건국대 온실 내외부 공간에서 진행된 농업활동 동작 측정 현장

건국대학교 박신애 교수(바이오힐링융합학과) 연구팀이 인공지능(AI) 영상분석 기술을 활용해 치유농업 활동 중 나타나는 신체 움직임을 정량적으로 분석하는 동작 분석 알고리즘을 개발했다. 이번 연구는 농촌진흥청 ‘농업활동의 신체반응 융합 분석 및 AI 기반 예측 모델 개발사업’의 지원을 받아 수행됐으며, 건국대 김원준 교수(전기전자공학부) 연구팀이 AI 기반 영상분석 기술 개발에 참여했다.

치유농업은 농업활동과 농촌자원을 활용해 신체적·정신적 건강 증진을 돕는 활동이다. 흙을 고르거나 씨앗을 심고 작물을 수확하는 등 다양한 농업활동이 활용되지만, 활동마다 어떤 관절을 얼마나 움직이는지 객관적으로 파악하고 비교하는 데에는 한계가 있었다. 이에 연구팀은 AI 영상분석 기술을 적용해 농업활동 중 나타나는 관절별 움직임의 범위와 위치 변화를 수치로 산출하는 분석 방법을 개발했다.

연구팀은 치유농업의 특성과 활용 목적을 고려해 흙섞기, 땅고르기, 호미질, 파종, 수확 등 총 57개 농업활동을 분석 대상으로 구성했다. 지난 5월부터 6월까지 건국대 온실 내외부에서 참여자 30명이 각 농업활동을 수행하는 모습을 영상으로 촬영해 수집했으며, 이를 동작 분석을 위한 데이터로 활용했다.

분석 과정에서는 촬영된 2차원 영상으로부터 사람의 전신을 3차원 모델로 복원하고, 신체 주요 관절 24개의 움직임 정보를 추출했다. 이를 바탕으로 각 농업활동에서 관절별 가동 범위와 위치 움직임을 산출해 활동별 신체 동작의 특성을 비교·분석했다.

나아가 연구팀은 분석된 신체 동작 특성의 유사성을 기준으로 57개 농업활동을 세 개의 유형으로 자동 분류했다. 이를 통해 서로 다른 농업활동에서 나타나는 신체 움직임의 공통점과 차이를 객관적인 데이터로 파악할 수 있는 분석 기반을 마련했다.

이번 연구는 그동안 객관적인 비교가 어려웠던 농업활동별 신체 움직임을 AI 기술로 분석하고, 활동별 관절 움직임과 신체 동작 특성을 체계적으로 구분할 수 있는 방법을 제시했다는 점에서 의미가 있다. 특히 향후 참여자의 신체적 특성과 프로그램 목적에 따라 적합한 치유농업 활동을 선정하는 등 맞춤형 치유농업 프로그램 개발에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

연구책임자인 박신애 교수는 “이번 연구는 다양한 치유농업 활동에서 나타나는 신체 움직임을 객관적인 데이터로 분석할 수 있는 기반을 마련했다는 데 의미가 있다”며 “향후 농업활동별 신체적 특성을 더욱 체계적으로 분석하고, 이를 바탕으로 대상자의 특성과 목적에 적합한 맞춤형 치유농업 프로그램을 개발하는 데 활용할 계획”이라고 말했다.

이번 연구는 농촌진흥청 ‘농업활동의 신체반응 융합 분석 및 AI 기반 예측 모델 개발사업’의 지원을 받아 수행됐다. 연구팀은 이번에 구축한 분석 기반을 바탕으로 농업활동의 신체적 특성을 보다 과학적으로 파악하고, 대상자 맞춤형 치유농업 프로그램 개발에 활용할 수 있을 것으로 기대하고 있다.