물체 감지(Object Detection): 로봇이 특정 대상을 찾아내는 기술 > 로봇 비전(Computer Vision) 시스템

지난 시간에는 이미지 처리의 기초를 통해 로봇 비전의 첫 번째 단계를 이해했습니다. 로봇이 처리된 이미지를 보고 '이해'하는 단계로 나아가기 위해서는 이미지 내에 있는 특정 대상을 찾아내고 그 위치를 파악하는 능력이 필수적입니다. 이때 사용되는 핵심 기술이 바로 **물체 감지(Object Detection)**입니다.

물체 감지는 AI가 이미지나 비디오 스트림에서 "객체의 종류를 식별"하고, 해당 객체가 "어디에 위치하는지 사각형 박스(Bounding Box)로 정확하게 표시"하는 기술입니다. 이는 단순히 '이미지 내에 고양이가 있다'고 분류하는 것(이미지 분류)을 넘어, '이미지 내의 특정 위치에 고양이가 있다'고 정확하게 지목하는 것을 의미합니다. 자율 주행차의 주변 환경 인식, 로봇 팔의 물체 피킹, 보안 시스템의 침입자 감지, 의료 영상 분석 등 수많은 분야에서 물체 감지 기술은 로봇에게 필수적인 '지능'을 부여합니다. 이 설명을 통해 물체 감지가 무엇이며, 로봇이 특정 대상을 어떻게 찾아내는지, 그리고 주요 기술과 로봇 개발에서의 활용은 무엇인지 자세히 파헤쳐 보겠습니다.   

로봇에게 '주변의 파란색 물건들을 모두 찾아 집어라'와 같은 복잡한 명령을 내렸을 때, 로봇이 이 명령을 수행하려면 먼저 이미지 내에서 '파란색 물건'을 감지하고, 각각의 물건이 '어디에 있는지' 정확하게 파악하는 능력이 필요합니다.

1. 물체 감지(Object Detection)란 무엇인가?

물체 감지는 "이미지 또는 비디오 내에서 특정 종류의 객체(Object)들을 식별하고, 각 객체의 정확한 위치를 바운딩 박스(Bounding Box)로 표시하는 컴퓨터 비전 기술"입니다.  

입력: 이미지 또는 비디오 프레임.

출력:

이미지 내에 있는 객체의 종류(클래스)

각 객체의 **정확한 위치(X, Y, 너비, 높이)**를 나타내는 바운딩 박스

해당 예측에 대한 확률(Confidence Score)

이미지 분류와의 차이점:

이미지 분류: 이미지 전체에 단 하나의 레이블을 부여 ("이 이미지는 고양이 사진이다.").

물체 감지: 이미지 내에 있는 여러 객체에 대해 각각의 레이블과 위치를 부여 ("이 이미지의 왼쪽 상단에는 고양이가, 오른쪽 하단에는 개가 있다.").

2. 로봇이 특정 대상을 찾아내는 기술: 물체 감지의 진화

물체 감지 기술은 딥러닝의 발전과 함께 비약적으로 성장했습니다.

2.1. 딥러닝 이전 (전통적인 방법)

Haar Feature-based Cascade Classifiers (Haar 특징 기반 캐스케이드 분류기): 이미지의 엣지, 선 등 Haar 특징을 추출하고, 이를 캐스케이드(Cascade) 형태로 연결된 분류기에 넣어 객체를 감지했습니다.

특징: 빠른 속도로 얼굴 감지에 널리 사용되었지만, 감지할 수 있는 객체의 종류가 한정적이고 복잡한 환경에서는 성능이 떨어지는 한계가 있었습니다.

2.2. 딥러닝 시대의 물체 감지 (One-Stage vs Two-Stage Detectors)

딥러닝의 핵심은 합성곱 신경망(CNN)을 통해 이미지에서 자동으로 특징을 추출하는 능력입니다. 물체 감지에서는 이러한 CNN 기반 특징 추출을 바탕으로 객체의 위치와 종류를 예측합니다.

2.2.1. Two-Stage Detector (영역 제안 + 분류):

원리: 객체가 있을 만한 영역을 먼저 제안(Region Proposal)한 후, 제안된 영역에 대해 분류를 수행하는 방식입니다.

대표 모델: R-CNN 계열 (R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, Mask R-CNN)

작동 방식:

영역 제안: 이미지에서 객체가 존재할 가능성이 있는 후보 영역들을 추출합니다.

특징 추출: 각 후보 영역에 대해 CNN을 사용하여 특징을 추출합니다.

분류 및 바운딩 박스 회귀: 추출된 특징을 바탕으로 객체의 종류를 분류하고, 바운딩 박스를 정교하게 조정합니다.

특징:

높은 정확도: 정교한 객체 감지에 강점을 가 가집니다.

