깊이 추정(Depth Estimation)은 이미지나 영상 같은 시각 정보를 활용해 장면 속 물체나 지점이 관찰 지점으로부터 얼마나 떨어져 있는지(거리)를 측정하는 기술입니다. 공간을 이해해야 하는 로봇공학, 증강현실(AR), 자율주행 같은 분야에서 중요한 역할을 합니다.

작동 원리:

• 단일 이미지 깊이 추정(Single-Image Depth Estimation)
그림자, 질감, 원근 등의 시각적 특징을 분석해 하나의 이미지만으로 깊이를 추정하는 딥러닝 모델 활용

• 스테레오 깊이 추정(Stereo Depth Estimation)
서로 다른 각도에서 촬영한 두 장의 이미지를 비교하여 대응 지점 사이의 차이(disparity)를 측정하고 깊이를 계산

• 센서 기반 방법(Sensor-Based Methods)
LiDAR, 깊이 카메라 등에서 수집한 거리 데이터를 시각 입력과 결합하여 더 높은 정확도의 깊이 정보를 생성

활용 분야:

• 자율주행 차량(Autonomous Vehicles)
장애물 감지, 거리 측정 등을 통해 안전한 주행 지원

• 증강/가상현실(AR/VR)
3D 환경을 실제처럼 렌더링하기 위해 깊이 정보를 활용

• 로봇공학(Robotics)
로봇이 주변 환경을 이해하고 사물과 상호작용할 수 있도록 지원

•  의료 영상(Medical Imaging)
2D 이미지로부터 3D 재구성을 수행하는 등 의료 영상 분석에서 활용

중요성

깊이 추정은 기계가 물리적 세계를 인식하고 상호작용하기 위한 기본 기술입니다.
정확한 깊이 정보를 통해 AI 시스템은 실시간 상황에서 보다 신뢰할 수 있는 판단과 동작을 수행할 수 있으며, 이는 시스템의 안정성과 기능성 향상으로 이어집니다.