광기술원 야간환경 저조도 영상 변환 전후

한국광기술원이 자율주행차량 운행의 걸림돌인 야간 운행 안정성 확보를 위한 핵심 영상 변환기술을 선보였다.

한국광기술원은 인공지능(AI) 기술을 활용해 야간 카메라 영상을 주간 카메라 영상처럼 실시간으로 선명하게 처리하는 ‘야간환경 저조도 영상변환 기술’ 개발에 성공했다고 1일 밝혔다.

기존의 자율주행 기술은 라이다(LiDAR) 센서를 이용하는 그룹과 카메라 영상을 이용하는 그룹으로 나뉜다.

라이다센서는 자율주행 기술에 많이 시도되고 있지만 고가인데다가 광학적 안정성 확보가 어려워 대중화에 걸림돌이 돼 왔다.

또 적외선 카메라 기반의 야간 영상기술은 높은 가격에도 불구하고 흑백 영상 위주의 낮은 객체 인식 성능 탓에 제약이 많았다.

반면 저가의 일반 카메라와 영상분석을 이용한 자율주행 기술은 가격 면에선 상용화에 유리하지만 야간에는 차량 주변 객체 인식성능이 떨어지는 문제를 해결해야 할 숙제를 안고 있었다.

한국광기술원 지능형광 사물인터넷(IoT)연구센터 박안진 박사팀이 개발한 ‘AI 기술을 이용한 저조도 야간-주간 영상변환 기술’은 이러한 문제점을 개선했다.

야간 환경에서 보행자와 차량 인식, 경로 예측, 도로표지판 같은 고정 객체 인식, 도로 상황 인식 등 자율주행에서 요구되는 난제를 사실상 해결했다.

기술원은 카메라 기반 자율주행 기술의 야간 주변 환경 인식성능 저하 문제를 해결함으로써 주행 안정성 향상에 크게 기여할 것으로 기대하고 있다.아울러 라이다센서나 적외선카메라 등 고가 장비를 대체함으로써 자율주행차의 상용화와 대중화가 더 빨라질 것으로 전망했다.

김정호 한국광기술원 지능형IoT연구센터장은 “앞으로도 국내 자율주행 기술 관련 산업 생태계 활성화를 위해 최선을 다하겠다”고 말했다./박은성 기자

▶ 디지털 뉴스 콘텐츠 이용규칙보기