자동차 대시보드는 모든 인포테인먼트 시스템에서 버튼과 디스플레이로 가득 디지털 계기판이 되었지만, 제스처 인식 기술 덕분에 무접촉식 방식을 채택하고 있습니다.
음성 인식은 이미 운전 중에 정보를 쉽게 요청하거나 GPS 장치에 원하는 목적지까지의 경로를 표시하도록 요청하는 것과 같은 작업을 수행할 수 있는 인간-기계 인터페이스를 제공하지만 한계가 있습니다. 음성 인식 및 제스처 인식은 모두 무접촉식 사용자 인터페이스(TUI)의 범주에 속합니다. 운전자가 버튼을 누르고 음성 작동 기능에 익숙해지는 등 제스처 기술은 향상된 안전성을 포함한 많은 이점을 제공합니다.
자동차의 운전 제스처 인식 기술이란 무엇입니까?
현대적인 차량 내부와 도로에서 운전자의 주의 산만함은 늘 있을 수 있기 때문에 무접촉식 제스처 인식이 안전과 편안함을 향상하기 위한 실행 가능한 대안으로 점점 더 주목받고 있습니다.
운전 중 스마트폰 사용이 늘어난 것 외에도, 현대 차량의 다양한 환경과 인포테인먼트 기능을 조정하게 되면 주의가 산만해질 수 있습니다. 라디오 방송국을 변경하는 것만으로도 운전자의 시선이 순식간에 도로에서 멀어질 수 있으며, 눈 깜짝할 사이에 도로에서 많은 일이 발생할 수 있습니다.
음성 인식 기술은 운전자가 명령을 지시하면서도 도로를 주시할 수 있기 때문에 확실한 해결책이 됩니다. 단, 부분적으로 인공 지능(AI)에 의해 작동되기 때문에 한계가 있습니다. 교육에 따라 명령 수가 제한될 수 있습니다.
일부 음성 인식 기술은 영어 이외의 언어를 인식하는 데 어려움을 겪는 반면, 다른 음성 인식 기술은 심한 억양으로 어려움을 겪습니다. 다양한 언어를 처리하기 위해 여러 음성 인식 엔진이 등장했고, 이로 인해 시장이 세분화되었습니다. 모국어와 관계없이 마이크 품질은 배경 소음과 마찬가지로 자동차 내부의 음성 인식 기술 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.
기술 향상으로 이러한 문제들이 해결되더라도, 음성 인식은 청각 장애가 있는 운전자와 승객의 필요를 해결하지 못합니다. 게다가, 여러 번 명령을 반복해야 하게 되면 도로 주행 시 방해가 될 수 있습니다. TUI의 또 다른 이점은 장치 또는 구성품의 마모와 손상을 줄이는 것입니다. 게다가, 운전자는 장갑을 낀 상태에서 제스처를 취할 수 있지만, 터치가 필요한 조작 패널로 인해 어려움을 겪습니다.
제스처만으로 이루어지는 주행
제스처 인식 기술은 다양한 형태이지만, 기본적으로 인간의 움직임을 입력 방법으로 인식하여 작동합니다. 사람들의 움직임을 모니터링하는 센서와 카메라로 입력이 감지됩니다. 자동차 애플리케이션의 경우 운전자일 가능성이 높습니다. 특정 동작은 명령에 해당합니다.
자동차 애플리케이션 외에도 제스처 인식 기술은 스마트폰과 태블릿 PC, 산업용 제어판 및 비디오 게임 콘솔을 포함한 다른 인간-기계 인터페이스에 사용되고 있습니다. 장치 및 사용 사례에 따라 사용자가 직접 제스처를 설정할 수도 있습니다. 자동차에는 난방과 에어컨, 음악 선택과 볼륨 조절, GPS 내비게이션, 음성 통화 처리 등 터치나 음성 대신 제스처 기술로 할 수 있는 기본적인 기능이 많이 있습니다. 차량 계기판이 얼마나 발전했는지에 따라 운전자가 제스처를 사용하여 메인 디스플레이에서 계기판으로 애플리케이션을 전송했다가 다시 되돌릴 수 있습니다.
