"눈·비 와도 걱정 없어요"…DGIST, 안정적인 자율주행 기술 개발

DGIST 임성훈 교수팀, 다양한 환경 신뢰 가능 깊이 센싱 기술 개발
다양한 날씨 조건에 안전 자율 주행 등 광범위한 AI 분야 발전 활용 기대

사진 왼쪽부터 DGIST 전기전자컴퓨터공학과 임성훈 교수와 연구팀 배진우 연구원, 황규민 박사 과정생. DGIST 제공.

대구경북과학기술원(DGIST) 전기전자컴퓨터공학과 임성훈 교수팀이 장소, 날씨에 구애받지 않고 다양한 환경에서 안전하게 자율주행할 수 있는 깊이 추정 딥러닝 기술을 개발했다고 12일 밝혔다.

향후 깊이 센싱 기술을 필수적으로 탑재하는 실내·외 로봇 비전, 3차원 객체 검출 등 많은 분야에 적용될 것으로 기대된다.

자율주행 운전 시에는 주위의 거리를 감지해 주변 환경을 정확하게 인식할 수 있는 깊이 센싱 기술이 중요하다. 이 때문에 국내외에서는 자율주행을 위한 딥러닝 기반의 깊이 센싱 기술을 활발히 연구하는 상황.

기존 사용된 기술은 안개 및 비가 오는 등의 변수가 있을 때에는 오탐지 및 낮은 품질의 성능을 보여 실사용에는 한계가 있었다.

이에 임 교수팀은 어떤 조건에서도 동일하게 작동할 수 있도록 일반화하는 것에 집중했고, 다양한 신경망 구조와 깊이 센싱 문제 사이의 관계를 분석했다. 이를 통해 입력 영상 전체에 대한 집중적인 특징 추출과 효과적인 특징 정합을 통해 높은 정확도와 신뢰성을 갖춘 깊이 센싱 기술을 개발했다.

DGIST 전기전자컴퓨터공학과 임성훈 교수는 "이번 연구를 통해 제안한 단안 카메라 깊이 센싱에 대한 일반화 연구는 기존의 편향된 자율주행 인공지능에서 벗어나 사람들이 믿고 이용할 수 있는 자율주행 인공지능에 한 걸음 더 다가갈 수 있도록 하는 기술"이라며, "향후 관련 기술의 다양한 분야 적용을 통해 신뢰할 수 있는 인공지능 기술 개발에 큰 영향을 미칠 것으로 기대한다"고 말했다.

한편, 이번 연구 결과는 EE 및 CS/AI 분야 상위 1% 국제저명전문학술지인 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence' 올해 11월호에 게재됐다.