[한국기술뉴스] 성균관대학교 AI 로봇학과 전재욱 교수 연구팀이 이종 카메라를 사용해 객체의 인식 및 검출에 효과적인 딥러닝 기술을 개발했다. 개발된 기술은 성균관대학교 산학협력단을 통해 2016년 6월 3일 특허를 출원(출원번호 제1020160069238호)했다. 특허 명칭은 '시차 맵으로 한정된 영역에 기반한 객체 인식 방법’이다. 현재 특허 등록이 완료돼 산업에서 기술을 활용할 수 있도록 기술이전을 추진할 계획이다. 

[기자]

자율주행 차량은 주변 환경을 인식하고 차량을 제어합니다. 주변 환경을 인식하기 위해 주로 카메라와 레이더, 라이다 센서가 활용되고 있습니다. 차량의 눈이 되어 사람과 사물, 차량 등으로 분류하면서 주변 물체를 식별합니다. 즉, 영상 처리기술을 통해 물체를 인식하고 차량을 제어합니다. 최근에는 카메라의 해상도가 높아지면서 악천후에도 물체를 식별할 수 있게 되었습니다. 그러나 기존의 카메라 센서는 멀고 가까운 물체를 파악하기 위해 알고리즘의 복잡도가 높아지는 문제가 있습니다.

성균관대학교 전재욱 교수 연구팀은 스테레오 카메라를 이용해 물체의 인식 속도와 정확성이 향상된 스테레오 영상처리 시스템을 발명했습니다.

스테레오 카메라는 사람의 양안시와 동일한 방식으로 좌측과 우측 영상을 조합해 3차원 영상을 만듭니다. 차량에 장착된 카메라를 통해 3차원 영상을 획득합니다. 이후 8개의 방향을 기준으로 2개의 그룹을 나눠 시차 맵을 생성합니다. 이후 2개의 시차 맵을 이용해 최종 시차 맵을 생성합니다. 특히, 영상 전체에 대한 딥러닝을 수행하지 않고 제한된 영역만 학습을 수행합니다. 이를 통해 정확도와 인식 속도를 향상시킬 수 있습니다. 또한, 악천후 환경속에서도 주변 물체를 정확히 인식할 수 있는 딥러닝 시스템을 적용했습니다.

본 기술은 이종 카메라가 중첩된 영역에 대한 영상을 획득하는 경우에도 이용될 수 있다는 장점이 있습니다. 하드웨어 스펙이 전혀 다르거나 기존에 이미 장착된 카메라를 이용할 수도 있습니다.

본 기술은 자율주행 차량뿐만 아니라 블랙박스와 CCTV에 적용해 보행자를 추적하거나 교통정보를 분석하는 등 다양한 분야에서 활용할 수 있습니다.

급속히 커지고 있는 자율주행 자동차 시장에서 영상처리 시스템의 게임체인저가 될 것으로 기대됩니다.