대구경북과학기술원(DGIST·총장 이건우)은 임성훈 전기전자컴퓨터공학과 교수팀이 장소·날씨에 구애받지 않고 다양한 환경에서 안전하게 자율주행할 수 있는 깊이 추정 딥러닝 기술을 개발했다고 12일 밝혔다.
깊이 센싱 기술을 필수적으로 탑재하는 실내·외 로봇 비전, 3차원 객체 검출 등 다양한 분야에 적용될 것으로 기대된다.
자율주행 운전 시에는 주위의 거리를 감지해 주변환경을 정확하게 인식할 수 있는 깊이 센싱기술이 중요하다. 이 때문에 국내외에서는 자율주행에 필요한 딥러닝 기반 깊이 센싱기술을 활발히 연구하고 있다. 기존에 사용된 기술은 특정 조건의 실험용 데이터에서는 준수한 성능을 보였지만 안개가 있거나 비가 오는 등 변수가 있을 시에는 오탐지 및 낮은 품질의 성능을 보여 실사용에는 한계가 있었다.
연구팀은 어떤 조건에서도 동일하게 작동할 수 있도록 일반화하는 것에 집중했다. 다양한 신경망 구조와 깊이 센싱 문제 사이의 관계를 분석했다. 입력영상 전체에 대한 특징을 추출하고, 효과적인 특징 정합을 통해 높은 정확도와 신뢰성을 갖춘 깊이 센싱기술을 개발했다. 또 장소와 날씨 등 다양한 환경에서 자율주행 데이터에 대한 선행 연구와 제안한 기술을 평가해 일반화 성능을 분석했다.
나아가 연구팀은 다양한 환경과 깊이 센싱 벤치마크에 대해 선행 연구들과 제안한 기술을 평가, 신경망 구조에 따른 깊이 센싱기술의 일반화 성능을 분석했다. 이를 통해 일반화 성능을 향상할 수 있는 신경망 구조 및 평가지표를 제안했다.
임성훈 교수는 “기존 편향된 자율주행 인공지능(AI)에서 벗어나 사람들이 믿고 이용할 수 있는 자율주행 AI에 한 걸음 더 다가갈 수 있게 됐다”며 “다양한 분야에 적용돼 믿을 수 있는 AI 개발에 큰 영향을 줄 것”이라고 말했다.
이번 연구 결과는 최근 EE 및 CS/AI분야 상위 1% 국제학술지 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence'에 게재됐다.
대구=정재훈 기자 jhoon@etnews.com
