메타의 최신특허 : 신경근활용

메타는 신경근 신호를 이용한 공중 손 제스처 인식 기술의 최신 특허를 공개했습니다. 이 기술은 인공 현실(AR) 및 가상 현실(VR) 애플리케이션에서 사용자 인터페이스를 개선하는 것을 목표로 하며, 신경근 신호를 감지하고 분석하여 제스처를 인식합니다. 저전력 탐지기와 고전력 탐지기를 활용하여 전력 소모를 최소화하고, 정확한 제스처 인식을 통해 다양한 분야에 적용될 수 있습니다. 이 기술은 재활 치료, 스마트홈 제어 등에서도 유용하게 사용될 전망입니다.

Power Play : 신경근 신호 활용

최근 메타가 특허를 출원했습니다. 해당 특허는 신경근 신호를 기반으로 감지할 수 있는 새로운 공중 손 제스처 기술이며, 신경과 근육의 전기 신호를 이용하여 손과 손가락의 움직임을 인식하는 방법입니다. 이 기술은 인공 현실(AR) 및 가상 현실(VR) 애플리케이션에서 사용자 인터페이스의 중요한 요소로 발전하고 있습니다. 이 기술을 이해하기 위해, 신경근 신호의 원리, 제스처 인식의 방법, 기술의 적용 및 장단점을 설명해 보겠습니다.

1. 신경근 신호의 원리

신경근 신호(neuromuscular signals)는 신경계와 근육 사이에서 발생하는 전기적 활동입니다. 근전도(electromyography, EMG)는 근육 수축 시 발생하는 전기적 활동을 측정하는 방법으로, 신경근 신호의 주요 형태 중 하나입니다. EMG 신호는 전극을 사용하여 피부 표면에서 기록되며, 이는 근육의 활성도를 반영합니다.

  • 신경계와 근육의 상호작용: 신경계는 근육에 수축 명령을 전달합니다. 이 과정에서 전기 신호가 생성되어 근육 섬유로 전달됩니다.
  • EMG 신호: EMG는 이러한 전기 신호를 포착하여 분석합니다. EMG 신호는 근육 활동의 강도와 패턴을 나타내며, 이는 특정 제스처와 관련된 신호 패턴을 추출하는 데 사용될 수 있습니다.
2. 제스처 인식의 방법

신경근 신호를 기반으로 한 제스처 인식은 다음과 같은 단계로 이루어집니다.

  • 신호 수집: 신경근 신호는 피부에 부착된 표면 전극을 통해 수집됩니다. 이 신호는 아날로그 형태로 수집되며, 이를 디지털 신호로 변환하여 분석에 사용됩니다.
  • 신호 처리 및 필터링: 수집된 EMG 신호는 노이즈 제거 및 신호 증폭 과정을 거칩니다. 고주파 노이즈를 제거하고 유용한 신호를 강화하기 위해 필터링이 적용됩니다.
  • 특징 추출: 필터링된 신경근 신호에서 유의미한 특징을 추출합니다. 특징은 신호의 시간 영역, 주파수 영역, 또는 시간-주파수 영역에서 얻어질 수 있습니다. 예를 들어, 신호의 평균 전력, RMS 값, 주파수 스펙트럼 등이 특징으로 사용됩니다.
  • 제스처 분류: 추출된 특징을 바탕으로 머신러닝 알고리즘을 사용하여 제스처를 분류합니다. 일반적으로 사용되는 알고리즘으로는 서포트 벡터 머신(SVM), 인공 신경망(ANN), k-최근접 이웃(k-NN) 등이 있습니다. 이러한 알고리즘은 학습 데이터를 기반으로 제스처를 인식합니다.
3. 기술의 적용 및 예시

신경근 신호 기반 제스처 인식 기술은 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.

