GIST, 세계 최대 수신호 DB 구축해 시연 성공
경찰·교통안전요원의 지시봉이나 수신호 인식

GIST 이용구 교수팀의 자율주행 차량이 목적지 주행 도중 교통안전요원의 수신호 정지를 인식해 차량이 멈췄다. GIST 제공

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[파이낸셜뉴스] 광주과학기술원(GIST) 기계공학부 이용구 교수팀이 만든 레벨4 기술의 자율주행 자동차가 도로 위의 경찰 수신호를 인식하고 정지하는 시연에 성공했다. 또 연구진은 이를위해 31만장 이상 이미지 데이터를 모아 세계 최대 규모의 수신호 데이터베이스(DB)를 구축했다. 이번에 구축된 DB는 향후 레벨 4 기술 이상의 자율주행차량에 필수 요소인 교통 수신호 인지의 토대를 마련할 것으로 기대된다.

이용구 교수는 6일 "연구진이 수집한 교통경찰 및 교통안전요원의 교통제어 수신호 정보는 자율주행과 인공지능 산업의 주요 데이터베이스로서 미래 교통 수신호 탑재 차량을 위한 가이드라인이 될 것"이라고 말했다. 또한 "이번에 개발된 수신호 객체 검출 기술이 초석이 돼 미래형 자동차의 등장과 보편화를 앞당길 것"이라고 전망했다.

연구진은 자율주행차에 비전 센서(카메라 11대)와 GPS 센서를 장착해 시연했다. 차량은 비전 센서를 기반으로 개발한 AI 기술을 통해 경찰관의 교통 수신호 동작을 인식한 뒤, 수신호 동작에 맞게 차량을 제어했다.

차량에 장착된 비전 센서는 자율주행 차량 기준 주변 환경을 식별하고 주행 중 등장하는 경찰관의 수신호를 인식했다. 또 GPS 센서는 차량의 정확한 위치정보를 파악하고 자율주행 차량이 목적지점까지 주행하는 경로를 실시간으로 추적했다.

GIST 이용구 교수팀이 자율주행차량에서 임베디드 보드를 활용해 연구를 진행하고 있다. GIST 제공

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이와함께 연구진은 2018년부터 약 4년 동안 신호등과 같이 위치 변화 없는 정적인 신호만으로 판단할 수 없는 도로 위와 그 주변의 움직이는 보행자나 경찰관, 교통안전요원 등을 검출하기 위한 DB를 구축했다.

현재 교통경찰이나 교통안전요원 객체 종류를 포함한 해외 데이터베이스는 미국 '누씬 데이터 셋'이 유일하다. 이와 비교해 연구진이 수집한 데이터는 교통경찰이 약 40배(750개 vs 2만9883개), 교통안전요원이 약 3.4배(9200개 vs 3만1132개) 많다.

이번에 구축된 DB는 객체 검출을 위한 도로주행 이미지 10만장, 보행자 및 경찰관 추적을 위한 이미지 20만장, 경찰 및 교통안전요원의 지시봉 및 수신호 영상 1만개로 구성돼 있다.

연구진은 국내 자율주행 기술 향상 연구에 보탬이 되도록 그동안 축적한 데이터를 공공데이터 포털에 공개했다.
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