디지스트, ‘값싸고 정확하게’ 3차원 인식하는 자율주행 핵심 기술 개발

백경열 기자
대구경북과학기술원(DGIST) 연구팀의 모습. 왼쪽부터 임성훈 교수, 최원혁 석박사통합과정생, 신민규 석사과정생. DGIST 제공

대구경북과학기술원(DGIST) 연구팀의 모습. 왼쪽부터 임성훈 교수, 최원혁 석박사통합과정생, 신민규 석사과정생. DGIST 제공

대구경북과학기술원(DGIST)은 전기전자컴퓨터공학과 임성훈 교수팀이 렌즈가 1개인 ‘단안 카메라’를 이용해 3차원(3D) 객체의 위치를 높은 정확도로 추정할 수 있는 ‘딥러닝 기술’을 개발했다고 19일 밝혔다.

3차원 객체 추정은 자율주행에 필요한 핵심기술이다. 자율주행차가 주변 환경을 인식하고 그에 따라 안전하게 움직이도록 한다. 이 기술을 통해 자율주행차는 사람과 도로 표지판, 다른 차량 등의 위치와 거리 및 크기를 정확하게 파악해 주행이 가능하게 된다.

기존에 널리 사용되는 단안 카메라를 이용한 객체 추정 방법은 비용이 절감된다는 장점이 있지만, 한 장의 이미지만으로 3차원 정보를 얻어내는 것이 어렵다. 특히 객체와 카메라 사이의 거리를 정확히 추정하기 힘들어 성능이 떨어지는 문제가 있다.

임성훈 교수팀은 이런 문제점을 해결하기 위해 신경망이 객체의 깊이를 잘 구분하도록 돕는 새로운 메트릭 학습 기법을 제안했다. 이 기법은 객체 각각의 깊이 정보를 이용해 신경망이 형성하는 특징적인 공간을 정렬하도록 해 깊이를 쉽게 구분하도록 도와준다.

이번에 제안된 학습 기법으로 거의 모든 단안 카메라 추정 신경망에 적용이 가능하다고 연구팀은 설명했다. 기존 자율주행 기술의 원가를 줄이고 차량을 경량화하는 등의 응용이 가능할 것으로 기대된다.

통상 3차원 정보를 파악하기 위해서는 최대 수천만원에 이르는 별도의 특화 센서(Lidar)를 이용하거나 렌즈 2개인 스테레오 카메라를 사용해야 한다. 단안 카메라를 사용하면 스테레오 카메라에 비해 절반 정도의 비용을 아낄 수 있다.

임성훈 교수는 “이번 연구를 통해 개발한 학습기법은 자율주행 시각인지 모델의 연산 시간을 유지하면서 성능을 크게 향상시키는 기술”이라면서 “앞으로 이 기술을 더욱 발전시킨다면 자율주행 기술의 발전에 매우 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대된다”고 말했다.


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