  • 인공 현실 및 가상 현실: AR 및 VR 시스템에서 손 제스처를 사용하여 직관적인 사용자 인터페이스를 구현할 수 있습니다. 예를 들어, 가상 환경에서 객체를 선택하거나 조작하는 동작을 손 제스처로 제어할 수 있습니다.
  • 재활 및 헬스케어: 신경근 신호를 활용한 제스처 인식 기술은 재활 치료에서 환자의 근육 활동을 모니터링하고, 특정 운동을 수행하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
  • 스마트 홈 및 IoT: 스마트 홈 기기 제어에 손 제스처를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 손 제스처로 조명을 켜거나 끄고, 온도를 조절하는 등의 작업이 가능합니다.
4. 장단점 및 과제
장점:
  • 비접촉 인터페이스: 물리적 입력 장치가 필요 없기 때문에 위생적이고, 사용자 경험을 향상시킵니다.
  • 실시간 반응: 신경근 신호는 실시간으로 수집되고 처리될 수 있어 빠른 반응이 가능합니다.
  • 높은 정확성: 잘 훈련된 모델은 높은 정확도로 제스처를 인식할 수 있습니다.
단점 및 과제:
  • 신호 잡음: 피부 전극을 사용한 EMG 신호는 노이즈에 민감합니다. 환경적 요인이나 사용자의 움직임에 의해 신호 품질이 저하될 수 있습니다.
  • 개인화 필요: 신경근 신호는 개인마다 다르기 때문에, 각 사용자에 맞춘 초기 설정 및 학습 과정이 필요합니다.
  • 배터리 소모: 신호 처리 및 분석 과정에서 많은 전력이 소모될 수 있어 배터리 수명이 중요한 문제로 대두됩니다.

Photo via U.S. Patent and Trademark Office

메타의 Power Play

Meta는 우리의 신체 언어를 읽을 수 있기를 원합니다. 그러나 이는 많은 처리 능력을 필요로 합니다. 최근 Meta는 이 문제를 해결할 수 있는 특허를 신청했습니다. “신경근 신호의 전력 효율적 처리”라는 기술로 제스처를 추적하는 방법입니다. 이 기술은 제스처를 구별하는 “저전력 탐지기”를 사용하여 배터리를 소모하지 않고 잘못된 신호를 줄이는 것을 목표로 합니다.

Meta는 특허 신청에서 “신경근 신호를 기반으로 감지할 수 있는 새로운 공중 손 제스처는 머신러닝 모델을 사용하여 신경근 신호를 처리하는 데 높은 전력 소모가 필요하기 때문에 전력 효율성 요구가 특히 두드러질 수 있다”고 설명했습니다.

Meta의 시스템은 먼저 스마트워치를 통해 감지된 신경근 신호를 수집하고, 이를 저전력 탐지기를 통해 초기 처리합니다. 이 탐지기는 머신러닝을 사용하여 특정 공중 손 제스처가 “선행 신경근 신호”로 수행되었는지 여부를 판단합니다.

저전력 탐지기가 손 제스처를 감지하면, 고전력 탐지기가 작동합니다. 이 고전력 탐지기는 필요할 때까지 “수면 상태” 또는 “대기 상태”에 있다가, 정확히 어떤 제스처가 수행되었는지 확인합니다. 확인이 되면 시스템은 제스처를 등록하고, 이에 상응하는 동작을 활성화할 수 있습니다.

같은 제스처가 다시 수행되면, 저전력 탐지기만 작동하여 전력 소모가 큰 프로세서를 매번 사용하지 않아도 되므로 장기적으로 배터리를 절약할 수 있습니다. 처음에 제스처를 읽기 위해 두 개의 탐지기 시스템을 사용함으로써 잘못된 긍정 신호를 줄이는 데도 도움이 됩니다.

Meta는 이 기술이 인공 현실 시스템과 함께 작동하여 가상 현실, 증강 현실 또는 혼합 현실을 제어하기 위해 정확한 제스처 인식을 가능하게 할 수 있다고 언급했습니다.

많은 기술 회사들이 신체 신호 및 제스처 감지 기술을 특허로 출원했습니다. Meta도 포함됩니다. 이러한 시스템은 인공 현실 환경에서 사용자가 주변 세계를 제어할 수 있도록 돕지만, 이러한 시스템은 종종 헤드셋 자체에 내장되어 많은 열을 발생시키고 지연 시간을 증가시킨다고 The Glimpse Group의 공동 창립자이자 최고 창의 책임자인 DJ Smith는 말했습니다.

