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  1. 2018.03.03 차세대 동작 인식 기술 발표 봇물, 소형화∙저전력화가 특징

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1835호(2018. 2. 28. 발행)에 기고한 원고입니다.


▶ IITP에서 PDF 포맷으로 퍼블리싱한 파일을 첨부합니다. 가독성이 좋으니 참고하시기 바랍니다.

차세대 동작 인식 기술 발표 봇물, 소형화∙저전력화가 특징.pdf



[ 요 약 ]


마이크로소프트가 키넥트를 발표한 이래 동작 인식 기술은 게임뿐만 아니라 의료제조업 등 다양한 분야에서 새로운 인터페이스 방식으로 점차 확산되어 가고 있음최근 반도체 및 센서 기술의 발전에 힘입어 새롭게 업그레이드 되고 있는 차세대 동작 인식 기술은 소형화경량화저전력화가 특징이어서 스마트폰을 비롯해 보다 다양한 기기에 탑재될 가능성을 획득함으로써동작 인식의 활용이 보다 광범위하게 이루어질 수 있는 모멘텀을 확보하고 있음



[ 본 문 ]


ž 집적회로 기술 관련 국제 컨퍼런스인 International Solid-State Circuits Conference(ISSCC) 2018에서 차세대 동작 인식 기술이 잇따라 발표되었음


Ø 손이나 몸의 움직임을 인식하여 기기 조작의 인터페이스로 사용하는 동작(gesture) 인식 기술은 2010년 출시된 마이크로소프트의 동작 입력 컨트롤러 키넥트(Kinect)를 계기로 대중적으로 알려지기 시작했음


Ø 키넥트는 MS의 게임 콘솔인 X박스와 짝을 이루며 주로 게임 분야에서 활용되었으나, 그 밖에도 직접 기기 조작이 어려운 수술실에서 이용하는 등 점차 응용처가 확산되어 왔음


<자료> Marnent


[그림 1] 수술실의 동작 인식 인터페이스


Ø 최근에는 VR(가상현실)/AR(증강현실) 애플리케이션에서 활용이 적극 모색되고 있기도 하며, 스마트폰이나 헤드마운트디스플레이(HMD)에 동작 인식 기술을 탑재하려는 움직임도 시작되었음


Ø 2월 중순에 샌프란시스코에서 열린 ISSCC 2018 컨퍼런스에서는 이처럼 새로운 분야에 적용될 것을 겨냥한 차세대 동작 인식 기술들이 다수 선보였는데, 신기술들은 이전의 동작 인식 기술에 비해 소비 전력과 비용은 절감하고, 계측 성능은 대폭 강화한 것이 특징임


ž 차세대 동작 인식 기술들은 우선 적외선을 사용하지 않아 전력 및 비용을 크게 절감하고고 있는데, 우리나라의 KAIST가 선보인 손 동작 인식 IC 칩이 대표적


Ø 동작 인식 입력 컨트롤러에서 사용하는 심도 이미지 센서의 경우, 빛을 쐰 후 되돌아 올 때까지의 비행 시간으로 거리를 추정하는 ToF(Time of Flight) 방식이 일반적임


Ø 혹은 특정한 2차원 패턴(도트)광을 대상물에 쏘이고, 촬상 소자가 획득하는 패턴광의 왜곡을 바탕으로 심도를 측정하는 SL(Structured Light) 방식을 사용하기도 함


Ø ToF SL 방식 모두 비교적 정밀하게 동작을 인식할 수 있지만 적외선을 이용하므로 발광 소자나 수광 소자 등의 광학 소자가 필요하기 때문에, 그 만큼 소비 전력의 증가나 비용 상승으로 이어지기도 쉬움


Ø 이런 문제를 해결하고자 올해 ISSCC에서는 적외선을 이용하지 않는 방법의 제안이 잇따랐는데, 대표적으로 KAIST는 스테레오 카메라를 이용해 전력 소모가 작은 손짓 인식 IC의 프로토타입을 제작하여 선보였음


Ø KAIST는 좌우 한 쌍의 카메라 이미지에 대해 대응점을 탐색하고 시차 정보로부터 이미지의 심도 정보를 얻는 스테레오 매칭 방식을 채택하였음



<자료> ISSCC


[그림 2] KAIST가 시험 제작한 손 동작 인식용 IC의 주요 사양()과 데모 장면(아래)


