스마트 시대의 키워드 ‘웨어러블’

영상 안정화 기술 도입으로 카메라 정밀도 향상
점진적 성장세…스마트 시계 전망 밝아

요즘 길거리에서 오가는 대부분의 사람들은 고개를 숙이고 있다. 이동 중 정보를 얻는 도구로 스마트폰을 주로 사용하기 때문이다. 스마트폰으로 인해 새로운 문화가 생겼다고 할 정도로 많은 변화가 야기됐지만 주머니에서 꺼내 전원을 켜고 이를 조작을 해야 하는 번거로움이 동반된다. 웨어러블 기기는 이런 복잡한 과정을 줄여주는 스마트폰보다 스마트한 기기다. 웨어러블 컴퓨터와 기존 스마트 기기의 가장 큰 차이점은 사용자와 통합된 모델로 표현되는 것으로 사용자와 별개가 아닌 신체의 일부분으로 기능할 수 있는 점이다.

1. 웨어러블 컴퓨터 시장 2018년 302억달러 돌파

글로벌 시장조사 전문업체 BBC Re- search에 따르면 웨어러블 컴퓨터 장비 시장은 연평균 43.4%로 성장해 2018년 302억달러에 달할 것으로 보인다.

웨어러블 기기는 양손을 자유롭게 하면서 실시간 모니터링, 로직 계산 및 네트워크 통신 등을 가능하게 하는 착용형 장치를 말한다. 웨어러블 카메라, 활동량 측정기(Activity Trackers), 스마트 의류, 스마트 안경, 스마트 시계 등의 소비자 애플리케이션들이 속속들이 등장할 것으로 예상되며 이런 소비자 애플리케이션만 보더라도 2018년 221억달러를 돌파할 것으로 전망돼 향후 지속적 성장세가 예측된다.

특히 스마트 시계는 2018년 125억달러의 시장을 형성해 가장 큰 소비자 애플리케이션이 될 것이다. 비소비자 애플리케이션으로는 헬스케어, 방위/보안, 산업용 등이 있으며 이는 2018년까지 81억달러에 달할 전망이다.

BBC Research의 분석가인 Adam Weigold는 “향후 소비자용 시장에서 스마트 시계의 관건은 스마트폰을 넘는 시계만의 장점을 두드러지게 하는 것”이라며, “착용만으로 도난 및 분실을 방지할 수 있는 점은 물론 스마트 자동화 기능과 원격 제어 기능 등의 도입으로 스마트 시계를 위한 킬러앱(Killer Apps)을 발전시켜야 한다”고 말했다.

2. 웨어러블 컴퓨터 기술이란?

최근 기존 산업의 성장 한계를 극복하기 위해 산업간 융합을 통해 새로운 기술을 발굴하려는 다양한 시도들이 전개되고 있다. 특히 의복형태의 컴퓨터로 대표되는 웨어러블 기기는 섬유기술과 IT 기술의 산업적 융합은 물론 첨단 이미징 및 센서 기술이 첨부된 분야로 대표적인 산업간 융합 사례라 할 수 있다.

웨어러블 컴퓨터의 개념은 1950년대 MIT(메사추세츠공과대학)에서 정립됐다. 이후 1981년 고등학생이었던 스티브 만(Steve Mann)이 시스템을 제시했고 미국 문서관리 전문업체 제록스의 마크 와이져(Mark Weiser)가 제안한 유비쿼터스 컴퓨팅과 함께 차세대 컴퓨팅 분야의 핵심 개념으로 주목받아 왔다.

착용형 혹은 의복형의 개인용 컴퓨터를 통칭하는 웨어러블 컴퓨터의 초기 개발 목적은 양손을 자유롭게 사용할 수 있어야 하는 비행 정비사를 위한 것이었지만 최근에는 의료분야, 물류분야는 물론 패션으로까지 응용 범위가 확장되고 있다.

