△ 고려대 기계공학부 겸 스마트모빌리티학부 김대겸 교수


△ 동작 추정 기술 : 스마트워치, 피트니스 트래커 등 웨어러블 기기에 널리 활용되는 관성측정장치 (IMU, Inertial Measurement Unit)를 활용한 인간 동작 예측



□ 고려대학교(총장 김동원) 기계공학부 겸 스마트모빌리티학부 김대겸 교수는 미국 하버드대학교 연구팀과 공동으로 착용형 센서를 활용해 인간의 3차원 동작을 정밀하게 예측할 수 있는 인공지능 기술을 개발했다.

□ 본 연구 성과는 네이처 자매지인 Nature Communications(IF=14.7)에 지난 11일 온라인에 게재됐다.
*논문명: Learning-based 3D human kinematics estimation using behavioral constraints from activity classification
*DOI: 10.1038/s41467-025-58624-6
*URL: https://www.nature.com/articles/s41467-025-58624-6

□ 기존의 인간 동작 분석에는 광학 기반 모션캡처 시스템이 주로 사용됐지만, 이는 고가의 장비와 넓은 공간, 복잡한 설치 환경이 필요해 실제 현장 적용에는 한계가 있었다. 이에 더해, 카메라 시야가 가려질 경우 정확한 측정이 어렵다는 점도 문제였다.

□ 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 관성 측정 장치(IMU, Inertial Measurement Unit)를 활용한 새로운 동작 추정 알고리즘을 개발했다. 특히 ‘활동 인식 정보’를 기반으로 동작 예측의 정확도를 향상시키는 행동 제약 기반 인공지능 알고리즘(AIL-KE, Activity-in-the-loop Kinematics Estimator)을 제시했다.
*관성 측정 장치: 웨어러블 기기에 주로 활용되며, 물체의 움직임과 방향 변화를 측정하는 센서 시스템
*활동 인식 정보: 사용자의 특정 행동 패턴을 식별하고 분류한 데이터

□ 연구팀은 두 개의 센서를 가슴과 손목에 부착한 상태로 헬스 트레이닝, 산업 작업 등 다양한 환경에서 실험을 진행했으며, 기존 딥러닝 기반 모델과 상용 솔루션 대비 오차를 60% 이상 줄이는 데 성공했다.

□ 김대겸 교수는 "사람의 활동은 다양하지만, 특정 활동 내에서는 반복적이고 유사한 패턴을 보인다"며 "이러한 행태적 제약을 인공지능 모델에 적용함으로써 장시간 분석 시 발생하는 오차 누적 문제를 크게 줄일 수 있었다"고 설명했다.

□ 본 연구 성과는 실제 환경에서도 손쉽게 적용 가능한 동작 인식 기술의 가능성을 보여줬으며, 향후 웨어러블 헬스케어, 작업 현장 모니터링, 디지털 트윈 시뮬레이션, 가상현실 캐릭터 구동 등 폭넓은 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

□ 이번 연구는 미국 하버드대학교 코너 월시(Conor J. Walsh) 교수 연구팀과의 공동 연구로 수행되었다. 또한 본 연구는 미국 국립과학재단, 매사추세츠 기술 협의회, 공동 연구개발 매칭 지원사업, 무브랩(Move Lab), 하버드 존 A. 폴슨 공과대학의 지원을 받아 수행됐다.