경희대 기계공학과 이순걸 교수팀, 자율주행 자동차 '큐브' 시승…딥러닝과 차량용 라이다 이용 돌발 상황 대처 가능

[글로벌이코노믹 노정용 기자] 경희대는 2일 공과대학 기계공학과 이순걸 교수 연구팀이 지난 12월 13일 경희대 국제캠퍼스에서 자율주행 자동차 ‘KHUV(큐브)’의 개발 경과 및 교내 주행 시연회를 성공적으로 마쳤다고 밝혔다.

자율주행자동차 분야는 인공지능(AI) 기술과 함께 향후 비약적인 발전이 기대되는 4차 산업시대의 핵심 분야 중 하나다. 이번 연구는 2016년 2학기 학제 간 융복합연구 교비과제 선정으로 시작됐으며, 2018년 2월 28일 연구가 만료된다.
이순걸 교수는 “자율주행 자동차는 사람을 대신해 외부요인이 관계하는 상태에서 주변 상황을 인식해 위험을 판단하고 그에 따라 차량을 제어하고 표현해주는 전체적인 지능적 주행기술을 말한다”며 “지금은 자율주행 자동차만 연구하고 있지만, 모든 이동체에 자율주행 기능을 탑재하는 것이 목표”라고 말했다.

현재 개발 중인 자율주행 자동차의 대부분은 차량의 제어를 위해 외부 액추에이터를 사용하는데, 외부 액추에이터를 부착하면 국토교통부의 인증을 받을 수 없고, 일반 도로에서의 주행도 제한적이다. 이순걸 교수 연구팀은 외부 액추에이터 없이 내부 제어가 가능한 방식을 개발했다고 밝혔다.

‘큐브’는 현재 운전석 옆 버튼 하나로 자율주행과 일반주행 모드를 설정할 수 있고, 도로 주행이 가능한 상태다. 외부 액추에이터가 없기 때문에 향후 자율주행차량의 국토교통부 인증까지 받을 수 있을 것으로 기대되고 있다.

‘큐브’ 시승에 앞서 조인원 총장은 “지난 10월 11일 유엔 경제사회이사회(ECOSOC) 정기 회의에서 인공지능 로봇 소피아가 유엔 사무차장 아미나 모하메드와 대화를 나누는 영상을 봤다. 이처럼 인공지능의 발전 속도가 굉장히 빠르다”면서 “빠른 기술의 발전이 문명의 이기로 작동해 악용되는 일이 없어야겠다”고 말했다.

연구팀은 ‘큐브’에 딥러닝을 적용해 속도에 제한 없이 물체를 인식하게 하여 여러 대의 차량이 겹쳐진 상황에서도 예측이 가능하게 했다. 또한 화면의 대상들을 다중의 박스로 인식해 통일된 프레임워크에서 인식을 수행하는 SSD(Single Shot multiBox Detector) 알고리즘을 활용했다. 이를 통해 인식 정밀도를 높이고 데이터 처리 속도를 높였다는 게 연구팀의 설명이다. 여기서 나오는 데이터는 YOLO(You Only Look Once) 알고리즘을 사용해 실시간으로 물체를 인식하고 자율주행을 수행한다. 이번 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해서 100배에서 크게는 1000배 이상 빠른 성능을 수행한다.

이순걸 교수는 “현재 단계의 기술은 운전사 배제 상황에서 전방 장애물 탐지와 가감속 및 회피 등을 수행할 수 있는 상황이다”라고 설명했다. “추후 고속주행 및 다양한 돌발 상황에 대처할 수 있는 기술을 개발하고자 한다” 면서 “우리가 개발한 자율주행차 기술을 산업체에 이전해 4차 산업혁명을 선도하는 모범사례가 됐으면 좋겠다”는 포부를 밝혔다.

노정용 기자 noja@g-enews.com