일반 사용자를 위한 범용 웨어러블 컴퓨터는 일반적으로 입는 옷이나 액세서리와 같은 형태의 자연스러움이 요구되고, 즉각적인 반응과 지속적 통신을 지원할 수 있어야 하며, 기기 사용에 따른 안정성을 보장해야 한다. 그리고 착용에 따른 문화적 이질감을 극복할 수 있어야 하고, 장치를 사용하는 것보다 융합할 수 있는 사용자 인터페이스 기능이 필요하다(표 참조). 이런 기능을 구현하기 위해 웨어러블 컴퓨터 기술에는 하드웨어 플랫폼 기술, 사용자 인터페이스 기술, 상황인지 기술, 저전력 기술, 근거리 통신 기술 등이 포함된다.

초기 웨어러블 컴퓨터 기술은 기존 컴퓨터를 모듈별로 분해해 사용자의 몸에 적절히 분산시키는 개념적 구현에 그쳤으나, 최근 전자부품 산업의 획기적인 발전으로 초소형 저전력 플랫폼 설계가 가능하게 돼 액세서리와 같은 신체 착용형과 의복형 시스템이 등장하고 있는 것이다.

의복형 시스템은 전자부품 형태의 딱딱한 소자 및 장치들로 인해 근본적으로 유연성을 갖기 못하기 때문에 의복 본래의 기능을 제대로 발휘하지 못하는 문제점을 가지고 있었으나 전도성 실(Digital Yarn), 전도성 섬유(E-Textile), 직물 센서(Textile Sensor) 등과 같은 실제 직물에 가까운 소재 및 부품이 개발되면서 의복형 시스템이 점차 자리를 굳혀가고 있다.

3. 웨어러블 카메라의 영상 안정화 기술

웨어러블 카메라의 2가지 기술
사용자의 신체에 장착해도 의식되지 않고 촬영할 수 있는 웨어러블 카메라는 일반 영상 카메라와 달리 신체의 움직임에 따라 흔들리는 장면을 촬영한다. 이 웨어러블 카메라는 두 가지 기술을 이용해 움직이는 장면을 고정된 영상으로 안정화시킨다. ① 흔들림 보정 기능으로 넓은 범위에서 영상의 혼잡을 수정하는 기술과 ② 모션 센서가 장비된 카메라로 사용자 동작으로 발생되는 움직임을 검출하는 기술이 있다.

모션 센서가 모션 감지
카메라가 움직임을 감지하는 주요 방법으로는 앞서 말한 바와 같이 이미지 프로세싱을 도입하는 방법과 모션 센서(가속도 센서와 자이로 센서)를 이용하는 방법이 있다.

이미지 프로세싱을 이용하는 방법은 화상 처리로 움직임을 검출하고 프레임간 이미지 변화를 감지해 카메라 움직임을 추정하는 방법이다. 그러나 피사체 움직임이나 조명 조건에 따라 추정의 정확도가 저하될 수 있다. 또한 카메라의 회전 및 과도한 움직임에서는 프레임간 이미지가 크게 변화하기 때문에 움직임 탐색 연산량이 증가돼 해석에 어려움이 따른다.

이에 반해 모션 센서를 이용하면 피사체와 조명 조건에 관계없이 실시간 탐지가 가능하다. 이전엔 온도 변화로 일어나는 드리프트나 보행 시 발생하는 턴 등의 조건에서 움직임을 정확히 추정할 수 없는 면들이 더러 있었다. 하지만 외란 신호를 억제하는 처리 알고리즘을 개발해 모션 센서는 실시간으로 안정적인 움직임을 검출할 수 있는 것이다.

자이로 센서를 이용한 움직임 감지
카메라 영상 흔들림에서 원경의 움직임은 주로 3축 회전(Roll, Yaw, Pitch)으로 인해 발생하기 때문에 흔들림 보정 시 3축의 회전량을 감지해야 한다.

