국내 연구진이 자율주행차 야간 운행의 안정성을 높일 수 있는 카메라 영상 변화 기술 개발했다. 라이다(LiDAR) 센서 등 기존의 자율주행차의 ‘눈’의 역할을 하는 고가의 장비를 대체해 자율주행차 상용화에 기여할 전망이다.
한국광기술원은 박안진 지능형광IoT연구센터팀이 인공지능(AI)기술을 활용한 자율주행차용 야간 환경 저조도 영상 변환 기술개발에 성공했다고 1일 밝혔다. 이는 저가 일반 카메라의 영상을 선명하게 바꿔 차량 주변 객체 인식 성능을 높인다.
완벽한 자율주행을 위해서는 어두운 밤에도 자동차가 외부 상황을 인식할 수 있어야 한다. 자율주행차는 주로 라이다, 레이더, 카메라 센서를 이용한다. 카메라는 사람의 눈처럼 가시광선 영역을 인식해 어둠에 취약하다. 적외선 카메라도 높은 가격에도 불구하고 흑백 영상 위주의 낮은 객체 인식 성능을 보이는 제약이 있다.
이에 대안으로 꼽히는 라이다는 정밀도가 높고 야간에도 물체를 분석할 수 있으나 고가이면서 광학적 시야 확보가 어렵다는 문제가 있다. 레이더는 악천후에 강하고 가려져 있는 사물 인식이 가능하지만 사물의 거리가 멀어질수록 정밀도가 떨어져 왜곡된 정보가 들어올 수 있다.
반면, 박안진 박사팀이 이번에 개발한 ‘인공지능 기술을 이용한 저조도 야간-주간 영상변환 기술’은 야간 환경에서 보행자 차량 인식, 경로 예측, 도로표지판 같은 고정 객체 인식, 도로 상황 인식 등 자율주행에서 요구되는 난제를 해결할 수 있다.
이 기술은 인공지능 기술의 한 분야인 ‘CycleGAN’에 독창적인 매칭 레이어 네트워크를 도입한 기술이다. 주·야간 모든 환경에서 선명한 영상을 제공할 수 있기 때문에 부가적인 야간환경의 데이터 수집이나 추가적인 인공지능 학습이 필요하지 않다고 연구팀은 설명했다.
☞ CycleGAN : Cycle Generative Adversarial Networks (Cycle 생성적 적대 신경망), 한 이미지를 다른 이미지의 스타일로 바꾸는 모델.
김정호 한국광기술원 지능형IoT연구센터 센터장은 “라이다센서나 적외선카메라 등 고가 장비를 대체해 자율주행차의 대중화가 더 빨라질 것으로 기대한다”며, “국내 자율주행 기술 관련 산업 생태계 활성화를 위해 최선을 다하겠다”고 말했다.
AI타임스 구아현 기자 ahyeon@aitimes.com
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