다양한 날씨와 교통 상황에서 대용량 데이터 수집
앞으로 4D 레이더에 관한 인공지능 연구 활발해질 것
(내외방송=정지원 과학전문 기자) 앞으로 눈이나 비가 오는 날씨에서도 안정적인 자율주행을 할 수 있을 것으로 보인다.
KAIST는 20일 '내외방송'에 보낸 자료에서 "공승현 조천식모빌리티대학원 교수 연구팀이 세계 최초로 악천후 상황에서 안정적인 자율주행을 가능하게 하는 '4D 레이더의 주변 객체 인지 인공지능 기술'을 개발했다"고 밝혔다.
연구팀은 구축된 인공지능 학습 데이터셋(데이터 집합체)인 'KAIST-레이더(K-레이더)'와 개발된 인공지능 신경망, 전 세계 연구자를 위한 4D 레이더 인공지능 개발 플랫폼과 관련된 벤치마크를 모두 공개할 예정이다.
기존 자율주행 자동차에 사용되는 카메라와 라이다(3차원으로 스캔하면서 주변 환경으로부터 반사된 신호를 수집)는 가시광선과 적외선을 사용해 눈이나 비, 안개에서 측정 성능이 크게 떨어지고 외부에 노출돼 있어 표면이 빠르게 더럽혀져 안전한 자율주행이 불가능했다.
연구팀이 공개하는 KAIST-레이더는 악천후를 포함한 다양한 날씨와 교통 상황에서 수집한 데이터셋이며 정확한 카메라와 라이다 측정 데이터로 구축된 세계 최초의 4D 레이더 대용량 데이터셋이다.
특히, 이 레이더는 인공지능 신경망의 성능을 극대화할 수 있는 형태로 잡음 수준으로 미약한 미세 측정치를 온전히 담고 있는 데이터셋이다.
이 신경망은 KAIST-레이더로 수많은 학습을 진행했는데, 그 결과 다양한 날씨와 도로 상황에서 70m 이내의 객체에 대해 판별과 위치 추정, 주행 방향 추정을 정확히 수행하는 경우가 62.5%로 측정돼 세계 최고의 성능이라고 할 수 있다.
공 교수는 "눈이나 비가 오는 날씨에서 4D 레이더 인공지능 신경망은 기존보다 훨씬 안정적인 주변 객체 인지 성능을 갖는데, 이는 4D 레이더가 악천후에서 자율주행을 위한 필수 센서라는 것을 보여주는 것"이라고 말했다.
이어 "우리 연구팀이 공개한 KAIST-레이더와 4D 레이더 인공지능 개발 플랫폼, 벤치마크를 통해 앞으로 4D 레이더에 관한 인공지능 연구가 더욱 활발히 진행될 것으로 기대한다"고 덧붙였다.
백동희 박사과정이 오는 12월 열리는 세계적인 인공지능 컨퍼런스인 '뉴립스(NeurIPS) 2022 데이터셋&벤치마크 트랙'에서 연구 성과를 발표할 예정이다.
한국연구재단과 정보통신기획평가원 등의 지원을 받아 수행된 이 연구 결과는 교내 연구실 홈페이지와 깃허브를 통해 배포될 예정이다.(논문명: K-Radar: 4D Radar Object Detection Dataset and Benchmark for Autonomous Driving in Various Weather Conditions).
