자율주행車 상용화 앞당긴다…포스텍 연구진, 안개에도 정확한 영상인식 AI기술 개발

포스텍 곽수하 교수 연구팀이 제안하는 기술의 정성적 결과. (a)안개 낀 입력 영상 (b)제안하는 기술의 의미적 분할 결과 (c)의미적 분할 정답.<포스텍 제공>

곽수하 포스텍 교수

포스텍 인공지능대학원 통합과정 이소현 씨.

포스텍 컴퓨터공학과 손태영 석사

안개가 낀 악천후에서도 주변 사물을 정확하게 인식하는 인공지능 기술이 포스텍 연구진에 의해 개발됐다. 안개로 날씨가 악화하면 자율주행차의 주변 사물 인지 능력이 급격히 떨어지는데, 이 기술로 자율주행차의 상용화를 한층 앞당길 전망이다.

28일 포스텍에 따르면 포스텍 인공지능대학원·컴퓨터공학과 곽수하 교수와 인공지능대학원 통합과정 이소현 씨, 컴퓨터공학과 손태영 석사 연구팀이 짙은 안개가 낀 날씨에도 사람, 자동차, 도로, 나무 등 의미에 따라 영상을 정확하게 나누는 영상인식 인공지능(AI) 기술을 개발했다.

자율 주행 자동차를 향한 꿈이 현실에 가까워지고 있지만, 여전히 상용화를 위한 난제가 여럿 있다. 갑자기 끼어든 보행자 등 예상치 못한 도로 상황에 즉각적으로 대응해야 하고, 악천후 상황에서도 주변을 정확하게 인식해야 하기 때문이다. 이는 탑승자의 안전과도 직결되기 때문에 더욱 중요하게 여겨진다.

최근 인공지능(AI)의 발전으로 영상인식 기술이 깨끗한 영상에서는 사람 수준의 성능을 보인다. 문제는 변화무쌍한 날씨 등 악천후 상황에서는 뚜렷한 한계를 보인다는 점이다.

이에 연구팀은 안개 낀 상태에 불변하는 영상인식 모델을 학습해 한계를 극복하고자 했다.
입력 영상에서 안개 낀 상태를 하나의 영상 스타일로 간주하고, AI가 이 스타일의 변화에 불변하는 영상표현 방식을 학습하도록 한 것이다.

이를 위해 연구팀은 영상 정보로부터 안개 낀 상태에 대한 정보만을 추출하는 필터(fog-pass filter)를 설계했다. 여기서 얻은 정보를 영상표현과 함께 적대적으로 학습함으로써 AI 모델은 점차 안개 낀 상태와 독립적인 영상 내용을 추출했다.

연구 결과, 실제 안개가 낀 영상에서 인식 정확도가 크게 높아졌다. 나아가 눈과 비가 오는 상황에서도 외부를 선명하게 인식할 수 있었다. 이전 연구들과 달리 맑은 날씨에서의 성능 또한 높였다.

곽수하 교수는 "입력 영상에서 날씨 정보를 정교하게 추출하고 이를 통해 날씨의 영향을 최소화한 영상인식 AI 모델을 개발했다는 데 의의가 있다"고 말했다.

이 연구는 오는 6월 개최되는 AI 분야 최우수 국제학술대회 CVPR 2022의 구두 발표 논문으로 선정됐다. 구두 발표 기회는 CVPR의 심사를 통과한 논문 중에서도 탁월한 극소수의 논문에만 주어져 더욱 학계 관심이 집중된다.
김기태기자 ktk@yeongnam.com

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