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전문가 동정

자율주행 자동차 멈추게 하는 세계 최대 수신호 DB 구축 & 시연 성공

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□ 지스트(광주과학기술원·총장 김기선) 연구진이 레벨 4* 기술의 자율주행 자동차가 도로 위의 경찰 수신호나 지시봉을 인식하기 위한 세계 최대 규모의 수신호 데이터베이스(DB)를 구축하고, 실험 환경에서 자동차가 교통 수신호를 인식하고 정지하는 시연에 성공했다. 

  ∘ 이번 연구를 통해 구축된 ▴경찰 수신호 ▴도로주행 이미지 ▴보행자 및 경찰관 추적용 이미지 등의 데이터베이스는 향후 레벨 4 기술 이상의 자율주행 차량에 필수 요소인 교통 수신호 인지의 토대를 마련할 것으로 기대된다. 

    * 레벨 4 이상 자율주행 기술: 운전자나 승객의 조작 없이 운행할 수 있도록 설계된 영역(레벨 4) 또는 무제한 조건(레벨 5) 내에서 자동차 스스로 주행환경 모니터링 및 돌발 상황 대응이 가능한 기술. 최근 구글의 자율주행 계열사인 웨이모, 미국 제너럴 모터스(GM) 등 글로벌 기업이 로보택시 시범 운행에 성공사례를 보이며 레벨 4 이상의 자율주행 산업 상용화에 대한 기대가 높아지고 있다. 

□ 지스트 기계공학부 이용구 교수 연구팀은 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받아 2018년부터 약 4년 동안 신호등과 같이 위치 변화 없는 정적(靜的)인 신호만으로 판단할 수 없는 도로 위와 그 주변의 동적(動的)인 객체(보행자, 경찰관, 교통안전요원 등)를 검출하기 위한 데이터베이스를 구축했다. 

  ∘ 이번에 구축된 데이터베이스는 객체 검출을 위한 도로주행 이미지 10만 장, 보행자 및 경찰관 추적을 위한 이미지 20만 장, 경찰 및 교통안전요원의 지시봉 및 수신호 영상 1만 개로 구성돼 있다. 

  ∘ 연구팀은 그동안 축적한 데이터를 국내 자율주행 기술의 고도화를 위한 연구에 활용할 수 있도록 공공데이터 포털(www.data.go.kr)에 공개했다. 

□ 현재 교통경찰 및 교통안전요원 객체 종류를 포함한 해외 데이터베이스는 미국 ‘누씬 데이터 셋(nuScenes Dataset)’이 유일한데, 이와 비교해 연구팀이 이번에 수집한 데이터는 교통경찰이 약 40배(750개 vs 29,883개), 교통안전요원이 약 3.4배(9200개 vs 31,132개) 많다.

□ 또한, 연구팀은 수집한 수신호 인식 데이터를 활용해 실제 자동차가 교통 수신호를 인식해 주행하다 정지하는 차량 시연에 국내 최초로 성공했다. 

  ∘ 차량 시연은 정보통신기획평가원(IITP)의 주관 하에 진행되어 경찰의 정지 수신호를 자율주행 자동차가 인식해 정지하는 시나리오로 진행됐다.

  ∘ 시연에 활용된 자율주행 차량에는 비전 센서(카메라 11대)와 GPS 센서가 사용됐다. 비전 센서는 ▴자율주행 차량 기준 주변 환경을 식별하고 ▴주행 중 등장하는 경찰관의 수신호를 인식했으며, GPS 센서는 ▴차량의 정확한 위치정보를 파악하고 ▴자율주행 차량이 목적지점까지 주행하는 경로를 실시간으로 추적했다. 

  ∘ 차량은 비전 센서를 기반으로 개발한 AI 기술을 통해 경찰관의 교통 수신호 동작을 인식한 뒤, 수신호 동작에 맞게 차량을 제어했다.

□ 이용구 교수는 “연구팀이 수집한 교통경찰 및 교통안전요원의 교통제어 수신호 정보는 자율주행과 인공지능 산업의 주요 데이터베이스로서 미래 교통 수신호 탑재 차량을 위한 가이드라인이 될 것”이라며 “이번에 개발된 수신호 객체 검출 기술이 초석이 되어 미래형 자동차의 등장과 보편화를 앞당길 것으로 기대한다”고 말했다.

□ 지스트 이용구 교수의 지도하에 이성재 연구원, 황인우 연구원, 김준오 연구원, 길태형 연구원이 수행한 이번 연구는 정보통신기획평가원(IITP)의 ‘자율주행에 영향을 미치는 비정형 동적특성인지 오픈 데이터 셋 및 인지처리 기술개발’ 과제의 지원을 받아 진행됐다.

 

출처: 광주과학기술원(https://www.gist.ac.kr/kr/html/sub07/070102.html?mode=V&no=205769)

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