Ø 스테레오 매칭 방식은 ToF 방식 등에 비해 전력 소모가 작은 장점이 있지만, 손짓의 오인식이 발생하기 쉽다는 문제가 있었는데, KAIST는 손의 식별과 심도 추정에 인공지능 알고리즘의 하나인 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 인식의 정확도를 높였음


Ø 구체적으로는 말하면, KAIST의 방식은 20~40cm의 손 동작 인식 범위에서 추적 오차 (hand tracking error)가 평균 4.3mm 정도에 불과하고, 프로토타입 IC의 소비 전력은 한손 인식 시에 9.02 mW, 양손 인식 시에 31.2 mW로 매우 낮음


Ø KAIST 팀은 프로토타입 IC를 구현한 USB 동글을 스테레오 카메라 장착 노트북에 끼워 손짓을 인식하는 데모를 선보였는데, 가상 공간에 나타난 입방체를 손으로 잡거나 늘리는 모습을 보여주었음


ž 밀리미터파를 이용하여 저전력으로 동작을 인식하려는 기술도 나왔는데, 이런 방식의 데모는 인피니온(Infineon)과 텍사스 인스트루먼트(Texas Instruments, TI)가 선보였음


Ø 인피니온은 ISSCC에 논문을 투고·발표한 것이 아니라, ISSCC의 담당 위원으로 추천 및 승인된 기업이 자사 제품과 기술을 홍보할 수 있는 인더스트리 쇼케이스(Industry Showcase)를 통해 기술을 공개하였음


Ø 인피니온은 소비 전력 100 mW 미만의 소형(12.5mm × 9mm × 0.8mm) 동작 인식 밀리미터파 레이더(트랜시버) IC를 개발했는데, 측정 거리가 10m로 길다는 점도 특징


Ø TI는 시험 제작한 밀리미터파 레이더용 트랜시버 IC를 사용하여 동작 인식 데모를 보여주었는데, IC는 이번 ISSCC에서 구두 발표된 것으로 주로 자율운전에서 차량 밖의 상황을 감지하기 위해 사용될 것이라고 함


Ø 그러나 TI는 원거리뿐만 아니라 근거리에서도 사용할 수 있음을 어필하기 위해 손가락의 움직임을 인식할 수 있다는 것을 데모 세션에서 선보였는데, 데모는 운전석 주변의 조작 패널에 적용하는 것을 가정한 것이었음


ž 이 밖에도 노르웨이의 스타트업인 엘립틱 랩(Elliptic Labs)이 인더스트리 쇼케이스에서 초음파를 이용한 동작 인식 기술을 선보였음


Ø 엘립틱 랩은 초음파의 가상 센서로 손짓을 인식하는데, 자신들의 인식 알고리즘을 채택한 소프트웨어를 스마트폰에 탑재하면, 전용 센서를 추가하지 않고도 동작 인식을 가능하게 해주기 때문에 가상 센서라 부르고 있음


Ø 엘립틱 랩은 이미 스마트폰에 탑재되어 있는 스피커를 초음파 송신기로, 마이크를 수신기로 이용하기 때문에 만약 스마트폰에 여러 개의 스피커가 내장되어 있다면 동작 인식의 정확도는 더욱 높아진다고 함


ž 동작 인식에 사용하는 ToF 방식의 심도 이미지 센서에서도 큰 진전이 있었는데, 마이크로소프트는 이번 ISSCC에서 100만 화소가 넘는 ToF 센서용 수광 소자를 발표하였음


Ø MS가 발표한 이미지 센서의 유효 화소 수는 1024×1024 픽셀, 화소 사이즈는 3.5μm각이며, 이 화소에 초당 30 프레임의 프레임 속도로 작동시킬 경우 소비 전력은 650 mW로 낮은 편이고, 칩 크기는 9.8mm×5.4mm 65nm 제조 공정에서 만들어진다고 함


Ø 또한 글로벌 셔터(global shutter)를 지원하기 때문에 빠른 몸짓을 보다 정확하게 인식할 수 있게 된 것도 특징임


Ø 전자제어 셔터에는 롤링 셔터(Rolling Shutter)와 글로벌 셔터 방식이 있는데, 롤링 셔터는 포컬 플레인에 있는 두 개의 차광막을 순차적으로 열고 닫는 구조여서 이미지 센서가 한 라인씩 신호를 읽게 되므로, 뒤로 갈수록 증가된 신호량의 적체 문제가 발생


