메타버스의 등장 및 성장 전망

• - AI, 빅데이터, 클라우드, 확장현실(Extended Reality) 기술이 더욱 발전하고 있고, 해당 기술들이 메타버스와 융합되면서 미래 메타버스는 오감을 통해 더욱 현실적인 구현이 가능해짐
• - - “AI-META 시대 ‘미래전략’ <5> 메타버스의 미래”, etnews, 2022.07.07.에 따르면 MS, 구글, 애플 등 기업뿐만 아니라 국가들도 메타버스에 많은 관심과 투자가 이어지고 있음
• - - ‘Precedence 리서치’ 보고서에 따르면 메타버스 시장 규모는 2023년 924억원에서 2030년 1조3,008억원으로 약 13배 증가할 것으로 전망됨

행동 데이터를 이용한 비정상적 행동 탐지 모델 구축

인공지능에 학습할 데이터셋은 AI-Hub에서 제공하는 일상생활 영상 데이터셋을 활용함

영상 데이터셋에서 스켈레톤 추출 알고리즘을 통해 사람의 각 부위와 관절 포인트를 추출함

추출된 포인트들 사이의 변위 벡터와 관계 벡터를 포함한 벡터로 변환함

RNN 모델을 활용하여 연속된 벡터 데이터를 학습하여 일상생활 행동 탐지 모델을 구현함

구현방법은 상위 2계층의 BiGRU(Bidrectional Gated recurrent unit)과 학습 성능 향상을 위해 BN(Batch-Normalization)을 사용하여 학습을 진행함

나의 움직임이 나의 아바타와 동일시 되어야 하므로 Unity Dynamic Bone Asset을 활용하여 행동을 구현함

나의 행동을 일상생활 학습 모델과 비교하여 수치가 일상 행동을 학습한 AI 모델의 범위를 벗어나면 비정상적인 행동으로 판단함