KAIST "AI로 악천후에도 안전 자율주행 가능"

한국과학기술원(KAIST, 총장 이광형)은 공승현 조천식모빌리티대학원 교수 연구팀이 악천후 상황에서 안정적인 자율주행을 가능하게 하는 4D 레이더의 객체 인지 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 20일 밝혔다.

연구팀은 이번에 개발한 AI 학습 데이터셋으로 구성된 KAIST-레이더(K-레이더)를 비롯해 AI신경망(RTN4D), 4D 레이더 AI 개발 플랫폼 등을 연구실 홈페이지와 깃허브에 공개할 예정이다.

K-레이더는 악천후나 교통 상황에서 수집한 다양한 데이터셋으로 이뤄졌다. 용량은 13테라바이트(TB)에 이른다.

AI 신경망의 성능을 극대화할 수 있는 텐서 형태의 데이터셋이다. 일반적인 레이더의 잡음 제거 방식을 사용하지 않아서 미세 측정치까지 담고 있다.

연구팀은 개발한 4D 레이더 AI 신경망 성능을 다양한 방법으로 실험했다. 그 결과 다양한 날씨와 도로 상황에서 70m 이내의 객체를 판별, 위치와 주행 방향 추정을 정확히 수행하는 경우가 62.5%인 것으로 나타났다. 이는 세계적으로도 수준급 성능이라는 설명이다.

연구팀은 향후 전 세계 연구자들이 자체적으로 데이터를 추가 구축하고 신경망 기술을 개발해 성능을 자체 평가할 수 있도록 레이더용 AI 신경망 개발 플랫폼과 벤치마크도 공개 제공한다고 밝혔다.

현재 세계적으로 개발되는 자율주행 자동차는 카메라와 라이다에서 나오는 이미지와 데이터로 객체를 인식한다. 그러나 안개를 비롯해 눈이나 비가 오는 상황에서는 측정 성능이 크게 떨어진다. 주변 객체에 대한 인식이 어려워 안전 자율주행이 어렵다.

반면 레이더는 악천후 상황에 매우 강하고 안정적인 측정 결과를 보인다. 최근 고해상도 4D 레이더 개발에 힘이 모이는 이유다.

공승헌 KAIST 조천식모빌리티대학원 교수는 "눈이나 비가 오는 날씨에서 4D 레이더 AI 신경망은 기존 라이다보다 훨씬 더 안정적"이라며 "향후 4D 레이더에 관한 연구가 더욱 활발히 진행될 것으로 기대한다"고 말했다.

이번 연구는 한국연구재단과 정보통신기획평가원, 스마트레이더시스템과 협력해 진행됐다. 연구 성과는 오는 12월 국제 AI 컨퍼런스인 '뉴립스 2022' 데이터셋&벤치마크 트랙에서 발표할 예정이다.

김미정 기자 kimj7521@aitimes.com

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