2.1 위치 추적 시스템

위치 마커는 훈련자가 착용한 HMD에 부착되어 특정 파장의 빛을 방출한다. 위치 마커는 다수의 액티브 마커(active marker)로 구성되며, 액티브 마커의 배치 패턴을 상이하게 설계함으로써 훈련자를 구별할 수 있다. 이를 통해 다수의 훈련자가 동시에 참여하는 환경에서도 훈련자와 가상 캐릭터를 일대일로 대응시킬 수 있다.

위치 추적 카메라는 워크스루 공간 상부에 설치되어 액티브 마커가 방출한 특정 파장의 빛을 감지한다. 감지된 빛은 카메라 영상에서 픽셀 좌표로 표현되며, <그림 2>와 같이 픽셀 좌표를 기반으로 액티브 마커들의 실제 좌표($P_i$)를 계산한다. 다중 카메라를 활용함으로써 마커 가림 현상을 최소화하고 공간 전역에서의 추적 안정성을 확보하였다.

그림 2. 위치추적 시스템

Fig. 2. Location Tracking System

다음으로 액티브 마커들의 실제 좌표 중심값을 위치 마커의 실제 좌표($P$)로 설정하고 일정 시간 간격으로 이를 추적한다. 아래 계산식과 같이 A 시점의 위치 마커 실제 좌표($P^A$)와 B 시점의 위치 마커 실제 좌표($P^B$)를 이용하여 특이값 분해(SVD)를 수행하고, 이를 통해 이동값($R$)과 회전값($t$)을 계산한다^[2]. SVD 기반 정합 방법은 두 좌표 집합 간의 강체 변환을 안정적으로 추정할 수 있으며 계산 효율성이 높아 실시간 위치 추적에 적합하다.

이와 같이 계산된 위치 마커의 실제 좌표를 훈련자의 위치로 간주하고, 해당 위치 변화에 따라 가상 환경 내 훈련자 캐릭터를 동기화한다. 이를 통해 실제 공간 이동과 가상공간 내 이동 간의 공간적 일관성을 유지하도록 설계하였다.

2.2 자세 추적 시스템

모션센서는 훈련자의 주요 관절 사이에 부착되어 3축 각속도($\omega$), 가속도(a), 지자기(m)를 측정한다. 본 시스템에서는 전신 동작 추적을 위해 총 14개의 IMU 센서를 배치하였으며, 이는 상지, 하지, 몸통의 주요 관절 움직임을 동시에 반영할 수 있도록 구성하였다.

측정값의 노이즈를 완화하고 안정적인 자세 추정을 위하여 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF)를 적용하였다^[3]. EKF는 비선형 동역학 모델 기반 상태 추정에 적합하며, 센서 오차 및 외란을 보정하는 데 효과적이다.

본 연구에서는 roll($\phi$)과 pitch($\theta$)를 우선 추정한 후, yaw($\psi$)를 별도로 계산하는 2단 구조를 적용하였다. 이는 지자기 센서가 외부 환경의 자기장 왜곡에 영향을 받을 수 있기 때문에, 자세 안정성을 확보하기 위하여 수직 방향 성분과 수평 회전 성분을 분리하여 추정하기 위함이다.

이와 같이 추정된 각 관절 각도를 훈련자의 전신 자세로 간주하고, 가상 환경에서의 훈련자 캐릭터에 실시간으로 반영하였다. 이를 통해 훈련자가 실제로 팔을 뻗거나 무릎을 굽히는 동작이 가상공간에서도 동일하게 재현되도록 설계하였다. 이러한 전신 동작 동기화 구조는 보행 기반 워크스루 훈련 환경에서 몰입도를 향상시키는 요소로 작용한다.

2.3 워크스루 훈련장 하드웨어 구성

워크스루 훈련장은 <그림 3>과 같이 훈련자가 자유롭게 이동하며 작업을 수행할 수 있도록 설계하였다. 훈련 공간은 8m×6m 규모의 직사각형 구조로 구성하였으며, 이는 실제 산업 현장 작업 동선을 재현할 수 있는 최소 이동 범위를 고려하여 선정하였다. 해당 규모는 보행 기반 훈련이 가능하면서도 위치 추적 시스템의 안정성을 확보할 수 있도록 공간 활용성과 추적 정확도를 동시에 고려한 결과이다.

