시간을 이해한다는 것: 비디오 행동 인식의 현재와 미래

(걷기, 손 흔들기, 물건 들기 등)을 상징하는 작은 아이콘들이 떠다니는 모습. 모래시계의 한쪽에는 현재의 행동 인식 기술을 나타내는 정지된 카메라 이미지가 있고, 다른 한쪽에는 미래의 행동 예측 및 전망 기술을 상징하는 흐르는 듯한 추상적인 선과 점들이 연결된 이미지가 표현되어 있다. 전체적으로 기술적이고 심층적인 연구 논문의 분위기를 나타낼 수 있도록 푸른색과 회색 계열을 사용하여 디자인되었다.

시간의 흐름을 나타내는 모래시계와 그 안에서 다양한 인간 행동

서론: 시간 속 인간 행동을 읽는 기술

우리가 일상에서 찍는 모든 비디오는 사실상 인간 행동의 기록이다. 손을 흔드는 장면, 계단을 오르는 순간, 누군가와 대화하는 모습—all of these contain embedded clues to human intent and interaction. 컴퓨터 비전 분야에서 '행동 이해(action understanding)'는 단순히 이러한 행동을 분류하는 것을 넘어서, 이들이 시간 속에서 어떻게 변화하고 이어지는지를 포괄적으로 파악하려는 시도다. 본 리뷰 논문은 행동 인식(Recognition), 예측(Prediction), 예측된 이후 행동의 전망(Forecasting)이라는 세 가지 시간적 범주를 중심으로 최근의 주요 발전과 도전과제를 총망라한다.

행동 이해의 세 가지 시간 범주

1. 행동 인식 (Recognition)

전체 행동이 완료된 이후 이를 파악하는 고전적 과제이다. 예를 들어, 누군가가 잔을 집어 마시는 전체 과정을 본 뒤 "물 마시기"라는 라벨을 부여하는 것이다. 최근 딥러닝 기반 모델들은 이 분야에서 높은 성능을 보이며, 특히 3D CNN이나 Vision Transformer 기반 구조들이 주목받고 있다.

2. 행동 예측 (Prediction)

행동이 끝나기 전에 현재 진행 중인 행동이 무엇인지 파악하려는 시도이다. 운전자가 핸들을 돌리는 순간이 시작되었을 때, 이것이 유턴인지 좌회전인지를 조기 판단하는 것이 그 예다. 이는 자율주행, 감시 시스템, 인공지능 비서 등 다양한 응용 분야에서 중요하다.

3. 행동 예측 이후 전망 (Forecasting)

현재 행동이 완료된 이후 어떤 행동이 이어질지를 예측하는 과제이다. 이는 미래 행동을 예견함으로써 보다 능동적인 대응을 가능하게 한다. 예를 들어, 요리를 마친 사람이 식탁으로 향할 가능성을 예측하는 시스템을 떠올릴 수 있다.

주요 기술적 접근: 시간과 공간의 통합

1. 분리된 시간-공간 처리

과거의 모델은 시각적 정보와 시간 정보를 분리해 처리하였다. 예컨대, CNN으로 각 프레임의 특징을 추출하고, 이를 RNN으로 시퀀스 형태로 분석하는 방식이다.

2. 통합된 시공간 모델링

최근에는 공간과 시간 정보를 통합적으로 처리하는 3D CNN, Spatiotemporal Transformer 같은 모델들이 주류로 부상하고 있다. 이러한 접근은 인간의 행동이 공간적 맥락과 시간적 변화 모두에 의존한다는 통찰에서 출발한다.

3. 다중 모달 학습

음성, 시선, 텍스트 등 다양한 감각 정보를 통합해 행동을 더 정확히 이해하려는 시도가 확대되고 있다. 예를 들어, 음성 정보로 장면의 맥락을 유추하거나, 시선 추적을 통해 사용자의 관심을 파악하는 방식이다.

데이터셋과 실험: 범용성과 도메인 특화의 균형

최근 연구는 두 가지 축에서 데이터셋을 발전시키고 있다. 하나는 범용적 행동 인식 능력을 키우기 위한 대규모 웹 기반 데이터셋(예: Kinetics, Something-Something), 다른 하나는 특정 도메인(예: 자율주행, 의료, 요리)에서의 정밀 분석을 위한 도메인 특화 데이터셋(예: EPIC-KITCHENS, EGO4D)이다.

그러나 이들 데이터셋 간의 시맨틱 불일치, 수집 편향, 레이블의 애매성 등은 여전히 해결해야 할 난제다. 후속 연구에서는 더 정제된 수집 및 정규화 방법이 필요할 것이다.

비판적 시각과 미래 전망

흥미롭게도 본 논문은 '행동'을 단지 눈앞의 움직임이 아닌, 시간 속에서 진화하는 '의도'와 '맥락'의 표현으로 본다. 이는 인간 심리학과 인지 과학에서 논의되는 행위 이론들과도 상통하는 지점이다. 이러한 시각은 앞으로 AI가 인간 행동을 '예측'하는 것을 넘어 '이해'하는 수준으로 발전하는 데 핵심적인 기제가 될 수 있다.

다만, 현재 대부분의 모델은 정해진 라벨 세트 안에서만 학습되고 평가된다. 이는 새로운 행동이나 비정형 상황에 대한 적응력이 떨어질 수 있음을 시사한다. 따라서 미래의 행동 이해 모델은 '오픈월드' 시나리오에 강건한 범용성을 확보하는 것이 중요할 것이다.

또한, 현재는 주로 영상 중심이지만, 언어 모델과의 융합을 통해 보다 고차원의 행동 의미 해석이 가능해질 수 있다. 예컨대, 비디오-텍스트 멀티모달 학습을 통해 "컵을 든다"는 행동이 "식사를 시작한다"는 맥락과 연결될 수 있다.

결론

행동 이해 기술은 단순한 인식에서 예측, 더 나아가 미래 전망까지 포괄하며 빠르게 진화 중이다. 본 논문은 그 기술적, 개념적 지형을 총체적으로 정리한 귀중한 가이드 역할을 한다. 그러나 진정한 인간 수준의 행동 이해를 위해선 더 많은 맥락 정보, 인지적 통찰, 그리고 윤리적 고려가 함께 병행되어야 할 것이다.

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출처: Stergiou, A., & Poppe, R. (2025). About Time: Advances, Challenges, and Outlooks of Action Understanding. *International Journal of Computer Vision*.