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인류 사회가 복잡해지면서 생활 안전 등을 위해 최근 다양한 곳에서 CCTV를 쉽게 찾아볼 수 있다. CCTV가 설치되는 주된 목적은 도난 방지 등의 방범을 위해서이지만 그 외에도 여러 목적을 위해 응용될 수도 있다. 예를 든다면 CCTV는 항상 행인 또는 고객의 행동을 기록하고 있으므로 그들의 행동 패턴에 대한 자료를 획득할 수 있다. 가게 또는 행사장과 같이 사람들의 수요가 무엇인지 분석할 필요가 있는 장소에서 사람들이 많은 관심을 갖는 부분은 어떤 것인지, 사람들의 이동 흐름은 어떠한지 등의 중요한 정보를 CCTV 영상 분석을 통해서 얻을 수 있다. 이러한 정보를 얻기 위해서는 단순히 영상을 저장하는 것뿐만 아니라 영상을 효율적으로 분석하는 과정이 필요하다.

영상을 분석하는 것은 컴퓨터 비전 분야의 일이다. 그 중에서도 앞서 말한 예시와 같은 경우에는 객체 검출(Objecct detection)및 객체 추적(Object tracking)이 필요하다. 사람들이 무엇에 관심을 갖고 어디로 이동하는지에 대한 정보를 얻기 위해서는 객체 추적이 수행되어야 하며 객체 추적을 위해서는 객체 검출이 선행되어야 한다. 딥 러닝의 발전에 힘입어 객체 검출과 객체 추적은 최근 컴퓨터 비전에서 가장 많은 관심을 끌고 있는 분야이다. 최근 몇 년 간 기계 학습은 놀라운 속도로 발전했으며 컴퓨터 비전 분야는 그 혜택을 직접적으로 받았다. 초기 MNIST, CIFAR-10과 같은 비교적 간단한 분류 문제가 대상이었다. 하지만 점차 객체 검출과 같은 복잡한 문제에도 적용되기 시작하였으며 그 처리 속도 또한 매우 빨라져 실시간 객체 검출 시스템[1, 2]까지 등장하게 되었다.

객체 추적에서 객체를 정확히 검출하는 것은 중요하지만 그것과 마찬가지로 중요한 것이 데이터 연계(Data association) 문제이다. 객체 검출을 통해 얻은 결과를 이전 프레임과 비교하여 동일한 객체끼리 연결함으로써 객체 추적이 수행되도록 해야 한다. SORT(Simple Online and Realtime Tracking)[3]는 실시간 객체 추적을 가능하게 하는 다중 객체 추적 시스템이다. SORT는 칼만 필터[4]와 헝가리안 알고리즘[5]을 통해 다음 프레임에서 객체의 위치를 예측하고 예측 결과를 검출된 객체와 연계하여 객체 추적을 수행한다. 그 성능은 뛰어나지만 칼만 필터를 이용한 예측 방법은 많은 연산을 필요로 한다.

이에 반해 “유클리드 거리”(Euclidean distance)를 이용한 객체 추적 방법은 매우 적은 연산량을 요구하는 경력 추적 방법이다. 이 방법은 단순히 이전 프레임과 현재 프레임의 객체들 사이의 거리를 연산하여 가장 가까운 객체들끼리 매칭시키는 방법인데 연산량이 매우 적다는 장점이 있다. 하지만 “객체 스위칭(Identity switch)”이라는 단점 역시 존재한다. 두 객체가 서로 교차할 때 이전 프레임과 비교하여 가장 가까운 객체가 자기 자신이 아닌 엇갈려 지나간 상대일 경우 객체 스위칭이 발생하게 된다. 반면 칼만 필터를 통해 예측을 했을 경우 단순히 객체 사이의 거리를 계산한 것이 아닌 다음 프레임에서 객체의 위치를 예측한 것이므로 객체 스위칭이 잘 발생하지 않는다. 본 논문에서는 이와 같은 두 개 상이한 특성을 갖는 방법의 장단점에 착안하여 두 방법을 결합한 혼합형 시스템(Hybrid system)을 제안한다. 객체 스위칭이 발생할 우려가 없는 경우, 즉 객체들이 서로 일정 거리 이상 떨어져있을 때에는 유클리드 거리를 이용한 방법을 이용한다. 객체들이 일정 거리 이내로 가까워져 객체 스위칭이 발생할 위험이 있는 경우에는 SORT를 적용한다. 이를 통해 기존 SORT에서 매 프레임 칼만 필터를 호출함에 따라 발생했던 불필요한 연산을 줄인다.

본 논문의 2장에서는 관련 연구로 객체 검출 시스템과 SORT에 대해 기술하였으며 3장에서는 제안된 저연산 혼합형 객체 추적 시스템에 대해 설명한다. 4장은 제안된 시스템을 기존 SORT의 결과와 비교 및 분석하며 마지막으로 5장에서 결론 및 한계점에 대해 기술한다.