사용자의 손을 헤드셋 자체로 추적하는 것이 장기적으로는 채택되기 더 쉽지만, 현재 기술은 필요한 만큼 편리하거나 정확하지 않다고 그는 덧붙였습니다. 스마트워치를 사용하는 것은 이러한 마찰을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

그러나 이 특허의 핵심은 전력 소모 문제를 해결하는 것입니다. 이는 인공 현실 개발에서 오랜 장애물이었습니다. Meta의 로드맵은 하루 종일 착용할 수 있고 충전 없이 몇 시간 동안 사용할 수 있는 스마트 글래스를 만들기 위해 인공 현실 헤드셋을 만드는 것에 의존합니다. Meta의 최근 특허는 8~12시간 동안 충전 없이 사용할 수 있는 스마트 글래스에 대한 연구를 신호했습니다.

그러나 현재 이러한 헤드셋은 몇 시간 이상 지속되지 않고 급속히 배터리를 소모합니다. 처리 요구로 인해 큰 형태의 헤드셋은 휴대성이 떨어지며, 스마트워치를 추가하면 가격이 상승할 수 있지만, 헤드셋 자체의 처리 능력을 크게 줄여 더 가볍고 에너지 효율적인 스마트 글래스를 만들 수 있습니다.

Smith는 “이 기술의 다음 세대는 이 장치를 가능한 한 작게 만드는 방법을 찾으려고 한다”고 말했습니다.

Meta는 2022년 말 첫 스마트워치 계획을 포기했지만, 2023년 초 로드맵에서 이 기술에 대한 계획이 다시 부상했습니다. 또한, Meta는 동작, 심박수 및 혈압과 같은 “생리학적 측정”을 추적하는 스마트워치를 특허 출원했습니다. 하지만 Meta는 Apple을 주요 경쟁자로 두고 있다고 Smith는 언급했습니다.

https://www.thedailyupside.com/newsletter/pd-may-30-2024/?utm_medium=email&utm_campaign=PD-May-30-2024&utm_content=PD-May-30-2024+CID_55118f7879d924d4b52e00d21bed57df&utm_source=campaign_monitor&utm_term=Patent%20Drop%20home
Issue: Meta의 두 탐지기 시스템이 어떻게 전력 소모를 줄이는지 설명해 줄 수 있나요?

Clue: Meta의 두 탐지기 시스템은 전력 효율성을 극대화하기 위해 설계되었습니다. 이 시스템은 저전력 탐지기와 고전력 탐지기로 구성되어 있습니다.

  1. 저전력 탐지기 (Low-Power Detector):
    • 역할: 이 탐지기는 기본적으로 신경근 신호를 감지하고, 특정 제스처가 수행되었는지 여부를 판단하는 첫 단계입니다.
    • 전력 소모: 저전력 탐지기는 매우 적은 전력을 사용하여 신호를 감지하고 분석합니다. 이는 기본적인 신호 처리만을 담당하기 때문에 전력 소모가 적습니다.
    • 작동 방식: 저전력 탐지기는 주로 신경근 신호의 “전조 신호”를 감지하여 제스처가 발생했는지 판단합니다.
  2. 고전력 탐지기 (High-Power Detector):
    • 역할: 저전력 탐지기가 특정 제스처를 감지하면, 고전력 탐지기가 활성화되어 정확히 어떤 제스처가 수행되었는지 확인합니다.
    • 전력 소모: 고전력 탐지기는 더 복잡한 신호 처리와 분석을 담당하기 때문에 더 많은 전력을 소모합니다. 하지만 이 탐지기는 필요할 때만 작동합니다.
    • 작동 방식: 고전력 탐지기는 “대기 상태” 또는 “수면 상태”에 있다가 저전력 탐지기가 제스처를 감지했을 때만 작동하여 전력을 효율적으로 사용합니다.

이 시스템은 저전력 탐지기가 먼저 신호를 감지하여 고전력 탐지기를 불필요하게 작동시키는 것을 방지함으로써, 전체적인 전력 소모를 줄이는 데 기여합니다. 다시 말해, 고전력 탐지기는 꼭 필요할 때만 작동하여 배터리 사용 시간을 연장합니다.

Issue: 인공 현실 기술에서 전력 소모가 중요한 이유는 무엇인가요?

