YOLO와 SegFormer 통합 활용 사례

CCTV로 찍은 고속도로 사진


저는 실제로 YOLO와 SegFormer를 함께 사용하는 프로젝트를 진행했던 경험이 있습니다. 주목적은 CCTV 엣지 디바이스에서 실시간으로 특정 구역의 객체를 추적하는 시스템이었으며, 이를 위해 SegFormer를 활용해 ROI(Region of Interest) 영역을 먼저 분할하고, 해당 영역에만 YOLO를 적용하여 사람이나 차량을 추적하는 구조를 구성했습니다. 이 접근 방식은 불필요한 영역을 사전에 제거함으로써 처리 속도를 개선하고, 오탐지 확률을 줄이는 데 큰 효과가 있었습니다. 이러한 방식처럼 SegFormer와 YOLO는 상호 보완적으로 작동할 수 있으며, 다양한 실제 환경에서 활용 가능한 조합입니다.

SegFormer로 ROI 영역 지정 후 YOLO로 객체 추적

제가 진행했던 프로젝트는 다중 CCTV가 설치된 공공시설에서 실시간으로 사람의 이동 경로를 추적하는 것이 목표였습니다. 전체 프레임을 YOLO로 처리하면 정확도는 확보되지만, 프레임당 연산량이 커져 엣지 디바이스에서는 실시간 처리가 어렵다는 문제가 발생했습니다. 이를 해결하기 위해, SegFormer를 먼저 적용하여 관심 영역만 추출하고, 이 영역에 대해서만 YOLO를 수행하는 방식으로 시스템을 구성했습니다.

예를 들어, SegFormer를 이용하여 건물 내부와 외부, 벽면, 통로 등을 정확히 분할한 후, 통로에 해당하는 마스크 영역만 추출하였습니다. 이후 마스크와 입력 이미지를 곱하여 통로에 해당하는 부분만 남긴 이미지에서 YOLO로 사람을 탐지하고, 객체 추적 알고리즘을 추가로 적용하여 사람의 이동을 추적할 수 있었습니다. 이를 통해 연산량이 약 40% 이상 감소했고, 오탐률 역시 통계적으로 낮아졌습니다. 특히 야간 영상이나 빛 반사가 심한 환경에서도 배경 정보를 제거한 채 탐지할 수 있어 매우 유의미한 성능 향상이 있었습니다.

이러한 방식은 기존 YOLO 단독 구조로는 어려웠던 ‘의미 기반 탐지’가 가능해졌다는 점에서 실무적인 가치를 확인할 수 있었습니다. 실시간성 요구가 높은 IoT, CCTV 보안, 무인점포 관리 등 다양한 환경에 적용 가능성이 높다고 판단됩니다.

스마트 농업: 농작물 영역 분할 후 병해충 탐지 사례

또 다른 사례로는 스마트 농업 분야에서의 활용을 들 수 있습니다. 예를 들어 비닐하우스 내부를 촬영한 이미지나 드론으로 촬영한 농경지 상공 영상을 대상으로, SegFormer를 통해 작물과 토양, 잡초 영역을 정밀하게 분할하고, 그중 작물 영역에만 YOLO를 적용하여 병해충이나 손상된 부분을 탐지하는 방식입니다.

이 방식의 장점은 두 가지입니다. 첫째, 토양이나 배경에서 발생할 수 있는 잘못된 탐지를 원천적으로 제거할 수 있다는 점입니다. YOLO는 전통적으로 모든 영역에서 객체를 탐지하려 시도하기 때문에, 실제로는 관심 대상이 아닌 배경의 패턴을 객체로 오인하는 경우가 있습니다. 그러나 SegFormer로 작물 영역만 필터링하면 이러한 문제를 최소화할 수 있습니다.

둘째, 탐지 정확도가 높아질 뿐 아니라 후속 조치에도 도움이 됩니다. 병해충이 발생한 위치가 작물의 어느 영역에 집중되어 있는지, 특정 줄기나 잎에만 국한되는지 시각적으로 파악할 수 있고, 이를 바탕으로 농약 분사 시스템을 자동화하거나, 문제가 있는 작물만 선별적으로 관리할 수 있습니다. 실제 농업 기업에서 이 구조를 활용한 정밀 농업 시스템이 도입되고 있으며, 드론과 엣지 디바이스 기반의 자동화 탐지 시스템으로 확장되고 있습니다.

이와 같은 사례는 SegFormer의 시맨틱 분할 능력과 YOLO의 정밀 탐지 능력을 결합하여 단순한 객체 탐지를 넘어선 ‘의미 기반의 인식 시스템’을 구성하는 데 큰 도움을 줍니다. 특히 실시간 처리를 요구하는 환경에서 효율성과 정확도를 동시에 만족시킬 수 있는 구조로 각광받고 있습니다.

결론 – 통합 활용이 열어주는 실용적 가능성

YOLO와 SegFormer는 각기 다른 특성을 가진 모델이지만, 이를 통합적으로 활용하면 단독 사용보다 훨씬 실용적인 결과를 도출할 수 있습니다. SegFormer는 장면 전체를 분석하고 의미 있는 영역을 분할하는 데 탁월하며, YOLO는 빠르고 정확한 객체 탐지를 제공합니다. 이 두 모델을 순차적으로 결합하면, 연산 효율성과 정확도 모두를 극대화할 수 있습니다.

제가 경험한 CCTV 기반 실시간 추적 시스템에서도 이 구조는 탁월한 성능을 보여주었으며, 농업 영상 분석과 같은 분야에서도 실용적인 가능성을 확인할 수 있었습니다. 이처럼 복합적인 작업이 필요한 분야에서 두 모델의 통합은 하나의 강력한 솔루션으로 작용합니다.

앞으로도 엣지 컴퓨팅, 산업용 비전, 도시 안전 시스템 등에서 YOLO와 SegFormer의 통합 사용 사례는 더욱 확대될 것으로 보이며, 이 글이 유사한 프로젝트를 준비하시는 분들께 기술적인 방향성을 제공할 수 있기를 바랍니다.

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