국내 연구진이 장갑이나 신발 등 거추장스러운 웨어러블 기기 없이도 실감나는 가상현실(VR)을 즐길 수 있는 기술을 개발했다.
광주과학기술원(GIST) 융합기술학제학부 김경중 교수연구팀은 기존 웨어러블 센서에 의존하던 방식을 벗어나 고해상도 카펫형 촉각 센서로 사용자의 발 압력 데이터를 분석해 행동을 인식하는 기술을 개발했다고 31일 밝혔다.
VR에서 자연스러운 이동은 현실과 가상의 괴리감을 줄이고 몰입감과 상호작용성을 향상시키는 기본적인 요소다. 초기에는 컨트롤러를 조작해 이동하던 것에서 최근에는 신발, 장갑 형태의 웨어러블 센서를 착용해 직접 걷는 식으로 이동하는 기술까지 개발됐다. 다만 공간적 한계로 인해 제자리에서 움직이거나 센서 착용으로 사용자 행동에 불편함이 생기는 등 여전히 해결해야 할 점이 있다.
연구팀은 기존 방식을 벗어나 카펫형 센서를 통한 자연스러운 움직임을 구현했다. 센서를 통해 얻어진 고해상도 발 압력 데이터를 처리하기 위해 비전 트랜스포머(ViT) 기반의 새로운 인공지능(AI) 모델 '자가 학습 비전 트랜스포머'(STViT)를 개발해 유사한 동작도 정확하게 구분할 수 있도록 했다. 비전 트랜스포머란 이미지를 작은 조각으로 나누고 각 조각을 분석해 전체 이미지를 이해하는 AI 비전 분야 최신 기술이다.
카펫형 센서의 사용 방식은 돗자리 같은 형태의 얇은 센서 위에서 특정 행동을 취하면 해당 행동이 VR 속에서 적용돼 사용자가 직접 움직이는 것같은 몰입감을 준다. 예를들어 제자리에서 가볍게 걷거나 뛰면 VR 속에서 앞으로 전진하고, 큰 폭으로 다리를 올렸다 내리면 계단을 오르게 된다. 사용자는 카펫 위에서 움직이기만 할 뿐, 별도의 센서를 몸에 부착할 필요가 없다.
연구팀이 개발한 모델은 AI가 이전 학습단계를 활용해 지속적으로 자신을 업데이트하는 '자가 학습' 방식을 활용해 사용할수록 더욱 정교한 인식이 가능하도록 제작됐다.
이번 연구성과는 사용자 인터페이스와 상호작용 방식 측면에서 VR 기술의 수준을 한 단계 끌어올릴 수 있는 중요한 진전을 의미하며, VR을 이용한 교육, 의료, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서의 활용이 기대된다.
김경중 교수는 "이번 연구 성과는 웨어러블 장치 없이도 사용자의 동작을 더욱 자연스럽고 편안하게 인식할 수 있는 인터페이스로서의 활용이 기대된다"며 "가상현실에서의 자연스러운 이동성 문제를 해결하고, 더 몰입감 있는 사용자 경험을 제공할 수 있는 새로운 가능성을 열 것으로 기대한다"고 말했다.
이번 연구결과는 세계적 학술대회 'IEEE VR Conference 2024'에 지난 3월 16일 발표됐다.
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