안개 속에서도 사람, 차, 사물 구분하는 기술 개발

최근 나오고 있는 자동차들은 앞차, 뒷차와의 간격을 맞춰 속도를 조절하는 낮은 수준의 자율주행 기능을 갖추고 있다. 그렇지만 운전자의 개입이 필요 없는 수준의 자율주행차가 되기 위해서는 여전히 넘어야 할 과제가 많다. 특히 갑자기 끼어든 보행자 같은 예상치 못한 도로 상황, 악천후 상황에서 주변을 정확하게 인식하는 것이 대표적이다.

이 같은 상황에서 포스텍 인공지능대학원, 컴퓨터공학과 공동 연구팀은 짙은 안개가 낀 날씨에서도 사람, 자동차, 도로, 나무 등 영상을 정확하게 분할해 구분할 수 있는 영상인식 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 28일 밝혔다. 이번 연구 결과는 오는 6월 미국 루이지애나 뉴올리언즈에서 열리는 AI 분야 국제학술대회 CVPR 2022에서 발표된다.

현재 자율주행차에 활용되는 영상인식 기술은 맑은 날씨에는 사람의 시각과 비슷한 수준의 성능을 보이지만 변화무쌍한 날씨에서는 여전히 한계를 보인다. 이에 연구팀은 안개낀 상태의 영상을 학습하도록 하고 하나의 영상 스타일로 간주하도록 했다. 연구팀은 영상 정보에서 안개 낀 상태에 대한 정보만 추출하는 필터를 개발했다. 이를 통해 인공지능은 안개 낀 상태와 독립적인 영상 내용을 추출할 수 있도록 했다.

실제로 안개가 낀 영상에서 인식 정확도가 높아졌을 뿐만 아니라 눈과 비가 오는 상황에서도 외부를 선명하게 인식해 맑은 날씨에서와 비슷한 수준의 성능을 보이도록 했다.

곽수하 포스텍 교수는 “이번 연구는 입력 영상에서 날씨 정보를 정교하게 추출하고 이를 통해 날씨 영향을 최소화한 영상인식 AI 모델을 개발했다는데 의미가 있다”며 “기존 기술로는 영상인식이 어렵다고 알려진 악조건에서도 잘 작동하는 이 기술은 향후 자율주행차 상용화를 앞당길 것”이라고 말했다.