딥러닝을 이용한 단일 카메라 기반 3차원 역학 실험 장치 개발

본 연구의 목적은 단일 카메라(Monocular Camera)와 딥러닝 기술을 융합하여 저비용으로 3차원 물체의 운동 위치 및 물리량을 측정하는 역학 실험 장치를 개발하는 것이다. 기존 교육 현장의 역학 실험 장비는 1차원 및 2차원 분석에 제한되어 있으며, 기존 3차원 운동 분석 장비는 고가의 다중 카메라나 센서 체계를 요구하여 학교 현장 보급에 큰 한계가 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트폰 등 단일 카메라로 촬영한 영상만으로 3차원 물리량을 정밀 추정할 수 있는 시스템을 제안하고자 하였다.
해결방안으로는 규격이 명확한 주황색 탁구공을 분석 대상으로 선정하고, 딥러닝 기반의 객체 탐지 모델과 화각 추측 모델을 결합하였다. 객체 탐지 AI는 영상 내 탁구공을 정확하게 추적하며, 화각 추측 AI는 물체 운동 영상에서 변환된 깊이 지도의 공간적 패턴을 분석하여 화각을 예측한다. 이렇게 얻은 화각 정보를 핀홀 카메라 공식에 대입함으로써 영상 프레임별 z축(카메라와의 거리) 물리량을 산출하였다. 인공지능의 학습 결과 객체 탐지 AI가 mAP 50-95 기준 93%의 높은 정확도를 기록하였고, 화각 추측 AI 역시 72%의 정확도로 안정적인 예측 성능을 보였다. 실제로 3차원 자유낙하 실험을 진행하여 모델을 검증한 결과, 중력가속도 측정값이 이론값 대비 약 5% 수준의 낮은 오차율을 보여 시스템의 신뢰성을 입증하였다. 본 연구의 기대효과로는 별도의 고가 정밀 장비 없이 스마트폰 1대만으로 3차원 역학 실험이 가능해져 과학교육 환경의 진입장벽을 획기적으로 낮출 수 있다는 점이다. 나아가 알고리즘 경량화를 거치면 모바일 단말기 기반의 실시간 3차원 물리 교육 플랫폼으로도 폭넓게 활용될 수 있다.