Ø 반면, 글로벌 셔터는 전체를 동시에 노광시킨 후 한번에 닫아버리는 구조여서 한 프레임의 촬영 시점이 동일하기 때문에 시차에 의한 왜곡이 없는 장점이 있고 동영상 촬영에 보다 적합한 것으로 알려져 있음


Ø 통상 ToF 센서는 손을 빠르게 휘두르는 상태와 같이 빠르게 이동하는 객체가 있는 상황에서 배경광을 노이즈로 인식하기 때문에 거리 측정의 정밀도가 떨어지는 쉬움


Ø ToF 센서용 수광 소자는 통상 두 프레임 간의 차이를 취하여 배경광을 제거하므로, 다음 프레임이 되기 전에 객체가 움직이면 이전 프레임의 객체가 잔상으로 남아 노이즈가 되어 거리 측정 정밀도가 저하되는 것인데, 글로벌 셔터 방식이면 이런 문제가 거의 없어짐


ž MS는 시연을 통해 프로토타입 센서와 레이저 광원을 조합한 ToF 센서에 의한 측정 결과 등을 보여 주었는데, 2013년에 나온 2세대 키넥트 보다 성능이 크게 향상되었음


<자료> ISSCC


[그림 3] MS의 새로운 ToF 센서 시연 장면


Ø 고무적인 것은 광원을 포함해도 이 ToF 센서의 소비 전력이 950 mW 1W를 밑돈다는 것으로, 이는 모바일 기기에도 탑재될 수 있음을 의미하기 때문


Ø 심도의 불확실성(Depth Uncertainty) 3000 lux 미만의 밝기 환경에서 측거 범위의 0.2% 미만이었고, 측거 범위는 1024픽셀 × 1024 픽셀로 구동할 경우 0.4~4.2m였으며, FOV(시야각)은 수직과 수평 모두 120도였음


Ø 시연 결과 MS의 새로운 ToF 센서는 2세대 키넥트에 비해 성능이 크게 향상된 것으로 보이는데, 가령 화소 수는 약 4배 이상이며 소비 전력은 크게 낮아졌음


Ø 2세대 키넥트는 ToF 센서의 소비 전력이 컸기 때문에 냉각 기기가 컸고 냉각 팬도 붙어 있었으며, 따라서 키넥트 본체의 크기로는 도저히 모바일 기기에 탑재할 수 없었음


Ø 이에 비해 MS가 데모 세션에서 보여준 프로토타입의 ToF 센서 모듈은 마우스 정도의 크기였기 때문에 기술 발전 여하에 따라서는 스마트폰의 주변기기 나아가 스마트폰에 탑재될 수 있는 가능성을 보여주었음


ž 소형화-경량화-저전력화가 특징인 차세대 동작 인식 기술이 가장 먼저 활용될 분야로는 VRAR, 자동차 분야 등이 꼽히고 있으며, 특히 VR 시장의 촉매제가 될 것으로 기대됨


Ø 2016년에 고사양의 HMD들이 속속 선보이며 VR 시장이 본격화될 것이란 전망이 계속해서 제기되고 있으나 아직은 현실화되지 못하고 있음


Ø 여기에는 여러 이유가 있겠으나 센서를 외부에 놓고 HMD가 그 신호를 받아들여 위치와 동작을 인식하는 아웃사이드-인 방식으로 인한 번거로움도 한 요인으로 꼽힘


Ø 이에 비해 2세대 HMD는 센서 카메라를 HMD의 전면에 배치해 사용자의 위치와 움직임을 인식하는 인사이드-아웃 방식을 채택함으로써 PC가 필요 없는 스탠드얼론 형태를 띠고 있는데, 차세대 동작 인식 기술은 더 가볍고 편리한 HMD 출현을 촉진할 것으로 보임


Ø 자동차 분야에서는 운전자의 몸짓을 감지해 전방 주시 태만, 졸음 운전, 운전 중 전화 사용 등에 대한 경고를 알림으로써 안전도를 높이거나, 운전자의 손 동작을 인식해 에어컨을 켜거나 음악을 재생하는 등의 인터페이스를 구현해 편의성을 높여줄 것으로 기대됨

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