2018.07.23

CIO.tv | 모션 캡처와 인공지능의 조합··· 구글의 실험 서비스 '무브 미러'

김달훈 | CIO KR
구글이 지금 무슨 일을 벌이고 있을까? 어쩌면 구글 자신도 모를 지 모른다. 그만큼 엉뚱하고 기발한 시도를 많이 하는 기업이 구글이다. 자유로움 속에서 엉뚱한 실험과 시도를 즐기는 구글이, 이번에도 색다르고 재미있는 '무브 미러'(MOVE MIRROR)라는 실험 프로젝트를 공개했다.

별 것 아닌 것 같고 단순하게 생각하면 ‘재미’ 수준에 불과하지만, 또 다른 기발한 서비스로 진화하는 기반이 될 수 있는 프로젝트다. 무브 미러(MOVE MIRROR)는 4차 산업혁명의 중심에서 트렌드를 이끄는 핵심 기술인 인공지능(AI)와 모션 캡처(Motion Capture)를 결합한 서비스다.

무브 미러의 기능이나 사용법은 아주 단순하다. 하지만 인공지능을 이러한 방법으로 활용할 수 있다는 가능성을 제시한다. 인공지능 활용 분야가 무궁무진할 수 있다는 것을 보여준다.

무브 미러를 사용하는 데 필요한 것은 웹캠이 장착되고 크롬 브라우저를 통해 인터넷에 연결된 노트북이나 PC뿐이다. 무브 미러 홈페이지(g.co/movemirror)에 접속한 후, 카메라 앞에서 서서 자유롭게 포즈를 취하면 된다. 진지하게 또는 우스꽝스러운 동작을 해도 좋고, 평소에 좋아하는 춤을 신나게 춰도 좋다. 그러면 웹캡으로 입력되는 영상을 모셥 캡처 기능을 이용해 동작이나 자세를 추정한다.


웹캡으로 입력된 동작을 인식해 가장 유사한 동작의 사진을 검색할 수 있는 구글의 무브 미러. 모션 캡처와 인공지능을 결합한 실험적인 서비스다.(출처 : 구글 무브 미러 홈페이지)

입력된 움직임이나 자세와 가장 일치하는 사진은 약 8만 개의 이상의 이미지 데이터베이스에서 검색된다. 검색 결과는 실시간으로 나타나며, 원한다면 GIF 이미지로 저장해 다른 사람과 공유할 수 있다.

단순하게 재미있는 동작에서부터, 무용이나 무술 동작까지 다양한 용도로 검색을 시도해 볼 수 있다. 개인정보에 민감한 사람도 크게 걱정할 필요는 없다. 구글의 설명에 의하면 온-디바이스 머신러닝 모델을 사용하기 때문에, 이미지를 저장하거나 서버로 전송하지 않는다.

회사에 따르면 무브 미러를 구현하는 데는 17가지 신체 부위의 움직임을 감지할 수 있는 포즈넷(PoseNet)이라는 오픈소스 동작 추정 모델과 브라우저에서 구동되는 머신러닝 프레임 워크용 라이브러리인 텐서플로(TensorFlow,js) 자바스크립트를 사용했다. 동작을 추정할 때는 성별, 신장, 신체 유형 등의 개인적인 신체 특성은 고려되지 않는다.

모셥 캡처는 이미 오래전부터 다양한 분야에서 활용되어 온 기술이라 새로울 것이 없다. 하지만 모션 캡처를 이용해 자료를 수집, 분석, 가공하려면 막대한 비용을 들여 전문적인 시스템을 구축해야 한다. 그러나 무브 미러는 단순하고 간편하게 이러한 기능을 테스트해 볼 수 있도록 했다는 점에서 눈여겨 볼만하다. 구글 역시 코더와 제작자가 머신러닝을 쉽게 이용할 수 있게 하려고 이러한 실험을 시작했다고 밝히고 있다. 좀더 자세한 정보는 아래 영상에서 확인할 수 있다.

ciokr@idg.co.kr 



2018.07.23

CIO.tv | 모션 캡처와 인공지능의 조합··· 구글의 실험 서비스 '무브 미러'

김달훈 | CIO KR
구글이 지금 무슨 일을 벌이고 있을까? 어쩌면 구글 자신도 모를 지 모른다. 그만큼 엉뚱하고 기발한 시도를 많이 하는 기업이 구글이다. 자유로움 속에서 엉뚱한 실험과 시도를 즐기는 구글이, 이번에도 색다르고 재미있는 '무브 미러'(MOVE MIRROR)라는 실험 프로젝트를 공개했다.

