국내 연구팀이 밤에도 선명하게 차량 주변 환경을 인식해 자율주행 안전성을 높일 수 있는 카메라 영상 변환기술을 개발했다. 라이다 센서나 적외선 카메라 등 고가 장비를 대체해 자율주행차 상용화에 기여할 전망이다.
한국광기술원(원장 신용진)은 박안진 지능형광사물인터넷(IoT)연구센터 박사팀이 자율주행차 안정성 향상을 위해 인공지능(AI) 기술을 활용, 야간 카메라 영상을 주간 카메라 영상처럼 실시간 처리하는 야간환경 저조도 영상변환 기술을 개발했다고 1일 밝혔다.
현재 자율주행기술은 라이다 센서나 적외선 카메라 영상을 이용한다. 라이다 센서는 자율주행 기술에 많이 시도되고 있지만 가격이 비싼 데다 광학적 안정성 확보가 어렵다. 적외선 카메라 기반 야간 영상기술은 고가임에도 흑백 영상 위주 낮은 객체 인식 성능을 보인다. 저가 일반 카메라와 영상분석을 이용한 자율주행 기술은 가격 면에서 상용화에 유리하지만 야간환경에서 차량 주변 객체 인식 성능이 떨어지는 문제점을 갖고 있다.
박 박사팀이 개발한 'AI 기술을 이용한 저조도 야간-주간 영상변환 기술'은 야간환경에서 보행자 및 차량 인식, 경로 예측, 도로 표지판과 같은 고정 객체 인식, 도로 상황 인식 등 자율주행에서 요구되는 난제를 모두 해결했다. AI 기술 한 분야인 생성적 적대 신경망(CycleGAN·한 이미지를 다른 이미지 스타일로 바꾸는 모델)에 독창적인 매칭 레이어 네트워크를 도입해 부가적인 야간환경 데이터 수집이나 추가적인 AI 학습이 필요하지 않아 주·야간 모든 환경에서 선명한 영상을 제공하는 특징을 갖고 있다.
연구팀은 카메라 기반 자율주행 기술에서 나타나는 야간 주변 환경 인식 성능 저하 문제를 해결함으로써 주행 안정성 향상에 크게 기여할 것으로 예상하고 있다.
김정호 광기술원 지능형광IoT연구센터장은 “라이다 센서나 적외선 카메라 등 고가 장비를 대체해 자율주행차 상용화와 대중화가 더 빨라질 것으로 기대한다”며 “국내 자율주행 기술 관련 산업 생태계 활성화를 위해 최선을 다하겠다”고 말했다.
광주=김한식기자 hskim@etnews.com
