KAIST는 자율주행자동차용 시각 기능을 발전시켜서 반응 속도를 높이는 기술도 개발한다. 양현승 전산학부 교수팀이 나섰다. 양 교수팀은 뇌공학·과학 기술을 인공 시각에 적용시켜서 성능을 높이는 원천 기술을 연구하고 있다. 사람이 물체를 보는 즉시 정체를 파악하는 것처럼 인공 시각도 높은 성능을 낼 수 있도록 하는 기술이다.
현재 자율주행차에 쓰이는 인공 시각 기술은 영상 이미지를 스캔해서 판단의 근거가 되는 특징을 찾아내는 방식이다. 영상의 모든 픽셀 단위 정보를 파악하기 때문에 반응 속도 향상에 한계가 있다.
연구팀은 인간의 뇌가 지닌 시각 기능 가운데 '능동 시각'에 주목했다. 능동 시각은 물체의 주요 특징만을 찾아내 판단에 활용하는 기능이다. 눈앞에 펼쳐진 상황 속에서 일부 주요 부분만 집중해서 볼 수 있게 한다. 자율주행차 등에 쓰이는 인공 시각 분야의 기술에 활용하면 탐지·인식 시간을 대폭 줄일 수 있다. 이를 위해 물체의 윤곽선, 표면 질감(텍스처) 정보와 같은 특징이 있는 정보들을 먼저 파악할 수 있도록 연구를 진행하고 있다.
딥러닝을 활용한 인공 시각으로 물체의 특징 영역 간 관계를 따지게 하는 기술도 연구하고 있다. 마치 인간의 뇌가 '코' 아래 지점에 '입'이 있다는 것을 아는 것처럼 인공 시각에도 각 영역의 상관 관계를 파악하게 하는 연구다.
이 기술이 현실화되면 영상을 분석하면서 생기는 '오류'를 대폭 줄일 수 있다. 사전에 파악하고 있는 정보와 영상 입력 정보를 대조해서 정보를 보정하기 때문이다.
양 교수는 자율주행차를 비롯해 인공 시각을 이용하는 이동 기기들이 발전하기 위해서는 인간의 뇌를 닮을 필요가 있다고 강조했다.
양 교수는 “현재 기술은 뇌의 기초 기능만을 재현하는데 그치지만 더 많은 기능을 닮을 수 있다면 경이로운 발전을 이룰 수 있다”면서 “능동 시각, 특징의 상관관계 파악 기능을 구현하는 기술이 시작점이 될 것”이라고 말했다.
대전=김영준기자 kyj85@etnews.com