객체 추적 시스템을 구현하는 방법 중 가장 쉬운 방법 중 하나는 유클리드 거리를 이용하는 방법이다. 단순히 프레임간 검출된 객체들 사이의 거리를 계산하여 가장 가까운 객체가 무엇인지 파악한다. 유클리드 거리를 구하는 공식은 아래와 같다.

여기서 x_curr과 y_curr은 현재 프레임에서 객체의 중심의 x, y축 좌표이며 x_prev와 y_prev는 이전 프레임에서의 객체의 중심의 x, y축 좌표이다.

표 1은 객체 추적 방법에 따른 이론적 연산량 분석 식을 보여준다. 연산량 분석 식에서 m은 이번 프레임에서 검출된 객체 수, n은 이전 프레임에서 검출된 객체 수를 의미한다.

그림 1과 그림 2는 표 1에 표기된 연산량을 그래프로 나타낸 것이다. 그림 1은 m과 n이 같을 경우, m 또는 n이 증가할 때의 연산량의 변화를 나타내었고 그림 2는 m/n의 비율에 따른 연산량의 변화를 나타내었다.

Fig. 1. 
Amount of computation as m, n increase

Fig. 2. 
Amount of computation as ratio of m, n changes

또한, 그림 3은 객체 수에 따른 두 방법의 실제 연산 시간 차이를 보여준다. 세 가지 그래프에서 알 수 있듯이 두 방법의 연산량의 차이는 극명하다.

Fig. 3. 
Real computation times as the number of objects increases

칼만 필터는 객체가 많아 복잡한 상황에서도 좋은 결과를 보여주는 알고리즘이지만 객체 추적에서 항상 필요한 것은 아니다. 사람들의 밀집도가 적은 상황에서는 유클리드 거리를 이용한 추적법도 충분한 성능을 보여준다. 사람의 수가 많은 상황이 아니라면 연산량을 보았을 때 오히려 유클리드 거리를 이용한 방법이 더 효율적이다. 하지만 사람의 수가 적다고 해도 교차는 흔히 발생하며 갑자기 다수의 사람이 등장할 수도 있다. 이럴 경우에는 칼만 필터를 이용하는 것이 정확도 측면에서 더 좋은 결과를 보여준다. 따라서 본 논문에서는 상황에 따라 유동적으로 칼만 필터와 유클리드 거리를 이용한 방법을 교체해가며 사용하는 객체 추적 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 알고리즘은 그림 4로 설명된다.

Fig. 4. 
Low computation multiple object tracking

알고리즘의 내용은 다음과 같다. 우선 매 프레임 YOLO를 이용하여 프레임 내의 객체들을 검출한다. 그 후 이전 프레임의 객체들과 현재 프레임의 검출된 객체들 사이의 유클리드 거리를 계산한다. 객체들이 서로 가까운 지 판단하는 기준은 각 객체의 바운딩 박스의 높이가 된다. 이전 프레임의 객체를 기준으로 해당 객체의 바운딩 박스의 높이의 절반보다 가까운 거리에 두 개 이상의 현재 프레임의 객체가 탐지된다면 객체 스위칭이 발생할 수 있으므로 이 때는 SORT로 추적 방법을 교체해준다. 기준을 바운딩 박스의 높이 절반으로 정한 이유는 일반적으로 사람의 보폭은 자신의 키의 절반에 못 다다르는 정도이기 때문이다. 이 때 객체 탐지기에 의해 사람이 아닌 객체가 사람으로 탐지되는 경우도 있으므로 추적 방법 교체로 발생하는 성능 저하를 줄이기 위해 한 프레임동안 추적 방법을 교체하지 않는다. 그 후에도 일정 거리 안에 다수의 객체가 탐지된다면 유클리드 거리를 이용한 추적 방법으로 교체한다. 만약 두 사람이 스쳐 지나간 뒤 멀리 떨어졌다면 추적 방법은 유클리드 거리를 이용한 방법으로 교체된다. 이 때 또한 객체 탐지기에 의해 탐지되어야 할 객체가 탐지 되지 않는 경우가 있으므로 일정 프레임동안 기존 추적 방법을 유지한다. 추적 방법을 유클리드 거리를 이용한 방법에서 SORT로 교체할 시 기존 SORT의 정보는 모두 삭제된다. SORT는 매 프레임 정보를 업데이트 시켜 정확도를 향상시키기 때문에 정보 삭제는 치명적이다. 따라서 이 경우는 세 프레임동안 SORT를 유지한다. 그 후에도 SORT가 필요하지 않다고 판단되면 유클리드 거리를 이용한 방법으로 교체된다.

두 방법은 서로 다른 추적기를 사용하지만 이전 프레임의 정보를 필요로 하는 것은 마찬가지이다. 따라서 매 프레임 추적이 완료된 후에는 추적 방법 교체 시 서로 결과를 공유하기 위해 추적 결과를 별로도 저장하는 작업이 필요하다. 이 때 10 프레임동안 업데이트되지 않은 객체는 영상에서 사라진 것으로 간주하고 목록에서 삭제하도록 하였다.