느린 속도: 두 단계를 거치므로 실시간 처리에 한계가 있었습니다. (하지만 Faster R-CNN 이후 속도가 많이 개선됨)

2.2.2. One-Stage Detector (단일 단계 감지):

원리: 객체 영역 제안과 분류를 하나의 신경망에서 동시에 수행하여, 훨씬 빠른 속도로 물체를 감지하는 방식입니다.

대표 모델: YOLO (You Only Look Once), SSD (Single Shot Detector)

작동 방식:

이미지를 신경망에 한 번만 통과시켜 각 위치에서 여러 개의 바운딩 박스와 해당 객체의 클래스 확률을 직접 예측합니다.

특징:

빠른 속도: 실시간 객체 감지에 매우 강력하며, 자율 주행 등 실시간성이 중요한 애플리케이션에 적합합니다.

상대적으로 낮은 정확도 (초기 모델): 초기 모델은 Two-Stage Detector에 비해 정확도가 낮았지만, 후속 버전들(YOLOv3, v4, v5, v8)에서 정확도가 크게 개선되었습니다.

3. 물체 감지 성능 평가 지표

물체 감지 모델의 성능은 주로 다음과 같은 지표로 평가됩니다. (모델 평가 지표 참조)

IoU (Intersection over Union): 예측된 바운딩 박스와 실제(Ground Truth) 바운딩 박스 간의 겹치는 정도를 나타내는 지표입니다. 겹치는 영역이 클수록 IoU 값은 높아집니다.

mAP (mean Average Precision): 여러 객체 클래스에 대한 Average Precision(AP) 값의 평균입니다. 객체 감지 모델의 전체적인 성능을 평가하는 데 널리 사용됩니다.

4. 로봇 시스템에서의 물체 감지 활용: 로봇의 인지 능력 핵심

물체 감지 기술은 로봇이 실제 환경에서 자율적이고 지능적으로 작동하는 데 필수적인 인지 능력을 제공합니다.

4.1. 자율 주행 로봇:

환경 인지: 카메라 영상을 통해 주변의 차량, 보행자, 자전거, 신호등, 도로 표지판 등 모든 이동 및 정지 객체를 실시간으로 감지하고 위치를 파악합니다. 이는 안전한 주행 경로 계획과 충돌 회피에 필수적입니다.

교통량 분석: 감지된 차량들의 움직임을 추적하여 교통 흐름을 분석하고 최적의 경로를 결정합니다.

4.2. 로봇 팔 및 조작 로봇:

물체 피킹 (Object Picking): 컨베이어 벨트를 지나가는 부품, 혹은 불규칙하게 쌓인 물체 더미에서 로봇 팔이 집어야 할 특정 물체를 감지하고, 그 3D 위치를 파악하여 정밀하게 집어냅니다. (로봇 비전 시스템 참고)

조립 자동화: 조립해야 할 부품들의 위치와 방향을 감지하여 로봇 팔이 정확한 순서와 위치에 부품을 결합하도록 합니다.

4.3. 서비스 로봇:

인간 감지 및 추적: 로봇이 사람을 감지하고 추적하여 서비스를 제공하거나, 혼잡한 환경에서 사람과의 충돌을 피합니다.

특정 물품 찾기: 창고 관리 로봇이 특정 제품을 감지하여 재고를 확인하거나 이동시킵니다.

환경 변화 감지: 새로운 물체가 환경에 추가되었는지, 혹은 제거되었는지를 감지하여 환경 맵을 업데이트합니다.

4.4. 품질 검사 로봇:

생산 라인에서 제품의 종류를 감지하고, 각각의 제품에서 불량 유무를 검출하는 데 사용됩니다. (예: 전자 기판의 특정 부품 유무, 과일의 상한 부분 감지)

4.5. 보안 및 감시 로봇:

보안 카메라 영상을 통해 침입자나 의심스러운 물체를 감지하고 경고를 보냅니다.

4.6. 드론:

공중에서 특정 목표물(예: 사람, 차량, 특정 건물)을 감지하고 추적하여 정보를 수집하거나 임무를 수행합니다.

물체 감지는 이미지나 비디오에서 "객체의 종류를 식별하고 그 위치를 사각형 박스로 표시"하는 컴퓨터 비전 기술입니다. Two-Stage Detector와 One-Stage Detector로 발전해 왔으며, YOLO나 SSD 같은 One-Stage Detector는 실시간 감지에서 강력한 성능을 발휘합니다. 물체 감지 기술은 로봇이 주변 환경의 사물을 인지하고, 조작하며, 자율적으로 의사 결정을 내리는 데 필수적인 '지능'을 부여합니다.

물체 감지 기술을 이해하고 활용하는 것은 로봇에게 '명확한 시각적 인지 능력'을 제공하고, 자율 주행 로봇, 로봇 팔, 서비스 로봇 등 미래의 지능형 로봇 시스템을 구축하는 데 핵심적인 역량이 될 것입니다.