권순 DGIST 미래자동차융합연구센터 선임연구원팀이 개발한 자율주행을 위한 인공지능(AI)기반 주행환경 인식과 제어기술은 인간수준 완전자율주행기술개발이 최종 목표다.
연구팀은 현재 딥러닝 기술과 사람 눈과 유사한 구조인 스테레오 카메라(센서)를 융합해 주행환경 복합추론기술을 개발하고 있다.
딥러닝 기반 주행영역 내 객체 검출기술과 멀티테스크 주행환경 인식기술, 스티어링 기술, 운전자 응시범위추정기술, 딥러닝을 위한 데이타셋 구축기술이 연구팀이 보유한 세부기술이다.
현재까지 개발한 기술을 토대로 국내 중소·중견기업에 기술이전하거나 기술협력도 활발하다. 자율주행기술 벤처기업 에이다스원과 딥러닝과 스테레오 카메라 기반 주행환경인식기술을 공동으로 개발하고 있다. 이 기술을 적용한 제품이 'CES 2016'에서 혁신상을 수상했다.
최근엔 HMG와 산업용 중장비와 위험작업 로봇용 센서 시장 진출을 위한 연구소기업을 설립했다. 연구팀은 HMG에 카메라와 레이더센서 퓨전기반 위험요소 인지기술을 출자했다.
미래 자동차는 전장화기술이 핵심이 되고 있는 만큼 연구팀이 개발한 기술은 자율주행분야 다양한 요소에 적용될 전망이다. 특히 주행환경인식 정보는 운전자 안전주행을 보조하는 첨단운전자보조시스템(ADAS)에 접목 가능하다.
연구팀은 앞으로 다중카메라 기반 자율주행 센서와 딥러닝에 특화된 연산시스템을 통합한 플랫폼을 개발하고, 완전한 AI 기반 자율주행 환경인식과 제어기술을 자율주행차량에 적용할 계획이다. 내년 초에는 그동안 축적한 기술을 자율주행차에 적용해 실도로 자율주행 라이센스를 획득할 계획이다.
권순 선임연구원은 “카메라와 딥러닝 기술을 적용해 주행환경 인식기술의 성능을 극대화하는 것이 현재 자율주행자동차분야 세계적 연구 트렌드”라면서 내년 상반기까지 관련 기술을 기업에 이전하고, 연구소 기업을 설립할 계획”이라고 말했다.
이상헌 DGIST 미래자동차융합연구센터 책임연구원과 팀원들은 운전자용 생체인식 기술을 개발했다. 운전자용 생체인식 기술은 운전자 상태를 실시간 모니터링하고 분석해 기술과 운전자와 차량 내부 기기 간 자연스럽게 인식하는 기술이다. 머신러닝 기술을 이용한 핵심기술은 자율주행 자동차와 지능형 로봇시스템, 지능형 보안과 감시 시스템, 디지털 사이니지, 엔터테인먼트와 교육콘텐츠, 스마트 의료기기 등 다양한 분야에 적용 가능하다.
환경적응형 얼굴인식, 실시간 얼굴자세 추정이 핵심이며, 딥러닝 기반 얼굴 인식, 얼굴자세 추정, 얼굴합성 등의 기술을 보유하고 있다. 관련 분야 특허도 10개를 확보했다.
운전자용 생체인식 관련 원천 핵심기술 개발뿐 아니라 상용화를 앞당기기 위해 기업과 공동연구도 활발하다. 환경변화에 강인한 얼굴 검출과 추적기술, 2D·3D기반 실시간 얼굴 자세 추정 기술은 기업 이전으로 당장 사업화가 가능하다. 딥러닝 기반 핵심 알고리즘의 경량화와 하드웨어 성능의 빠른 성장으로 향후 1~2년 내 상용화할 수 있다.
이상헌 책임연구원은 “운전자 맨손 동작을 인식해 차량 내 전화, 뮤직 플레이어, 공조시스템, 내비게이션을 제어하고, 운전자 얼굴 랜드마크와 자세를 인식해 운전자 상태를 분석하고 부주의를 감지하는 기술을 개발하고 있다”고 말했다.
대구=정재훈기자 jhoon@etnews.com
