신체에 특별한 장치를 착용하지 않고도 실제와 같은 몰입감을 높일 수 있는 가상현실(VR) 기술이 개발됐다.
광주과학기술원(GIST)은 융합기술학제학부 김경중 교수 연구팀이 고해상도 카펫형 촉각 센서로 사용자의 발 압력(족압) 데이터를 분석해 행동을 인식하는 기술을 개발했다고 31일 밝혔다.
VR 사용자의 움직임을 인식해 반영하려면 센서가 필수적이지만, 신체에 착용했을 때 불편함을 일으키거나 몰입감을 떨어뜨릴 수 있다.
연구팀은 웨어러블 장치 없이도 바닥에 깔린 카펫형 촉각 센서로 발 압력(족압) 데이터를 분석해 사용자의 행동을 인식할 수 있도록 했다.
족압 데이터 처리를 위해 비전 트랜스포머(ViT) 기반 새로운 인공지능 모델인 자가 학습 비전 트랜스포머(STViT)를 적용해 유사한 동작도 정확하게 구분할 수 있다.
ViT는 이미지를 작게 나눈 조각을 분석해 전체 이미지를 이해하는 기술로 인간의 시각 체계를 모방했다.
연구팀의 STVit는 이전 학습 단계의 지식을 활용해 지속해서 업데이트하는 자가 학습 방식을 기존 ViT에 더한 것이다.
김경중 교수는 "웨어러블 장치 없이도 사용자의 동작을 더 자연스럽고 편안하게 인식할 수 있는 인터페이스(사람과 기기를 연결하는 장치)로 활용할 수 있을 것"이라며 "가상현실에서의 자연스러운 이동성 문제를 해결하고, 더 몰입감 있는 사용자 경험을 제공할 수 있는 가능성을 열 것으로 기대한다"고 말했다.
