DGIST, '값 싸고 정확하게' 자율주행 핵심 기술 개발

DGIST 임성훈 교수팀, 주변 환경 3D 인식 기술 개발
자율주행 프레임워크 설치 비용 절감, 실용화 기대

왼쪽부터 DGIST 전기전자컴퓨터공학과 임성훈 교수, 최원혁 석박사통합과정생, 신민규 석사과정생. DGIST 제공.

대구경북과학기술원(DGIST) 전기전자컴퓨터공학과 임성훈 교수팀이 단안 카메라를 이용해 3D 객체의 위치를 높은 정확도로 추정할 수 있는 딥러닝 기술을 개발했다고 19일 밝혔다.

3D 객체 추정은 자율주행차가 주변 환경을 인식하고, 그에 따라 안전하게 움직일 수 있게 하는 자율주행에 필요한 핵심기술이다. 이 기술을 통해 자율주행차는 주변의 사람, 도로 표지판, 다른 차량 등의 위치와 거리 및 크기를 정확하게 파악하여 안전한 주행이 가능하게 된다.

따라서 기존 자율주행 기술의 원가를 줄이고 차량을 경량화하는 등으로 응용이 가능할 것으로 DGIST는 기대하고 있다.

DGIST 임성훈 교수(전기전자컴퓨터공학과)는 "이번 연구를 통해 개발한 학습기법은 자율주행 시각인지 모델의 연산 시간을 유지하면서 성능을 크게 향상시키는 기술"이라고 자평했다.

한편, 이번 연구 결과는 관련 분야 학회 'Neural Information Processing Systems 2023'에 게재 승인됐고, 이 학회 포스터 세션으로 발표됐다.