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자율주행 차량, 야간 표지판 해독능력 보완
2017-03-21 20:00:00
정세진

오늘날 자율 주행 차량은 인공지능(AI) 소프트웨어의 힘을 이용해 로스앤젤레스에서 뉴욕까지 수십 시간을 쉬지 않고 달릴 수 있다.

그러나 야간이나 비가 오는 상황에서 도로 표지판을 읽는 기능은 여전히 불완전해 개발자들이 보완책을 찾고 있는 상황이다.

숙명여대와 연세대학교의 연구팀이 최근 어떤 날씨와 조명 조건에서도 자율주행차가 도로 표지판을 정확히 읽을 수 있는 첨단 기술을 개발해 화제를 모으고 있다.

자율 주행차는 일반적으로 카메라로 특정한 모양, 색상 또는 기타 신호를 감지해 정차나 속도 제한을 나타내는 교통 표지를 식별한다.

그러나 비가 오거나 야간일 때, 혹은 나무 같은 장애물이 있을 때는 표지판 파악 기능이 제대로 작동하지 않을 수 있어 차에 탄 사람이 수동으로 제어하는 등의 어려움이 있다.

사진설명-새로운 시스템이 교통 표지판을 파악하는 원리를 정리한 도표

연구팀은 도로 표지의 상대적인 반사도에 초점을 맞춰 자율 주행 차량이 주변 환경의 이미지를 지속적으로 캡처하는 방법을 알아냈다.

각 이미지는 컴퓨터 학습 알고리즘에 의해 평가되는데, 알고리즘은 이미지를 빠르게 스캔해 기존 패턴과 일치하는지 판단할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 말한다.

이 경우 알고리즘은 이미지의 일부분을 하나씩 살피는 기존 시스템과 달리 부호가 포함될 가능성이 있는 이미지 섹션을 찾아 이미지의 여러 부분을 동시에 평가, 도로를 따라서 배치된 각종 다양한 신호들을 감지할 수 있다.

부호로 표시된 이미지 섹션은 나선 신경 네트워크(convolutional neural network)로 알려진 것을 통과하게 된다.

사람이 시각으로 사물을 파악하는 시스템에서 힌트를 얻은 이 네트워크는 이미지의 모양, 기호 및 숫자와 같은 특정 기능을 선택해 가장 잘 보이는 유형의 기호를 결정한다.

사진설명-다양한 모드로 들여다본 각종 신호를 인식하는 이미지

가령 일부 국가에서는 원형 기호가 교통 규칙을 나타내지만 삼각형 모양은 경고를 나타내며, 그 안에는 속도 제한 또는 경고를 명확히 하는 기호나 숫자가 적혀 있다.

만약 그것이 교통 표지가 아니라면 네트워크는 이를 무시하고, 특정 신호가 있으면 이에 따른 차량의 움직임을 결정할 수 있다.

이 방법은 이전에 미국, 독일, 한국에서 촬영 한 도로 이미지를 대상으로 테스트를 거쳤으며, 숙련된 인공지능 및 컴퓨터 그래픽 연구원인 최영우 박사팀이 ‘플로스 원(PLOS ONE)’ 최신호를 통해 보고했다.

이것은 DRIVE PX 2라고 불리는 컴퓨팅 플랫폼으로 캘리포니아에 기반을 둔 NVIDIA가 자율 차량을 위해 특별히 제작한 것이다.

이 컴퓨터는 여러 개의 센서와 데이터를 결합, 차량이 신호를 파악하는 데 도움을 준다. 그리고 성능이 향상되면 여러 신호를 포함하는 고해상도 이미지를 평가하는 동시에 차량 정보를 적시에 제공할 수 있다.

해당 시스템이 적용되면 자율 주행 차량이 운전 중 통과하는 모든 신호를 정확히 찾아내고 해독 할 수 있게 된다.

사진설명-시스템이 신호를 파악하는 원리를 알고리즘으로 나타낸 것

이 연구에 참여하지 않은 울산 대학교의 자동차 운전 연구원 조강현 박사는 자율 주행 차량이 교통량이 많은 복잡한 도로 환경을 안전하게 탐색하는 것은 불가능하다고 말한다.

그는 "자율 주행 차량은 외부에서 일어나는 일을 정확히 파악할 수 없기 때문에 시스템을 파악하는 기능이 필요하다"며, “이 작업을 수행하려면 안전한 내비게이션을 통해 자동차에 직접 적용되는 정보를 파악하고 식별하는 것이 중요하다”고 강조했다.

현재는 신호 파악 기능에 한계가 있기 때문에 자율 주행 자동차 제조업체는 일부 작업을 자동차 및 일부 작업자에게 위임하는 하이브리드 기능을 실험하고 있다.

거리 표지판을 인식 할 수 있는 반자동 차량은 제한 속도 이상으로 운전할 때 정지 신호를 자동으로 멈추거나 운전자에게 경고함으로써 실수를 바로잡게 된다.

연구팀은 시스템이 각 국가별로 다른 교통 신호를 정확히 파악할 수 있도록 성능을 개선할 것이라고 밝혔다.

아울러 이들은 차선 마커와 같은 일반 도로 기능에 대한 인지도를 높이기 위해 연구를 이어가고 있다.


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