레이더의 동작인식 정확도에 대한 연구

Abstract

This study was conducted to verify the accuracy of radar-based motion recognition, which has emerged as an alternative to markerless motion analysis technology. It aims to analyze the applicability of radar technology, which offers high recognition accuracy while overcoming limitations of traditional optical motion capture systems such as cost, environmental constraints, and concerns over personal information exposure. The research was conducted in three phases. First, 3D marker data were mathematically modeled into radar signals to simulate and evaluate the validity of motion recognition. Second, actual data were collected using a 5.8 GHz CW Doppler radar and compared with existing algorithms. Lastly, an algorithm was tested to recognize multiple subjects' motions using training data obtained from a single subject, based on signals acquired with a 77 GHz FMCW radar. The results are as follows. 1. the motion recognition simulation using feature vectors extracted through cross-correlation showed excellent performance. 2. motion recognition using feature vectors extracted from actual CW radar signals and reflective marker position data demonstrated high accuracy. 3. when using training data from one subject and test data from others, the motion recognition using actual FMCW radar signals and feature vectors derived from reflective marker positions also showed high accuracy. This study was structured around three main components: simulation-based data generation, actual radar measurement experiments, and generalized modeling using single-subject learning. First, feature vectors constructed from simulated radar signals based on optical marker data exhibited clear discriminability between motions and achieved high classification accuracy. Second, the proposed analysis method also demonstrated stable motion recognition performance in real-world experiments using CW radar, consistent with the simulation results. Third, experiments recognizing multiple subjects’ motions with models trained on data from a single subject confirmed the feasibility of generalized modeling. These results suggest that radar-based markerless motion recognition systems can deliver reliable performance in real environments and may evolve into flexible recognition technologies applicable to a wide range of users and scenarios. Keywords: motion classification, radar, markerless motino analysis, simulation, feature vector, CW radar, FMCW radar|본 연구는 마커리스(markerless) 동작 분석 기술의 대안으로 떠오른 레이더(Radar) 기반의 동작 인식 정확도를 검증하고자 수행되었다. 기존 광학 모션 캡처 시스템의 비용, 환경 제약, 개인정보 노출 등의 한계를 보완하면서도 높은 정확도를 지닌 레이더 기술의 활용 가능성을 다각도로 분석하였다. 연구는 세 가지 단계로 구성되었으며, 첫 번째로 3D 마커 데이터를 기반으로 레이더 신호를 수학적으 로 모델링하여 시뮬레이션을 통해 동작 인식의 타당성을 검토하였다. 두 번째로는 5.8GHz CW 도플러 레이더를 활용하여 실제 데이터를 수집하고 기존 알고리즘과 비교하였다. 마지막으로 77GHz FMCW 레이더를 이용해 단일 대상자의 학습 데이터를 기반으로 복수 피험자의 동작을 인식하는 알고리즘을 실험하였다. 결과는 다음과 같다. 첫째, 상호 상관을 통해 추출된 특성 벡터를 활용한 동작 인식 시뮬레이션은 인식에 탁월하였다. 둘째, 실제 CW 레이더로 획득한 신호와 반사 마커의 위치 데이터를 바탕으로 상호 상관을 통해 추출 된 특성 벡터를 활용한 동작 인식은 탁월하였다. 셋째, 한 명의 대상자에게서 획득한 학습 데이터와 다른 대상자에게서 획득한 시험 데이터를 사용하여, 실제 FMCW 레이더로 획득한 신호와 반사 마커의 위치 데이터를 기반으로 상호 상관을 통해 추출된 특성 벡터를 활용한 동작 인식은 탁월하였다. 본 연구는 시뮬레이션 기반의 데이터 생성, 실제 레이더 측정 실험, 단일 학습자 기반의 일반화 모델 실험으로 구성되었다. 첫째, 광학 마커 데이터를 활용해 생성한 시뮬레이션 기반 레이더 신호로부터 구 성한 특성 벡터는 동작 간의 변별력이 뚜렷하게 나타났고, 높은 정확도의 분류 성능을 보였다. 둘째, 실제 CW 레이더를 이용한 실험에서도 제안한 분석 방법이 안정적인 동작 인식 성능을 발휘하며, 시뮬 레이션 결과와 유사한 양상을 보였다. 셋째, 단일 대상자의 학습 데이터를 기반으로 다수 대상자의 동 작을 인식하는 실험에서는 일반화된 모델로서의 가능성을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 레이더 기 반 마커리스 동작 인식 시스템이 실제 환경에서도 신뢰도 높은 성능을 보이며, 다양한 사용자 및 상황 에 적용 가능한 유연한 인식 기술로 발전할 수 있음을 시사한다.