자율주행차용 '눈' 해상도 높아지고 제작비용 줄어든다

GIST·KAIST, 비싼 라이다 센서 대체 뉴로모픽 카메라에 적용할 AI 기술 개발

같은 이미지를 기존의 기술(왼쪽 아래)과 고해상 뉴로모픽 카메라 기술(오른쪽 아래)로 구현한 모습. 고해상 뉴로모픽 카메라 기술이 더 선명한 이미지를 구현했다. /GIST 제공

국내 연구진이 자율주행차 ‘눈'의 해상도를 높이고, 제작비용을 낮출 수 있는 인공지능(AI)기술을 개발했다.

최종현 광주과학기술원(GIST) 교수와 윤국진 한국과학기술원(KAIST) 교수 공동 연구팀은 뉴로모픽 카메라의 고해상도 이미지 생성 방법을 개발했다고 15일 밝혔다.

뉴로모픽 카메라는 각 픽셀당 밝기 변화를 감지함으로써 이미지를 인식하는 장치로, 주변 환경이 시시각각 변하는 동적 이미지를 잘 인식할 수 있다. 비교적 저렴하게 만들고 활용할 수 있어, 현재 자율주행차가 주변 환경 이미지를 인식하기 위해 탑재하는 값비싼 라이다(LIDAR) 센서를 대체하는 기술로 주목받고 있다.

다만 동적 이미지를 고속으로 처리하는 대신 해상도가 낮다는 단점이 있다. 이에 뉴로모픽 카메라의 해상도를 높이기 위한 연구가 전세계에서 진행 중이다.

이번에 공동 연구팀은 인간의 뇌 기능을 모방하는 뉴럴 네트워크를 활용해 뉴로모픽 카메라의 저해상 이미지를 고해상으로 변환하는 A 딥러닝 기술을 개발했다. 이를 통해 뉴로모픽 카메라의 상용화 걸림돌이었던 해상도 문제 해결에 기여할 것으로 기대된다.

최 교수는 "이번 연구를 통해 뉴로모픽 카메라의 고해상도 구현 원천기술을 확보했다"며 "자율주행차의 라이다 센서를 대체하는 데 활용될 것으로 기대된다"고 말했다.

이번 연구결과는 오는 16~17일 온라인으로 열리는 컴퓨터 분야 학술대회 ‘컴퓨터 비전 및 패턴 인식 컨퍼런스(CVPR) 2020’에서 발표 주제로 선정돼 공개될 예정이다.

김윤수 기자(kysme@chosunbiz.com)

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