위치 추적을 위해 공간 상부에는 총 12대의 적외선 카메라를 설치하였다. 카메라는 워크스루 공간을 둘러싸는 형태로 배치하여 마커 가림 현상을 최소화하고, 공간 전역에서의 연속적인 추적이 가능하도록 구성하였다. 각 카메라는 850nm 대역의 적외선 필터를 적용하여 외부 광원의 영향을 줄이고, 액티브 마커 신호를 안정적으로 감지할 수 있도록 설계하였다. 훈련자는 HMD와 전신 모션슈트를 착용한 상태에서 훈련을 수행한다. HMD는 가상 콘텐츠를 시각적으로 제공하며, 모션슈트는 전신 관절 움직임을 실시간으로 측정한다. 본 시스템에서는 상용 HMD(Meta Quest 2)를 사용하여 무선 환경에서의 이동 자유도를 확보하였다. 이는 워크스루 기반 훈련 특성상 케이블 제약을 최소화하기 위함이다.

또한 위치 추적 시스템과 자세 추적 시스템은 동일한 가상환경 엔진과 연동되어 실시간으로 동기화된다. 이를 통해 사용자의 실제 위치 이동과 전신 동작이 가상환경 내 캐릭터에 일관되게 반영되도록 하였다. 이러한 통합 구성은 실제 보행 기반 작업 동선과 가상훈련 콘텐츠 간의 공간적 일치성을 유지하는 데 목적이 있다.

그림 3. 워크스루 훈련장 공간 및 훈련 인프라

Fig. 3. Walk-through areas and trainig infrastructure

2.4 워크스루 훈련장 실증

구축된 워크스루 기반 훈련장은 실제 산업 현장 작업 시나리오를 반영하여 운용되었다. 훈련자는 HMD와 모션슈트를 착용한 상태에서 훈련 공간을 실제로 보행하며 작업 절차를 수행하도록 구성하였다. 훈련 과정은 준비 단계, 작업 수행 단계, 사고 발생 단계 및 피드백 단계로 구성되며, 각 단계에서 사용자의 위치와 자세 정보가 실시간으로 가상환경에 반영된다. 훈련자는 지정된 동선을 따라 이동하며 설비 점검 또는 작업 절차를 수행하게 되며, 위험 행동이 발생할 경우 가상환경 내에서 사고 시뮬레이션이 즉시 구현된다. 예를 들어, 안전대 미체결 상태에서 고소 작업을 수행할 경우 추락 상황이 재현되며, 감전 위험 상황에서는 시각·청각적 경고가 제공된다. 이러한 실시간 반응 구조는 훈련자의 행동과 시스템 반응 간의 일관성을 유지하도록 설계되었다.

워크스루 방식은 기존 고정형 VR 시스템과 달리 사용자의 실제 공간 이동을 포함한다는 점에서 차별성을 가진다. 특히 보행 기반 작업 동선이 중요한 산업 안전교육 환경에서는 공간 이동과 작업 동작의 자연스러운 결합이 몰입도를 향상시키는 요소로 작용한다. 본 시스템은 다중 카메라 기반 위치 추적과 전신 자세 추적을 통합함으로써 사용자의 이동 및 동작을 안정적으로 반영하도록 설계되었다.

실증 운용 결과, 훈련자는 가상환경 내 설비와의 상호작용을 자연스럽게 수행할 수 있었으며, 실제 공간 이동과 가상공간 반응 간의 괴리감이 최소화됨을 확인하였다. 또한 훈련 종료 후 제공되는 피드백을 통해 작업 절차 및 위험 인지 수준을 재점검할 수 있도록 구성하였다.

이와 같은 워크스루 기반 초실감 훈련 구조는 기존 VR 기반 안전교육의 한계를 보완하며, 실제 산업 현장 적용 가능성을 갖는 실내 훈련 환경으로 활용될 수 있음을 확인하였다.

그림 4. 훈련 콘텐츠 화면

Fig. 4. Screenshot of VR training content