디지스트 연구팀이 눈·비가 와도 안정적인 자율주행 거리가 가능한 센싱 기술 개발에 성공했다.

임성훈 전기전자컴퓨터공학과 교수팀은 12일 장소·날씨에 구애받지 않고 다양한 환경에서 안전하게 자율주행 할 수 있는 깊이 추정 딥러닝 기술을 개발했다고 밝혔다.

자율주행 운전 시 주위의 거리를 감지해 주변 환경을 정확하게 인식할 수 있는 깊이 센싱 기술이 중요하다.

이에 따라 국내외에서 자율주행을 위한 딥러닝 기반의 깊이 센싱 기술들을 활발히 연구되고 있다.

기존에 사용된 기술들은 특정한 조건을 갖춘 실험용 데이터에서 준수한 성능을 달성했으나 안개가 있거나 비가 오는 등 변수가 발생하면 오탐지나 낮은 품질의 성능을 보였다.

임 교수팀은 어떤 조건에서도 동일하게 작동할 수 있도록 일반화 하는 것에 집중했다.

다양한 신경망 구조와 깊이 센싱 문제 사이의 관계를 분석했으며 입력 영상 전체에 대한 집중적인 특징 추출과 효과적인 특징 정합을 통해 높은 정확도와 신뢰성을 갖춘 깊이 센싱 기술을 만들었다.

장소와 날씨 등 다양한 환경에서의 자율주행 데이터에 대한 선행 연구와 제안한 기술을 평가해 일반화 성능을 분석했다.

또한 연구팀은 다양한 환경과 깊이 센싱 벤치마크에 대해 선행 연구들과 제안한 기술을 평가, 신경망 구조에 따른 깊이 센싱 기술들의 일반화 성능에 대한 분석을 이뤄냈다.

이를 통해 일반화 성능을 향상시키기 위한 신경망의 구조와 평가 지표를 제안했다.

임성훈 교수는 “이번 연구는 기존의 편향된 자율주행 인공지능에서 벗어나 사람들이 믿고 이용할 수 있는 자율주행 인공지능에 한 걸음 더 다가갈 수 있도록 만들었다”며 “향후 관련 기술의 다양한 분야의 적용을 통해 신뢰할 수 있는 인공지능 기술 개발에 큰 영향을 미칠 것”이라고 기대감을 보였다.

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