제조 환경 내 폐색 대응을 위한 Seq2Seq LSTM 기반 다중 객체 추적

국문 초록 (Abstract)

제조 산업의 스마트 팩토리 전환이 가속화됨에 따라, 자재 흐름의 효율화와 공정 자동화를 위한 핵심 기술로서 실시간 다중 객체 추적(Multi-Object Tracking, MOT)의 중요성이 증대되고 있다. 그러나 실제 제조 현장은 동일한 형태의 자재가 대량으로 이동하고, 작업자·지게차·설비 구조물에 의해 객체가 빈번하게 가려지는 복잡한 환경적 특성을 갖는다. 특히 컨베이어 중심의 일방향 이동과 좁은 공간에서의 밀집된 적재 환경은 객체가 장시간 관측되지 않는 ‘장기 폐색’ 현상을 반복적으로 야기하며, 이는 기존 탐지 기반 추적 방식에서 ID 전환을 유발하여 추적 신뢰성을 저하하는 주원인이 된다. 기존의 칼만 필터나 외관 기반 재식별 기법만으로는 이러한 장기 폐색과 유사한 외형을 가진 자재들을 안정적으로 추적하는 데 한계가 있다.

따라서 본 연구는 제조 환경의 구조적 특성을 반영하여, 폐색 상황에서도 추적의 연속성을 보장하는 비전 기반 다중 객체 추적 기법을 제안한다. 이를 통해 제조 현장 내 빈번한 폐색 발생 시에도 ID 단절 없이 실시간으로 객체 위치를 인식할 수 있는 강건한 추적 모델을 구현하는 것을 목표로 한다. 구체적으로는 과거의 이동 패턴을 학습하여 미래의 다중 프레임 위치를 추론하는 장기 궤적 예측 모델을 추적 프레임워크에 결합하였다. 이 방식은 객체가 폐색으로 인해 관측되지 않는 동안에도 연속적인 궤적을 생성하고, 재등장한 객체와 기존 ID를 정확하게 재결합함으로써 기존 단기 예측 방식의 한계를 보완한다.

본 연구에서는 제안 모델의 검증을 위해 예측 위치와 탐지 결과 간의 매칭 임계값을 주요 변수로 설정하고, 폐색 길이와 발생 시점을 다양하게 구성하여 매칭 성공률의 변화를 분석하였다. 실험 결과, 제안된 방식은 기존 기법 대비 ID 변경 횟수를 유의미하게 감소시켰으며, 폐색 구간이 길어질수록 장기 예측 기법의 성능 개선 효과가 뚜렷하게 나타났다. 또한, 적용된 예측 모델은 연산 비용이 낮아 전체 추적 시스템의 속도에 미치는 영향이 미미하므로, 제조 현장에서 요구되는 실시간 처리 요건을 충분히 충족함을 확인하였다.

종합적으로 본 연구는 제조 환경에서 반복적으로 발생하는 장기 폐색 문제를 해결하기 위해 궤적 예측을 통한 ID 유지 기법을 제안하고, 실험을 통해 그 효과와 실용성을 입증하였다. 본 연구의 결과는 제조 물류의 가시성을 확보하고, 향후 더 복잡한 움직임 패턴 반영이나 다중 카메라 정보 통합 등 고도화된 추적 시스템 연구를 위한 기반이 될 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study presents an occlusion-aware multi-object tracking (MOT) system using Seq2Seq LSTM for smart factory logistics. Conventional RTLS like UWB and RFID face high costs and signal interference, while vision-based alternatives struggle with occlusion-induced identity switching. To address this, we propose a framework integrating Seq2Seq LSTM into BoT-SORT.
The system utilizes YOLOv8 for real-time detection and predicts future positions via an encoder-decoder structure during occlusions. These predictions are associated with reappearing objects using the Hungarian matching algorithm, overcoming the limitations of appearance-based re-identification. Performance was verified using a LEGO Mindstorms EV3 conveyor testbed. Results demonstrated superior identity maintenance compared to the original BoT-SORT in long-term occlusion scenarios, confirming its practical feasibility. This system enables stable, tag-free logistics tracking, supporting the digital transformation of manufacturing environments.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서론 1
• 제 1 절 연구 배경 및 필요성 1
• 제 2 절 연구 목표 3
• 제 3 절 연구 구성 5
• 제 2 장 이론적 배경 6
• 제 1 절 RTLS 6
• 제 1 항 RFID 7
• 제 2 항 BLE 7
• 제 3 항 UWB 7
• 제 4 항 ZigBee 7
• 제 2 절 다중 객체 추적 9
• 제 1 항 TBD 10
• 제 2 항 JDE 11
• 제 3 절 폐색 12
• 제 1 항 외형 정보 12
• 제 2 항 모션 예측 13
• 제 3 항 장기 궤적 예측 13
• 제 3 장 방법론 16
• 제 1 절 BoT-SORT 16
• 제 1 항 칼만 필터 17
• 제 2 항 Track Management 18
• 제 2 절 Seq2Seq LSTM 19
• 제 3 절 문제 정의 20
• 제 4 절 시스템 개요 20
• 제 4 장 실험 및 결과 24
• 제 1 절 가상의 제조 환경 구축 24
• 제 2 절 폐색 시나리오 설계 24
• 제 3 절 데이터 수집 및 전처리 25
• 제 4 절 평가 지표 27
• 제 5 절 실험 결과 28
• 제 1 항 BoT-SORT 추적 성능 28
• 제 2 항 제안 방법 추적 성능 29
• 제 6 절 결과 분석 32
• 제 1 항 폐색 조건에 따른 추적 성능 분석 32
• 제 2 항 제안 방법의 구조적 특성 및 시사점 34
• 제 5 장 결론 35
• 참고문헌 37
• Abstract 42