음악/오디오 및 수신 통화를 제어하는 손 제스처는 자동차 내 제스처 인식의 초기 예이며, 보다 진보된 기능은 텔레매틱스 시스템으로 제스처를 사용하여 운전자 또는 승객이 가리키는 근처 랜드마크에 대한 정보를 제공합니다. 운전자가 졸거나 갑작스러운 건강 문제로 인해 조난을 당할 때도 제스처 인식 기술이 인식할 수 있어, 반자율 차량이 안전하게 차를 세우고 도움을 요청할 수 있습니다.
단순한 동작 감지에 복잡한 시스템이 필요함
제스처 인식 기술은 장치나 환경에 상관없이 센서와 카메라, 알고리즘, AI를 이용해 특정 제스처를 감지하고 시스템 교육을 기반으로 그에 따라 작동합니다. 제스처 인식 시스템의 기본은 차량 계기판 내(아마도 루프 위)의 3D 영역의 시야를 가리지 않는 카메라입니다. 적외선 LED나 레이저로 비추는 영역이라 자연광에 상관없이 이미지가 선명합니다.
손 영역의 RGBD 데이터와 상체 골격의 움직임 데이터를 결합한 복합 수단 센서로 분류 정확도가 향상됩니다. 또한 물체 위치, 거리 및 제스처를 측정하는 단일 광학 센서를 사용하여 보다 안정적이고 정밀한 감지를 얻을 수 있습니다. 단일 센서 솔루션은 더 적은 구성품을 필요로 하고 시스템 설계자의 복잡성과 비용을 줄입니다.
알고리즘과 AI로 작동되는 컴퓨터 비전과 기계 학습 기술은 이미 파일에 있는 손 동작 라이브러리를 기반으로 제스처를 실시간으로 분석하고 명령으로 번역합니다. 시스템 설계자와 차량에 요구되는 변형이 있지만, 일반적인 제스처에는 통화를 수락하는 포인팅 제스처가 포함되며, 살짝 밀기 동작으로 통화를 거부할 수 있습니다. 손가락을 돌리면 방향에 따라 라디오 볼륨을 올리거나 낮출 수 있습니다.
지난 10년 동안 센서와 알고리즘이 개선되어 제스처 인식에 색상 및 깊이 카메라를 적용할 수 있게 되었습니다. 그러나 제스처 인식 기술이 현대 자동차에 보편화되려면 해야 할 일이 많습니다. 운전자들은 이에 익숙해야 하며, 제스처 언어가 표준화되어 차량과 지역에 관계없이 일관성을 유지해야 합니다.
제스처 인식 시스템을 구현하려면 센서 및 지원 하드웨어에서 캡처한 손 동작을 처리하고 인식하는 고급 기계 학습 알고리즘과 집중적인 컴퓨팅이 필요합니다. 정확성은 매우 중요하며, 각 도메인 시스템이 기계 학습 모델을 교육하고 불충분한 빛과 같은 부정확한 인식으로 이어질 수 있는 환경 요인을 보상하기 위해 많은 데이터를 필요로 한다는 것을 의미합니다.
제스처 인식 기술에는 기술 외에도 사회적 수용 요소가 있으며, 운전자는 손동작과 수화를 기꺼이 수행해야 합니다. 음성 인식 기술과 마찬가지로 제스처 인식 기술은 자체 수용 곡선을 가질 것입니다.
단기적으로, 제스처 인식 기술이 자동차 계기판에 통합되는 기능은 고급 차량에 나타날 가능성이 높습니다. 최근 연구에 따르면 유럽 고급 자동차 브랜드의 약 40%가 더 빠른 접근과 향상되고 안전한 운전 경험을 위해 제스처 인식 기술을 구현했다고 추정됩니다. 일반적인 후방 카메라와 같은 다른 자동차의 발전 사항과 마찬가지로 현재 모든 차량에서 제스처 인식은 기술이 완벽해지고 설계 및 구현 비용이 낮아짐에 따라 장기적으로 표준 기능이 될 것입니다.
