현유진 박사 연구팀, 레이더 기반 마이크로 도플러 이미지 이용
현대기아차 R.E.A.D 등 DMS 기술 구현 앞당겨
자율주행차 등 다양한 미래차 시장에 활용 기대
# 운전자의 생체 신호를 자동차가 인식해 이를 통해 차량 운행과 환경을 제어한다. 실시간으로 자동차는 운전자에게 능동적으로 음악, 온도, 조명과 진동, 향기 등 최적화한 실내 환경을 제공한다.
머신러닝 기술과 고도화한 카메라와 각종 센서, 차량 제어 기술을 결합했다. 현대기아차가 지난해 열린 CES 2019에서 선보인 R.E.A.D(실시간 감정반응 차량제어) 시스템이다.
현대기아차가 자율주행 기술기업 세렌스의 솔루션을 통해 시범적으로 만든 것으로 상용 솔루션으로 채택되지는 않았다. 아직도 많은 부분에 개선의 여지가 있기 때문이다.
최근 국내 한 연구팀이 R.E.A.D와 같은 '운전자 모니터링 시스템'(DMS)을 구현할 주요 기술을 개발했다. DMS는 운전자가 차를 타면 센서가 사람의 시선에 반응해 출발부터 도착까지 운전을 관리하는 시스템이다.
대구경북과학기술원(DGIST, 총장 국양)은 미래자동차연구부 현유진 박사 연구팀이 도플러 레이더 센서 기반의 머신러닝 기술을 이용해 차량 내 탑승자 인식을 더욱 정밀하게 측정하는 기술을 개발했다고 30일 밝혔다.
최근 차량 내 아이가 방치된 사고가 종종 일어나고 있다. 이에 차량 내 탑승자를 인지하기 위한 초음파센서가 널리 사용되는 중이다. 하지만 초음파센서는 거리값을 이용하기 때문에 사물을 탑승자로 오판할 가능성이 크다.
카메라로도 사물 인지가 가능하나 어두우면 인식이 어렵다는 단점과 사생활 보호 이슈로 사용이 꺼려지고 있다. 적외선 센서로 탑승자의 열을 측정할 수도 있으나 의복 재질이나 카시트의 열선, 주변 환경에 성능이 저하된다.
이런 기존 센서들의 단점을 보완하기 위해 레이더 센서 기반 탑승자 인지 기술이 채택되고 있다. 레이더 센서는 비교적 외부 환경에 영향을 받지 않으며, 탑승자가 움직이지 않는 경우에도 호흡을 측정해 구별할 수 있다.
다만 탑승자가 수면 중 또는 깨어난 상태에서 움직이면 생체신호를 인지하기 어려우며, 사람 이외에 차량 내 움직이는 객체들과 탑승자를 구별할 수 있는 기법이 필요하다.
현유진 박사 연구팀은 수신된 레이더 도플러 주파수 스펙트럼을 분석해 객체의 움직임 여부에 상관없이 그 객체가 사람인지 아닌지를 결정할 수 있는 기법을 개발했다.
도플러 주파수는 레이더 센서의 송신 전자파가 움직이는 객체로부터 반사될 때 그 객체의 움직임 속도에 의해 발생한 위상변위를 말한다.
연구팀은 머신러닝을 활용해 실제 사람을 98.6%의 높은 정확도로 분류할 수 있었다.
연구팀에 따르면, 움직이는 사람의 경우, 레이더 반사 신호가 머리, 가슴, 팔, 허리, 허벅지 등 다양한 부분에서 발생하며 수신신호의 도플러 스펙트럼은 크기와 모양이 시간에 따라 매우 가변적이라는 특성을 활용했다.
사람의 움직임으로부터 반사된 레이더 수신신호를 전파 이미지로 생성한 후 특징벡터 2개를 추출했고, 사람의 호흡에 의해 발생한 도플러 주파수 값으로부터 특징벡터 1개를 생성했다. 이를 머신러닝 기법을 이용해 레이더 신호처리 알고리즘으로 완성했다.
연구팀은 실제 차량 내부와 유사한 테스트 베드를 구축하고 레이더 신호를 획득하기 위한 모듈을 셋업했다. 다양한 시나리오를 기반으로 한 테스트를 통해 실제 사람만을 구분할 수 있는 객체 분류 정확도를 평균 98.6%까지 획득할 수 있었다.
현유진 박사는 “이번 연구 성과로 차량 내 방치된 탑승자 인지 시스템을 더욱 개선할 수 있을 것”이라며 “계산량이 매우 낮아 향후 마이크로센서에도 구현이 가능해 보이며, 스마트 환경에 최적화된 비접촉 센서로서 레이더 기술의 발전이 기대된다"고 말했다.
미니인터뷰(Mini Interview)
◆ 연구를 시작한 계기는?
아이들이 차량 내에 방치되어 질식하는 사고의 뉴스를 접하면서, 한 아이를 키우는 아빠로써 너무 가슴이 아파서 이 부분에 대한 연구를 시작하게 됐다. 또 4차 산업혁명의 핵심은 개인 맞춤형 서비스인데, 차량 내 탑승자를 인지하는 기술이 필요하지 않을까라는 생각도 하나의 계기다.
◆이번 연구는 어떤 의미가 있는가?
매우 간단한 구조의 도플러 레이더 전단센서 하드웨어와 계산량이 낮은 신호처리와 머신러닝 기법을 이용해 차량 내 탑승자의 존재여부를 확인 할 수 있는 알고리즘을 제안한 것이다. 이는 매우 간단한 소프트웨어로 임베디드방식으로 구현가능하다.
◆실용화까지 필요한 시간과 과제는?
도플러 레이더 전단센서(안테나와 송수신모듈)만 양산 가능 하도록 제작될 수 있다면, 본 연구에서 제안한 신호처리 알고리즘은 쉽게 임베디드로 구현될 수 있을 것으로 본다.
아울러 향후 추가적인 연구가 진행된다면 좌석별 탑승자 구별도 어렵지 않게 개발 가능할 것이다. 다만 실제 차량 내 탑재 후, 다양한 시나리오 기반으로 검증과 성능 고도화를 위한 추가 작업은 필요할 것으로 보인다.
◆이 기술은 어디에 사용되나?
일단 차량이 주차했을 경우 좌석에 탑승자 (특히 아이)가 방치돼 있는지 확인할 수 있다. (이는 최근 차량에 상용화되고 있음)
차량이 주행 중일 때, 좌석의 객체 존재 여부를 확인할 수 있어 탑승자 맞춤형의 편의 시스템 응용이 가능할 것이다. 움직이는 사람, 수면 중인 사람, 박스와 같은 사람외 객체, 차량 떨림과 같은 잡음 등을 구별 할 수 있다.
게다가 배터리 소모를 줄이기 위해 탑승자의 존재 여부를 판단하여 공조시스템과 냉난방시트를 자동 제어하고자 하는 전기차에도 매우 유용할 것이다.
AI타임스 양대규 기자 yangdae@aitimes.com
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