영상정보는 CCTV를 이용한 범죄예방, 각종 내비게이션 시스템 등 다양한 분야에서 이용되고 있다. 이는 도로와 건물에서 가장 강력한 감시 툴로써, 그리고 방대한 시각적 데이터를 선별해 적절한 정보를 찾는 수단으로써 활용되고 있다. 이동 물체를 검출하는 방법에 대한 많은 연구가 진행되고 있는 가운데, 워싱턴대학교에서 개발한 사람의 움직임을 자동으로 추적하는 카메라 기술을 본문에서 살펴보도록 한다.

상점 등의 공공장소나 지하철, 버스, 자동차 등 생활 곳곳에 설치되어 있는 카메라는 우리의 모든 것을 기록한다.
이는 도로와 건물에서 가장 강력한 감시 툴로써, 그리고 방대한 시각적 데이터를 선별해 적절한 정보를 찾는 수단으로써 활용되고 있다.
현재 워싱턴대학교(University of Washington)의 전기공학자들은 네트워크화된 카메라를 통해 움직이고 있는 사람을 자동으로 추적하는 알고리즘을 개발하고 있다. 이 알고리즘이 적용된 카메라는 비디오 프레임 내에서 사람을 인식할 수 있으며, 다양한 카메라의 시야를 통해 동일한 사람을 따라가도록 고안되어 있다. 
UW 전기공학과의 Jenq-Neng Hwang 교수는 “3차원 공간에서 카메라를 통해 자동으로 사람을 추적하는 것은 새로운 기술”이라며 “이는 더욱 역동적인 감각으로 실생활을 표현할 수 있게 될 것”이라고 말했다.

지능형 교통시스템 컨퍼런스에서 발표

Hwang과 연구팀은 그들의 연구결과를 중국 칭다오에서 열린 지능형 교통시스템 컨퍼런스(Intelligent Transportation Systems Conference)에서 발표했다. 이 컨퍼런스는 IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers)가 후원하는 행사이다.
일반적인 GPS는 거리, 건물, 차가 이동하는 주변에서의 신호들로 나타내며, 이러한 그림에 사람들이 추가되는 형식이다.
하지만 이번 새로운 기술은 카메라가 장착된 자동차가 장면에 대한 비디오를 촬영하고 사람을 감지하여 추적한다. 그리고 GPS 스크린의 가상 3D 지도에 이들을 중첩시킨다. 
UW 연구원들은 이를 실시간으로 작동할 수 있도록 개발하고 있다.
따라서 바쁜 교차로를 건너가는 사람을 찾거나 경찰을 피하는 특정한 사람을 추적하는데 도움이 될 것으로 기대된다. Hwang 교수는 “우리가 개발한 카메라는 도로나 인도를 걸어가고 있는 사람들의 역동적인 모습을 실시간으로 담아낸다”고 말했다.

효율적으로 사람을 추적하는 카메라 기술

Hwang 연구팀은 과거 몇 년 동안 가장 기본적인 모델에서부터 고성능 기기에 이르기까지 비디오카메라를 위한 다양한 방법을 개발했다.
특히 시야가 중첩되지 않는 곳에서 사람을 추적할 때, 카메라마다 각도, 색조가 다르기 때문에 각 비디오에 비친 사람의 모습은 매우 다양하게 나타날 수 있는데, 연구원들은 카메라 간의 링크를 만들어 이러한 문제점을 극복했다. 
먼저 카메라는 훈련된 데이터를 수집하기 위해서 수분 동안 기록을 하게 되며, 시스템적으로 색상, 질감 및 수많은 사람들을 위한 카메라들 간의 각도를 계산하게 된다.
이때 사람들은 간섭 없이 자유롭게 프레임 안에서 걷고 있는 중이다. 이러한 계산을 거친 뒤에 알고리즘은 카메라들 간의 차이를 자동으로 적용하게 된다. 그리고 다양한 프레임에서 동일한 사람을 찾아낼 수 있기 때문에 얼굴을 보지 않고도 효율적으로 사람들을 추적할 수 있게 된다.

카메라 기술, 일상생활에서 다양한 활용 가능

사람의 움직임을 감지하는 카메라 기술은 특히 로봇 및 무인항공기에 적용될 수 있다. 내부에 위치한 카메라에 추적시스템을 설치해 사람을 따라가도록 하는 기능을 넣는 것이다.
이러한 기술은 어디에서든 활용될 수 있으며, 카메라는 무선 네트워크를 통해 이루어지고 클라우드 상에서 데이터를 업로드할 수도 있다.
자세한 시각적 기록은 보안과 감시, 예상치 못한 행동들의 모니터링 또는 이동하고 있는 용의자를 추적하는데 유용하게 사용될 수 있다. 또한 사업주들에게는 소비자들의 이동 패턴에 관한 유용한 정보와 통계에 대한 정보를 제공받을 수 있다.
고객들의 행동과 움직임에 의해서 만들어진 시각적인 데이터는 실제로 마케팅, 광고를 위한 새로운 방법이 될 수 있으며, 우리의 일상생활을 위해 도움이 되는 툴로써 활용될 수 있을 것으로 보인다.
이 기술의 공동저자는 UW 전기공학과 박사과정 학생인 Kuan-Hui Lee, UW 응용물리학연구소의 엔지니어인 Greg Okopal과 James Pitton이다.
이 연구는 한국 ETRI(Electronics and Telecommunications Research Institute)와 응용물리학연구소(Applied Physics Laboratory)로부터 후원을 받고 있다.

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