Clue: 인공 현실 기술에서 전력 소모가 중요한 이유는 여러 가지가 있습니다:

  1. 사용 시간 연장:
    • 인공 현실 장치는 사용자가 장시간 사용할 수 있어야 합니다. 전력 소모가 많으면 배터리 수명이 짧아져 사용 시간이 제한됩니다. 특히 하루 종일 사용해야 하는 장치라면 전력 효율성은 더욱 중요합니다.
  2. 발열 문제:
    • 전력 소모가 많으면 장치가 발열하게 됩니다. 과도한 발열은 사용자에게 불편함을 줄 수 있으며, 장치의 성능에도 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 발열은 또한 하드웨어 손상의 위험을 증가시킬 수 있습니다.
  3. 휴대성과 편의성:
    • 인공 현실 장치는 가볍고 휴대성이 좋아야 합니다. 전력 소모가 많으면 배터리 크기가 커지거나 추가적인 냉각 장치가 필요하게 되어 장치의 크기와 무게가 증가할 수 있습니다. 이는 사용 편의성을 떨어뜨립니다.
  4. 효율적인 성능:
    • 인공 현실 장치는 높은 성능을 요구합니다. 전력 효율성을 높이면 같은 배터리 용량으로 더 오래, 더 높은 성능을 유지할 수 있습니다. 이는 사용자 경험을 향상시키는 중요한 요소입니다.
  5. 경제적 이점:
    • 전력 소모가 낮으면 충전 빈도가 줄어들어 장치의 수명을 늘릴 수 있습니다. 이는 장기적으로 비용 절감으로 이어질 수 있습니다.
신경근 활용 신호 기기
Issue: 신경근 신호를 기반으로 한 제스처 인식 기술에서 가장 중요한 신호 처리 단계는 무엇인가요?

Clue: 신경근 신호(EMG 신호)를 기반으로 한 제스처 인식 기술에서 중요한 신호 처리 단계는 다음과 같습니다:

1. 신호 수집
  • 표면 전극 사용: 피부 표면에 부착된 전극을 통해 근육의 전기 신호를 수집합니다. 신호는 아날로그 형태로 수집되며, 이를 디지털 신호로 변환하여 분석에 사용됩니다.
  • 신호 품질: 신호 수집 단계에서 신호의 품질이 매우 중요합니다. 전극의 위치, 피부 상태, 근육의 움직임 등이 신호 품질에 영향을 미칩니다.
2. 신호 필터링 및 전처리
  • 노이즈 제거: 신경근 신호는 외부 노이즈에 민감합니다. 고주파 노이즈, 전원 주파수 노이즈(예: 50/60Hz), 움직임 아티팩트 등 다양한 형태의 노이즈가 포함될 수 있습니다. 이를 제거하기 위해 저역통과 필터, 대역통과 필터 등의 필터링 기법을 사용합니다.
  • 신호 증폭: EMG 신호는 매우 미세한 전압 차이로 발생하기 때문에 신호 증폭이 필요합니다. 신호 증폭을 통해 신호 대 잡음비(SNR)를 향상시킵니다.
  • 정규화: 수집된 신호를 표준화하여 분석에 적합한 형태로 만듭니다. 이는 신호의 변동성을 줄이고, 특징 추출을 용이하게 합니다.
3. 특징 추출
  • 시간 영역 특징: EMG 신호의 시간적 패턴을 분석합니다. 평균 절대값(Mean Absolute Value, MAV), RMS(Root Mean Square), 신호 에너지 등이 시간 영역 특징에 해당합니다.
  • 주파수 영역 특징: 신호를 주파수 영역으로 변환하여 분석합니다. Fourier 변환을 통해 주파수 스펙트럼을 얻고, 주요 주파수 성분을 추출합니다. 이는 근육의 피로도, 신호의 반복성 등을 분석하는 데 유용합니다.
  • 시간-주파수 영역 특징: 신호의 시간적 및 주파수적 특성을 동시에 분석합니다. 웨이블릿 변환(Wavelet Transform)을 사용하여 신호의 다양한 스케일에서의 변화를 분석할 수 있습니다.
4. 제스처 분류
  • 머신러닝 모델: 추출된 특징을 사용하여 제스처를 분류합니다. SVM, k-NN, ANN 등의 머신러닝 알고리즘을 사용하여 학습 데이터를 기반으로 제스처를 인식합니다.
  • 훈련 및 검증: 모델을 훈련시키기 위해 충분한 양의 레이블된 데이터가 필요합니다. 교차 검증을 통해 모델의 성능을 평가하고, 오버피팅을 방지하기 위해 정규화 기법을 사용합니다.
  • 실시간 분류: 실시간으로 신호를 처리하고 제스처를 인식하기 위해서는 높은 처리 속도와 정확도가 요구됩니다. 이를 위해 효율적인 알고리즘 및 최적화 기술이 필요합니다.
Issue: 신경근 신호 기반 제스처 인식의 노이즈 문제를 해결하기 위해 어떤 방법들이 사용될 수 있을까요?