본 논문에서 제안하는 시스템이 큰 효과를 보는 상황은 사람들이 유동량 변화가 큰 경우이다. 사람들이 밀집된 경우 정확성을 위해서 항상 칼만 필터를 이용함으로써 밀집된 상황이후 발생할 수 있는 한적한 상황에서 발생하는 불필요한 연산들이 생기는 경우 많다. 본 논문에서 제안한 시스템을 평가실험하기 위해서 연산량이 적은 경우와 많은 경우가 적절하게 혼합된 상황에 대한 영상 데이터, 즉 사람들이 일정한 거리를 유지하고 있으면서 때로는 엇갈려 지나가기도 하는 데이터가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 객체추적 분야에서 고전적으로 많이 사용되어온 PETS 09-S2L1[8] 데이터를 실험 데이터로 선정하였다.

Fig. 5. 
Part of PETS 09-S2L1 data

PETS 09-S2L1 데이터는 사람들이 서로 적절한 거리를 유지하고 있으면서 때로는 밀집했다가 엇갈려 지나가기도 하는 영상 데이터이다. 데이터에 대한 상세 정보는 표 2에 서술한다.

본 실험에서 사용된 컴퓨터의 사양은 다음과 같다. CPU는 intel i7-8700K, 3.70GHz, GPU는 GTX 1080ti를 사용하였고 메모리는 32GB, 운영체제는 Ubuntu 18.04 LTS이다. 해당 환경에서 실험을 진행하였을 때 PETS 09-S2L1 데이터에 각각 기존 유클리드 거리를 이용한 방법, SORT를 이용한 방법 제안된 방법을 적용했을 떄의 수행 시간 및 MOTA(Multiple Object Tracking Accuracy)는 표 3과 같다.

표 3을 통해 제안된 방법이 기존 유클리드 거리만을 사용한 방법의 MOTA가 73.4%인 것에 비해 제안된 방법을 통해 얻은 MOTA가 75%인 것을 보여 정확도를 개선시켰다는 것을 알 수 있다.

또한 수행 시간 측면에서 또한 기존 SORT에 비해 개선되었다는 것을 알 수 있다. 기존 SORT만 사용한 방법에 대해서는 수행 시간이 120.29초로 YOLO의 수행 시간인 105.6초를 감안했을 시 14.69초의 수행 시간을 갖는 반면, 제안된 방법의 수행 시간은 115.7초로 YOLO의 수행 시간을 제외했을 시 10.1초를 갖는다.

따라서 제안된 방법이 더 적은 연산을 통해 수행 시간을 줄였음을 알 수 있다. 또한 SORT만 사용한 방법은 영상시간이 114초인 것에 비해 수행 시간이 120.29초로 딜레이가 발생했지만 제안된 방법을 사용했을 시 수행 시간은 영상의 길이와 일치하는 115.7초로 충분히 실시간 시스템에 적용할 수 있는 성능을 보였다.

제안된 방법이 SORT를 응용하였음에도 그보다 낮은 MOTA를 보이는 이유는 칼만 필터가 SORT만 사용한 방법에 비해 적은 정보를 얻었기 때문이다. 제안된 방법에서 SORT로 추적 방법이 전환되는 시점은 둘 이상의 객체가 객체의 높이의 절반보다 짧은 거리에 있을 때이다. 즉 두 객체가 교차할 때까지 칼만 필터가 많은 정보를 얻기는 어렵다. 추적 방법이 전환되는 거리를 제안된 방법대로 적용하였을 때와 그 두 배로 증가시켰을 때의 결과를 비교하면 그 사실을 알 수 있다.

표 4에서는 추적 방법이 전환되는 거리가 변화했을 때 그에 따른 측정값의 변화를 확인할 수 있다. 기준이 되는 거리를 두 배로 증가시켰을 시의 MOTA는 77%로 SORT에 매우 가까운 수치이다. 즉 객체들이 제안된 방법에 비해 서로 더 멀리 떨어져 있어도 추적 방법이 SORT로 전환되기 때문에 칼만 필터는 더 많은 정보를 얻을 수 있어 MOTA가 증가하였다. 하지만 연산량 역시 증가했기 때문에 수행 시간 역시 SORT에 가깝게 증가한 것을 볼 수 있다. 따라서 원하는 성능을 얻기 위해서는 기준이 되는 거리를 적절하게 조절할 필요가 있다.

본 논문에서는 다중 객체 추적 방법 중 높은 정확도를 갖지만 많은 연산을 필요로 하는 SORT와 적은 연산량을 갖지만 비교적 정확도가 낮은 유클리드 거리를 이용한 객체 추적법을 결합한 혼합형 저연산 다중 객체 추적 시스템을 제안하였다. 그 결과 유클리드 거리를 이용한 방법보다는 높은 정확도를 갖지만 SORT보다 수행 시간을 월등히 감소시켜 실시간 객체 추적까지도 가능하게 하는 시스템을 구현하였다. 그러나 수행 시간이 눈에 띄게 감소한 것이 비해 정확도는 크게 증가하지 않았다는 점의 한계점이 존재한다. 후속 연구에서는 정확도 또한 SORT에 비견할 정도의 증가량을 보이는 것을 목표로 한다.