및 기술 분야 국제 컨퍼런스인 에서 제1저자로 참여한 드론 및 지능형 CCTV 관련 연구 논문을 각각 발표했다.

 

  ∘ 채승(21·3학년·전기전산 전공) 씨가 입원 환자의 이상 행동을 감지하기 위해 개발한 알고리즘도 같은 기간 진행된 앰비언트 컴퓨팅(Ambient Computing) 관련 응용 기술 분야의 국제 컨퍼런스인 에서 발표됐다.

 

  ∘ 3명의 학생들은 지난 1년여 동안 GIST대학 기초교육학부 킨 충 야우(Kin Choong Yow) 교수와 함께 관심 분야에 대한 연구를 진행해 왔다. 싱가포르 출신인 야우 교수는 영국 케임브리지 대학교에서 박사학위를 받은 뒤 싱가포르 난양기술대학(NTU)과 중국 선전(深圳) 첨단기술연구소를 거쳐 지난 2013년부터 GIST대학에서 학생들을 가르치고 있다.

 

□ 국제 컨퍼런스 발표자로는 드물게 대학생(undergraduate student) 자격으로 참가한 GIST대학 학생들은 일상생활과 매우 밀접한 내용의 연구 성과로 해외 연구자들의 많은 관심을 받았다.

 

  ① 김인수 씨는 카메라 1대만을 탑재한 무인항공기(드론)가 일정한 비행 패턴을 통해 확보한 영상 정보만으로 특정 물체와의 거리를 산출할 수 있는 알고리즘에 대해 논문을 발표했다.

 

  ∘ 일반적으로 드론이 촬영한 영상 정보로 거리를 산출하는 알고리즘은 2대 이상의 카메라가 동시에 확보한 이미지들을 이용해 물체까지의 거리를 파악한다. 하지만 드론에 탑재된 카메라 2대 사이의 거리가 짧을수록 거리 산출의 오차가 증가하기 때문에, 보다 정확한 결과를 얻기 위해서는 카메라 사이의 거리를 증가시켜야 한다.

 

  ∘ 김 씨는 오차를 줄이기 위해 1대의 카메라를 탑재한 드론이 지상 1m 높이에서 수평으로 이동하며 지상에 서 있는 보행자를 시간차를 두고 촬영하는 방법을 이용했다.

 

 

(그림 1) 드론이 수평으로 이동하며 보행자를 촬영한 사진들

 

 

  ∘ 이러한 방법으로 드론이 촬영한 사진 가운데 처음 두 개의 사진(위 사진 1번‧2번)과 마지막 사진(4번)에서 각 사진의 화소(畫素), 드론과 보행자가 이루는 각도의 차이, 사진 촬영 지점까지 드론이 이동한 거리 등의 값을 확보해 드론에서 보행자까지의 거리를 측정하는 알고리즘을 개발했다.

 

  ∘ 기존 알고리즘이 카메라 여러 대를 필요로 하는 것과 달리, 김씨가 제안한 알고리즘은 저가형 드론에 단일 카메라만 탑재해 특정 패턴으로 비행시킴으로써 시스템을 단순화하고 이륙 중량을 감소시킬 수 있다. 특히 이번에 발표한 수학적 알고리즘은 보행자뿐만 아니라 차량과 동물을 비롯한 다양한 종류의 물체에도 응용할 수 있다.

 

  ② 구유리 씨는 추적 차량이 CCTV에 포착될 경우 어떤 모습으로 보일지 예측할 수 있는 지능형 CCTV 알고리즘에 대해 논문을 발표했다.

 

  ∘ 우선 추적 차량이 CCTV에 포착된 뒤 사라졌다고 가정하고, 촬영된 이미지에서 차량의 핵심 특징(ex. 스티커 등 차체 무늬, 차종, 색깔)을 추출한다. 이어 추출된 특징을 활용한 UVW 맵핑*(mapping)으로 해당 차량의 3D 모델을 제작하고, 알고리즘에 따라 차량의 3D 모델을 회전시키며 임의의 CCTV 시야에서 차량이 어떻게 보일지 계산했다.