Clue: 신경근 신호 기반 제스처 인식에서 노이즈 문제를 해결하기 위한 방법들은 다음과 같습니다:

1. 하드웨어 기반 접근법
  • 고품질 전극 사용: 신호 수집에 사용되는 전극의 품질을 높이는 것이 중요합니다. 고품질 전극은 신호 대 잡음비(SNR)를 향상시켜 노이즈를 줄일 수 있습니다.
  • 전극 배치 최적화: 전극을 적절한 위치에 배치하여 신호 품질을 최적화합니다. 근육의 위치와 방향을 고려하여 전극을 배치하면 유용한 신호를 더 잘 수집할 수 있습니다.
  • 신호 증폭기: 고성능 신호 증폭기를 사용하여 미세한 신경근 신호를 증폭합니다. 이는 신호의 세기를 높여 노이즈에 대한 민감성을 줄입니다.
2. 소프트웨어 기반 접근법
  • 필터링 기법: 고주파 필터, 저주파 필터, 대역통과 필터 등을 사용하여 특정 주파수 대역의 노이즈를 제거합니다. 예를 들어, 저주파 필터는 움직임 아티팩트를 제거하는 데 유용하며, 고주파 필터는 전원 주파수 노이즈를 제거하는 데 사용됩니다.
  • 적응형 필터링: 적응형 필터는 실시간으로 신호 특성에 따라 필터 계수를 조정하여 노이즈를 제거합니다. 이는 환경 변화에 따른 노이즈를 효과적으로 제거할 수 있습니다.
  • 웨이블릿 변환: 웨이블릿 변환은 신호의 시간-주파수 영역에서 노이즈를 분석하고 제거하는 데 유용합니다. 다양한 스케일에서 신호를 분해하여 노이즈 성분을 분리할 수 있습니다.
3. 머신러닝 및 신호 처리 기법
  • 노이즈 제거 알고리즘: 머신러닝 기반 노이즈 제거 알고리즘을 사용하여 신호에서 노이즈 성분을 학습하고 제거합니다. 이는 비선형 노이즈 제거에 특히 효과적입니다.
  • 신호 정규화: 신호의 변동성을 줄이기 위해 정규화 기법을 사용합니다. 이는 다양한 환경에서 일관된 신호를 얻는 데 도움이 됩니다.
  • 특징 선택: 노이즈에 민감하지 않은 특징을 선택하여 모델의 정확성을 높입니다. 예를 들어, 주파수 영역 특징은 시간 영역 특징보다 노이즈에 덜 민감할 수 있습니다.
4. 환경적 요인 고려
  • 환경 설정: 신호 수집 환경을 조정하여 노이즈를 최소화합니다. 예를 들어, 전자기 간섭이 적은 장소에서 신호를 수집하거나, 외부 노이즈를 차단하는 방법을 사용할 수 있습니다.
  • 사용자 교육: 사용자가 올바른 방법으로 장치를 착용하고 사용할 수 있도록 교육하는 것도 중요합니다. 잘못된 착용 방법은 신호 품질을 저하시키고 노이즈를 증가시킬 수 있습니다.

결론

신경근 신호를 기반으로 한 공중 손 제스처 인식 기술은 인공 현실 및 다양한 응용 분야에서 혁신적인 사용자 인터페이스를 제공할 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 생각합니다. 특히 최신 메타의 특허도 이 기술을 활용하는 것입니다. 이 기술은 신경근 신호의 수집, 처리, 분석을 통해 실시간으로 손 제스처를 인식하며, 이는 사용자의 편의성과 인터랙션을 크게 향상시킬 수 있습니다. 그러나 신호 잡음 문제, 개인화 필요성, 전력 소모 등 해결해야 할 과제도 상당히 존재합니다. 향후 이러한 문제들을 극복한다면 여러 분야에서 활용이 가능해 보입니다.