동작인식 센서에는 어떤 종류가 있고 무엇을 고를까요?

방식별 특성

뎁스 카메라는 적외선을 이용해 사물까지의 거리를 측정하며, 사람의 골격 추적에 강합니다. 수 미터 이내 실내 체험에 적합하지만, 햇빛이나 강한 조명 속 적외선 성분에 간섭을 받아 인식률이 떨어집니다.
라이다는 레이저로 공간을 스캔해 물체의 위치를 정밀하게 측정합니다. 인식 거리가 길고 조명 영향을 거의 받지 않아 넓은 홀·야외·바닥 인터랙션에 적합합니다. 다만 사람의 세부 자세보다는 위치와 윤곽 파악에 강점이 있습니다.
비전 AI는 일반 RGB 카메라 영상을 딥러닝으로 분석합니다. 하드웨어 비용이 낮고 여러 사람을 동시에 인식할 수 있으며, 얼굴·손동작 등 세밀한 인식도 가능합니다. 대신 조명 변화와 역광에 민감하므로 조명 설계가 뒷받침되어야 합니다.

선택 순서

① 설치 공간 조도와 자연광 유입 여부를 확인합니다. 햇빛이 드는 로비라면 적외선 방식은 우선 제외합니다.
② 필요한 인식 거리와 범위를 정합니다. 벽면 앞 2~3m인지, 홀 전체인지에 따라 후보가 달라집니다.
③ 동시 인식 인원을 정합니다. 단체 관람이 많은 공간은 다인 인식 성능이 중요합니다.
④ 필요한 인식 정밀도를 정합니다. 위치만 필요한지, 손가락 동작까지 필요한지에 따라 방식이 결정됩니다.
⑤ 마지막으로 예산을 대입합니다.

복합 구성

실제 현장에서는 하나의 방식으로 모든 요구를 충족하기 어려운 경우가 많아, 라이다로 위치를 잡고 비전 AI로 자세를 읽는 식의 센서 융합 구성이 자주 쓰입니다. 이 경우 센서 간 좌표계 정합과 데이터 동기화가 기술적 관건이 됩니다.

흔한 실패 원인

인식 문제의 상당수는 센서 성능이 아니라 설치 조건에서 비롯됩니다. 센서 설치 높이와 각도, 관람객의 옷 색상, 바닥 반사, 계절에 따른 일조량 변화까지 현장 검증을 거쳐야 안정적인 인식률을 확보할 수 있습니다.