KAIST(총장 신성철)가 인공지능(AI)을 가미해 열영상 카메라 한 대로 거리를 측정하고 색상 정보도 얻을 수 있는 기술을 개발했다. 딥러닝 머신러닝(기계학습)으로 열영상 해상도도 높였다. 커넥티드카 등 자율주행자동차용 센서 기술 발전에 기여할 전망이다.
권인소 KAIST P3디지카 센터장은 열영상 카메라로 뎁스와 컬러 카메라 기능을 한꺼번에 수행할 수 있는 기술을 개발했다고 13일 밝혔다. 카메라 하나로 여러 기능을 수행하는 올인원 센서로 활용할 수 있다.
열영상 카메라는 원적외선으로 온도차를 감지, 온도나 밝기 값을 제공하는 장비다. 기존에는 한 대로 한꺼번에 여러 정보를 얻을 수 없었다. 정확한 거리 정보를 얻으려면 카메라 두 대로 양안의 시차를 계산하거나 고가 `라이다(레이저 레이다)` 장비를 이용해야 했다. 색상 정보를 얻으려면 컬러 카메라가 필요했다.
연구팀은 수많은 영상을 학습하는 딥러닝 방식으로 이 같은 한계를 극복했다. 우선 카메라 두 대로 정확한 거리 값을 측정한 뒤 카메라 한 대로 측정한 값과 비교하는 방식으로 반복 학습했다.
그 결과 열영상 카메라 한 대로 50m 이내 거리에서는 정확도 84.5%, 평균 오차 거리 6.08m 수준으로 추정할 수 있는 기술을 개발했다. 색상 정보는 학습된 물체 색상 정보와 음영차를 분석, 추정하도록 했다.
딥러닝 기술을 활용, 열영상 해상도도 갑절 이상 높였다.
연구팀은 지난 2월 삼성 휴먼테크 논문 대상에서 거리 추정 기술로 금상을 받았다. 지난해 10월에는 열영상 화질 개선 기술로 `엔비디아 딥러닝콘테스트`에서 대상을 받았다.
권인소 센터장은 “이번에 개발한 기술로 한 종류의 카메라로 여러가지 정보를 얻을 수 있게 됐다”면서 “기술 정확도를 높여 자율주행차 센서로 쓸 수 있도록 하겠다”고 말했다.
대전=김영준기자 kyj85@etnews.com