자이로 센서는 카메라 각 축의 회전 각속도를 측정하고 이를 적립해 회전량을 추정한다. 사용자 보행이나 주행 등의 일반적 상황에서 각속도 값은 반복 거동을 살펴 적산하는 진동을 추정해 처리가 가능하다. 턴 동작 시 각속도는 한 방향으로 발생하기 때문에 회전량이 발산돼 보정의 한계를 벗어나지만 턴 동작이 큰 좌우 방향의 회전이기 때문에 Yaw 축 각속도가 한 방향으로 발생할 수 있다. 따라서 턴 중이라 판단해 Yaw 축 회전량 적산이 억제되므로 회전량 발산을 막을 수 있다. 억제 처리가 없는 경우는 턴 동작 중에 회전량 적산값이 마이너스 방향으로 계속 감소하는 반면 억제 처리가 마련돼 있는 경우는 회전량이 발산하지 않는다.

또한 온도 등의 변화로 인해 자이로 센서 바이어스 값(정지 상태의 센서 출력 값)에 차이(드리프트)가 생길 수 있다. 드리프트는 보정한 후에도 완전히 제거하는 것은 어렵고 이 드리프트에 의한 오차는 누적되므로 적산 회전량이 제로에서 떨어져 발산되는 것이다.

가속도 센서를 이용한 기울기 감지
웨어러블 카메라를 몸이 기운 상태에서 장착하면 수평선이 기울기 때문에 흔들림이 보정된 영상이라도 시각적 위화감을 낳을 수 있다. 이를 보완하기 위해 가속도 센서를 이용하면 중력 가속도를 감지해 카메라 수평 기울기를 측정하고 수평이 유지되도록 Roll 축 회전량을 보정할 수 있다. 그러나 카메라가 움직이면 이야기가 달라진다.

가속도 외란 신호가 더해지기 때문에 중력 가속도만을 분리하는 작업이 필요하게 된다. 이에 가속도 센서의 출력을 저역통과필터(LPF)에 걸치면 응답 속도가 약 1s 느려지지만 약 0.6㎐ 이하의 중력(직류 성분)이 주요 성분으로 간주돼 중력 가속도를 구분해낼 수 있다. 분리된 가속도 출력으로 속도가 검출되므로 카메라의 기울기를 측정할 수 있어 기운 상태에서 웨어러블 카메라를 몸에 부착해도 정상적인 촬영이 가능해진다.

흔들림 보정으로 ±40도 달성
흔들림 보정을 위해 웨어러블 카메라에 광각 어안 렌즈를 사용한다. 모션 감지에서 얻은 Roll, Yaw, Pitch 회전량 및 기울기 감지 예측을 도입해 영상 일부를 잘라내고 넓은 범위의 흔들림 보정이 가능하게 됐다. 예를 들어, 어안 렌즈의 화각을 180도로, 시작의 화각을 100번 보정하면 최대 ±40도를 만들 수 있다.

모션 센서와 화상 처리 기능의 연계로 웨어러블 정밀도 향상 전망
영상에 의한 추적 관리가 필요한 시장에서 소형 모바일 카메라 수요는 증가할 것으로 전문가들은 입을 모았지만 실제 신체에 장착 시 흔들림과 큰 경사에 손떨림 보정만으로 영상 도출이 불안정해 그 가능성이 불투명했었다. 하지만 모션 센서로 회전 보정량의 발산이나 기울기 보정량의 오차를 극복했고 광각 어안 영상으로 흔들림 보정 기술을 확립했다.

모션 센서의 도입으로 웨어러블 카메라를 사용할 때 움직임을 의식하지 않고도 넓은 범위의 촬영이 가능해졌다. 향후 모션 센서와 화상 처리 기능의 연계로 영상 안정화 정밀도는 더욱 향상될 것이며 움직임 중에도 고화질의 영상을 도출해낼 수 있을 것으로 기대된다.