한 줄 정의
깊이 추정은 단일 이미지나 영상에서 각 요소가 카메라로부터 떨어진 거리를 AI로 추정하는 기술로, 3D 인식과 객체 위치 파악에 활용됩니다.
전통적으로 거리 정보를 얻으려면 뎁스 카메라(Depth Camera) 같은 고가의 3D 장비가 필요했습니다. 반면 깊이 추정은 일반 2D 카메라 영상에서 AI로 거리를 계산하기 때문에, 별도의 3D 장비 없이도 거리·높이 정보를 얻을 수 있습니다. 세이지는 이처럼 2D 영상만으로 깊이를 추정하는 기술을 보유하고 있으며, 이를 흔히 ‘Depth AI’라고 부릅니다. 이렇게 추정한 깊이 정보는 제조 현장의 높이 측정·로봇팔 위치 제어· 건설·물류 현장의 장애물 감지·안전 거리 확인 등에 활용됩니다.
깊이 추정이 필요한 이유
- 높이 불량, 돌출·함몰 결함
2D 이미지만으로는 확인할 수 없는 제품의 높이 불량, 돌출·함몰 결함을 단일 카메라로 감지할 수 있습니다.
- 도입 비용
스테레오 카메라나 3D 스캐너 없이도 깊이 정보를 얻을 수 있어 도입 비용을 낮출 수 있습니다.
- 공간 인식 정확도
로봇팔 제어·자율 이송 장비와 결합해 공간 인식 정확도를 높이고, 충돌 사고를 예방할 수 있습니다.
실제 업무 적용 사례
한 물류 자동화 업체는 카메라 한 대로 물체와의 거리를 파악해야 했지만, 일반 2D 영상만으로는 거리 정보를 알 수 없어 로봇의 정밀 작업이 어려웠습니다. 기존에는 별도 거리 센서를 더해 비용이 늘었습니다. 단일 이미지에서 각 요소의 거리를 추정하는 깊이 추정 AI를 적용하자, 추가 센서 없이도 물체까지의 거리를 파악해 로봇 피킹과 충돌 회피의 정확도를 높였습니다.
자주 묻는 질문
3D 스캔은 레이저나 구조광을 사용해 정밀한 3D 데이터를 직접 측정하는 방식입니다. 깊이 추정은 일반 카메라 이미지에서 AI가 거리를 ‘추정’하는 방식이라 정밀도는 다소 낮지만, 추가 하드웨어 없이 기존 카메라 인프라를 활용할 수 있어 비용 효율이 높습니다.
딥러닝 모델의 발전으로 단안 카메라의 깊이 추정 정확도가 크게 올랐습니다. 다만 절대 거리보다는 상대적 거리(어느 것이 더 가깝다/멀다)에 더 강점이 있으며, 정밀 측정이 필요한 환경에서는 스테레오 카메라와 병행 사용을 권장합니다.
반드시 필요한 것은 아닙니다. AI 기반 깊이 추정은 단일 이미지나 영상만으로도 거리를 추정할 수 있어 추가 센서 없이 활용할 수 있습니다. 다만 더 높은 정밀도가 필요한 경우에는 라이다나 스테레오 카메라 같은 거리 센서와 함께 쓰기도 합니다.
관련 용어
- 컴퓨터 비전 (Computer Vision) 컴퓨터가 이미지나 영상을 이해하고 분석하도록 하는 AI 기술 분야.
- 객체 감지 (Object Detection) 이미지나 영상 속에서 특정 객체가 무엇이고 어디에 있는지를 찾아내는 기술.
- 영역 분할 (Segmentation) 객체의 경계를 픽셀 단위로 정밀하게 구분해 내는 이미지 분석 방식.
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