↑ 현대모비스가 개발하고 있는 3차원 게임 개발용 고화질 소프트웨어를 활용한 모의 자율주행 영상기술의 가상 주행환경 모습. <사진제공=현대모비스> |
이 기술은 컴퓨터 게임에서 사용되는 다양한 시나리오의 3D 가상 환경에서 자율주행 테스트를 진행하는 것이다. 현실에서의 여러 제약 조건에 전혀 제한 받지 않고, 원하는 환경을 구현해 테스트하기 때문에 카메라 성능을 높일 수 있다. 이를 통해 현대모비스는 독자 개발 중인 자율주행 차량용 카메라의 사물 인식 정확도를 대폭 향상 시킬 수 있을 것으로 기대하고 있다.
이를 위해 현대모비스 인도연구소는 최근 인도의 타타 엘렉시와 계약을 맺고 개발에 나섰다. 타타 엘렉시는 인공지능과 IoT(사물인터넷), 빅데이터, 자율주행 등 ICT(정보통신기술) 분야에 최적화된 솔루션을 제공하는 인도의 소프트웨어 전문 업체다.
현대모비스는 지난 2007년 인도의 실리콘밸리로 불리는 하이데라바드에 연구소를 설립했다. 인도연구소는 현지의 우수한 연구 인력을 대거 채용해 DAS(운전자지원시스템)와 자율주행시스템, 멀티미디어 분야 소프트웨어 개발과 검증에 특화된 역할을 수행하고 있다.
양승욱 현대모비스 ICT연구소장(부사장)은 "모의 자율주행 영상 기술은 내년 말까지 개발을 완료할 예정"이라며 "앞으로도 글로벌 경쟁력을 선점할 수 있는 미래차 핵심기술 개발을 위해 인공지능을 비롯한 다양한 분야의 국내외 우수 전문 업체를 적극 활용할 계획이다"고 설명했다.
현대모비스는 이번 기술 개발로 자율주행차에 적용되는 카메라 성능을 획기적으로 높이겠다는 각오다. 안전한 자율주행을 위해서는 핵심 센서인 카메라의 인식 정확도를 높이는 것이 필수적이다. 현대모비스가 자율주행 테스트에 도입하려는 가상 주행 환경은 3차원 게임 개발용 영상 소프트웨어를 활용해 만든다. 고화질 입체 영상을 활용하면 비오는 날의 야간 도로, 복잡한 도심, 물웅덩이, 도로공사 현장 등 다양한 주행 시나리오 제작이 가능하다.
현대모비스는 인공지능의 한 분야인 딥러닝 기술을 활용한 주행 영상 자동 분류 기술도 내년 상반기를 목표로 개발중이다. 이 역시 자율주행 차량용 카메라의 인식 성능을 높이기 위한 차원이다. 자율주행차에 달려 있는 전방 카메라는 사람의 눈을 대신해 차량, 차선, 보행자, 신호등 등 수많은 대상을 포착한다. 카메라 영상을 정확히 판독하려면 수많은 정보를 가지고 있어야 한다. 기존에 확보한 데이터가 많을 수록 학습량도 많아져 센서의 인식 정확도가 향상된다.
이 학습 데이터는 영상 자체도 중요하지만 각 데이터마다 이름을 달아 주는 주석 작업(라벨링)도 중요하다. 카메라를 학습시키기 위해서는 포착한 영상에 차량, 보행자, 교통 표지판 등 대상의 종류를 각각 지정해주는 작업이 필요한 것이다. 이진언 현대모비스 자율주행 선행개발실장(이사)은 "센서가 불러들인 영상에 주석을 다는 작업은 통상 1000여명 정도의 대규모 인력이 투입되어 일일이 수작업으로 이뤄지고 있다"며 "현대모비스는 이를 딥러닝 기반의 컴퓨팅 기술을 활용해 정확도와 속도 등 효율성을 높일 계획"이라고 말했다.
업계에서는 자율주행 차량용 카메라가 대상을 정확히
[이승훈 기자]
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