* UVW mapping : 3차원의 좌표를 2차원 평면에 구현할 때 3차원의 X-Y-Z축을 2차원 이미지에서는 평면상의 U-V-W축에 대응시키는 방법으로, 2차원의 UVW 좌표에 3차원 상에 나타난 재질을 구현하는 컴퓨터 그래픽의 한 방법이다.

 

 

(그림 2) 실제 CCTV로 촬영된 자동차 모습(좌상)과 3D 모델로 재구성된 자동차의 모습(우상). 그리고 기존 이미지와는 다른 각도에서 CCTV로 촬영했을 경우 예상할 수 있는 자동차 이미지를 만든모습(좌하‧우하)

 

 

  ∘ 이 알고리즘을 적용하면 다른 곳에 있는 CCTV가 미리 차량의 모습을 예측할 수 있고, 이를 이용하면 CCTV 시야각에 차량이 들어왔을 때 이미지 매칭을 통해 해당 차량을 탐지할 수 있을 것으로 기대된다.

 

  ③ 채승 씨는 ICT(정보통신기술)를 활용해 고령자나 환자, 장애인들의 의료 서비스를 지원하는 AAL(Ambient Assisted Living*) 환경을 구축할 수 있는 입원 환자 이상 행동(abnormal behavior) 감지 알고리즘을 제시했다.

 

  ∘ 기존 동작인식 기술은 RGB(적‧녹‧청) 센서로 얻은 영상데이터만을 활용하는데, 채 씨는 여기에 적외선 센서로 피사체와의 거리(depth)를 측정할 수 있는 키넥트*(Kinect)를 추가로 이용해 침대 위 환자의 이상 행동을 감지하는 알고리즘을 개발했다.

 

* Ambient Assisted Living : 고령자나 장애인 등 활동이 불편한 이들의 일상생활을 보조하는 기술 중 하나로서, 신체에 직접 센서를 부착하지 않더라도 대상을 모니터링 해 긴급 상황에 대처할 수 있다.
* 키넥트(Kinect): 마이크로소프트사의 동작인식 센서로, 별도의 컨트롤러 없이도 사용자의 위치나 움직임을 감지하여 3차원 데이터를 활용할 수 있다.

 

 

(그림 3) 기숙사 침대에서 표준 데이터를 만들기 위해 모의실험을 하는 모습

 

 

  ∘ 채씨는 먼저 자신의 학교 기숙사 침대에서 모의실험을 진행해 표준 데이터로서 △환자가 가만히 누워 있는 자세 △기침하는 동작 △침대에 누워 발버둥치는 동작 △침대에서 바닥으로 떨어지는 동작 등 일상 행동과 이상 행동을 가정한 6개 동작의 영상을 키넥트로 촬영했다.

 

  ∘ 이어 해리스 코너 감지법*을 통해 영상 속 각 동작의 특징을 추출하고, 이후 키넥트로 촬영한 다른 영상에서 이상 행동을 감지할 수 있는 방법을 설계하였다.

 

* Harris Corner 감지법 : 크리스 해리스가 처음 제시한 개념으로, 영상에서 대상을 추적하거나 인식할 때 필요한 특징 점을 찾기 위해 사용된다.

 

  ∘ 기존 알고리즘은 입원 환자의 이상 징후를 감지하기 위해 환자 신체에 특정 센서를 부착해야 하는 불편이 있지만, 채 씨가 제안한 알고리즘은 몸에 센서를 부착하지 않아도 환자의 이상 행동을 정확히 감지할 수 있다.    

 

□ 야우 교수는 “학생들의 작은 질문도 놓치지 않고 구체적인 연구 설계로 이어질 수 있도록 이끈 것이 좋은 연구 결과로 이어질 수 있었다”며 “GIST에서는 학사과정 학생들도 호기심과 열정만 있으면 지도교수와 함께 원하는 분야의 연구를 진행할 수 있는 시스템과 문화가 정착돼 있다”고 말했다.     <끝>

 

 

 

대외협력팀