 따라서 보행자 샘플에 대해 클라우드 워크 플랫폼(MTurk)을 활용해 사람들의 의견을 수집했고, 이를 기계 학습에 반영했다.
  그뿐만 아니라 보행자 주변의 환경적인 요인도 모두 모아 보행 예측에 활용했다.
  예를 들어 사람 앞에 택시가 있으면, 길을 건너기보단 택시를 탈 것이라고 예측하도록 한 것이다.
   세부적으로 사람의 움직임을 알려거든 ‘뼈대’를 떠올려라움직임보다 어쩌면 더 작은 단위, 즉 사람 한 명 한 명의 ‘행동’을 데이터로 수집하는 방법도 지속해서 나오고 있다.
  이 경우 ‘관절 그래프’가 많이 쓰인다.
  쉽게 말해 머리는 동그라미로 그리고, 다른 몸은 한 줄짜리 선(뼈대)으로 표현하는 것이다.
  이 경우의 매우 큰 장점은 사람의 행동 데이터를 수집하는 데 있어 철저하게 ‘비식별화’가 된다는 것이다.
  사람의 몸 사이즈(키나 부피) 정도에 따라 선의 길이가 미묘하게 다를 수는 있지만, 대부분의 경우 누군지 알 수 없게 표현이 된다.
  표현법이 간편해진 만큼, 기계학습에도 용이하다.
    최근 아마존웹서비스(AWS) 연구진이 발표한 논문에서는 여러 사람이 뒤섞인 비디오에서 그들의 포즈를 추출하고 이를 트래킹하는 연구가 나왔다.
  방법론적으로는  ‘가정’-‘연결’-‘예측’ 파이프라인이 돋보인다.
  화면상 사람1에게 가려서 보이지 않는 사람2의 신체 부위 일부를 ‘왼쪽 무릎일 것’이라고 가정해서 사람의 존재 여부를 판단하고, 무릎(관절)으로부터 이어지는 뼈대를 예측하여 “비디오 속 가려진 사람은 농구 게임에서 디펜스를 하는 중”이라는 식으로 해석해낸다고 한다.
  공간 내부의 사람들 협업 행동을 파악하는 연구도 있다.
  오토데스크(Autodesk)의 연구진은 사무실 곳곳에 캠을 설치한 뒤, 책상의 위치나 크기에 따라 사람들이 어떻게 뭉치고 흩어지는지, 커뮤니케이션 스타일은 어떻게 달라지는지를 연구한 바 있다.
  공간을 사람 중심적(human-centered)으로 구성하기 위해서, 본질적으로 사람들의 협업 패턴을 찾아본 것이다.
  이때에도 마찬가지로 관절을 잇는 그래프 타입으로 사람을 인지하는 모델링을 썼다.
  자칫 근태 감시가 되지 않도록, 구성원들을 철저히 비식별화한 것이다.
     포스트 코로나 시대라 해도 사람 간 물리적 거리는 영원히 2ｍ일 수 없다.
  사람 대 사람으로 뒤엉키는 일 또한 사라질 수 없다.
  바이러스는 여전히 우리의 옆에 있고, 그렇기 때문에 우리의 행동 하나하나가 굉장히 예민하고 조심스러운 데이터가 될 것이다.
 
이 경우 ‘관절 그래프’가 많이 쓰인다. 쉽게 말해 머리는 동그라미로 그리고, 다른 몸은 한 줄짜리 선(뼈대)으로 표현하는 것이다. 표현법이 간편해진 만큼, 기계학습에도 용이하다.