별 것 아닌 것 같고 단순하게 생각하면 ‘재미’ 수준에 불과하지만, 또 다른 기발한 서비스로 진화하는 기반이 될 수 있는 프로젝트다. 무브 미러(MOVE MIRROR)는 4차 산업혁명의 중심에서 트렌드를 이끄는 핵심 기술인 인공지능(AI)와 모션 캡처(Motion Capture)를 결합한 서비스다.

무브 미러의 기능이나 사용법은 아주 단순하다. 하지만 인공지능을 이러한 방법으로 활용할 수 있다는 가능성을 제시한다. 인공지능 활용 분야가 무궁무진할 수 있다는 것을 보여준다.

무브 미러를 사용하는 데 필요한 것은 웹캠이 장착되고 크롬 브라우저를 통해 인터넷에 연결된 노트북이나 PC뿐이다. 무브 미러 홈페이지(g.co/movemirror)에 접속한 후, 카메라 앞에서 서서 자유롭게 포즈를 취하면 된다. 진지하게 또는 우스꽝스러운 동작을 해도 좋고, 평소에 좋아하는 춤을 신나게 춰도 좋다. 그러면 웹캡으로 입력되는 영상을 모셥 캡처 기능을 이용해 동작이나 자세를 추정한다.


웹캡으로 입력된 동작을 인식해 가장 유사한 동작의 사진을 검색할 수 있는 구글의 무브 미러. 모션 캡처와 인공지능을 결합한 실험적인 서비스다.(출처 : 구글 무브 미러 홈페이지)

입력된 움직임이나 자세와 가장 일치하는 사진은 약 8만 개의 이상의 이미지 데이터베이스에서 검색된다. 검색 결과는 실시간으로 나타나며, 원한다면 GIF 이미지로 저장해 다른 사람과 공유할 수 있다.

단순하게 재미있는 동작에서부터, 무용이나 무술 동작까지 다양한 용도로 검색을 시도해 볼 수 있다. 개인정보에 민감한 사람도 크게 걱정할 필요는 없다. 구글의 설명에 의하면 온-디바이스 머신러닝 모델을 사용하기 때문에, 이미지를 저장하거나 서버로 전송하지 않는다.

회사에 따르면 무브 미러를 구현하는 데는 17가지 신체 부위의 움직임을 감지할 수 있는 포즈넷(PoseNet)이라는 오픈소스 동작 추정 모델과 브라우저에서 구동되는 머신러닝 프레임 워크용 라이브러리인 텐서플로(TensorFlow,js) 자바스크립트를 사용했다. 동작을 추정할 때는 성별, 신장, 신체 유형 등의 개인적인 신체 특성은 고려되지 않는다.

모셥 캡처는 이미 오래전부터 다양한 분야에서 활용되어 온 기술이라 새로울 것이 없다. 하지만 모션 캡처를 이용해 자료를 수집, 분석, 가공하려면 막대한 비용을 들여 전문적인 시스템을 구축해야 한다. 그러나 무브 미러는 단순하고 간편하게 이러한 기능을 테스트해 볼 수 있도록 했다는 점에서 눈여겨 볼만하다. 구글 역시 코더와 제작자가 머신러닝을 쉽게 이용할 수 있게 하려고 이러한 실험을 시작했다고 밝히고 있다. 좀더 자세한 정보는 아래 영상에서 확인할 수 있다.

ciokr@idg.co.kr 

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