싸인텔레콤 개발 ‘65호 교통신기술’
독립형 자율주행 근복적 한계 극복
차량ㆍCCTV 등 도로 인프라 활용
사용자ㆍ장애물 정보 실시간 교환
안전하고 효율적 주행 환경 조성

신기술을 통해 도로에서 협력형 자율주행이 이뤄지는 모습. /국토교통과학기술진흥원 제공

[대한경제=손민기 기자]인공지능(AI) 카메라를 도로에 설치해 보행자ㆍ차량 등 움직이는 객체 정보를 실시간으로 분석, 차량의 자율주행을 돕는 기술이 교통신기술로 지정됐다.

3일 국토교통과학기술진흥원에 따르면 ㈜싸인텔레콤이 개발한 ‘도로교통 안전 관리 및 자율협력주행을 지원하는 도로 인프라 카메라 기반의 동적객체정보 생성 기술’은 최근 교통신기술 제65호로 지정됐다.

신기술은 △차량 중심점 예측 방법(1025978960000) △객체 통합 추적장치(1026808370000) 등 특허를 기반으로 한다. AI 카메라를 통해 독립형 자율주행이 가진 근본적인 한계를 극복하고, 안전하고 효율적인 협력형 자율주행 환경을 조성하는 것이 핵심이다.

차량이 자율주행을 가능케 하는 장치는 카메라, 라이다, 레이더 등 각종 센서다. 센서는 주변의 차량·보행자·장애물을 감지해 공간 정보를 분석하지만, 현재의 기술로는 장거리나 사각지대 인식이 어렵고 악천후 등 돌발상황 대응이 제한적이다. 센서 성능을 높이기 위해선 고가의 장비가 필요해 차량 가격이 상승하는 문제가 발생한다.

이러한 한계를 극복하려 등장한 것이 ‘협력형 자율주행’이다. 각 차량과 폐쇄회로(CC)TV, 카메라 등 도로 인프라가 도로 사용자 및 장애물에 대한 정보를 실시간으로 교환함으로써, 차량의 인지 범위를 벗어난 객체 및 상황에 대한 인지를 지원하여 안정적인 운행을 지원하는 것이다. 지능형 교통 시스템(ITS), 차량 검지기(VDS), 돌발상황 검지 시스템(AIDS) 등이 여기에 속한다.

신기술은 VDSㆍAIDS를 하나로 통합하고 고도화했다. 신기술은 △객체 분석 △동적 객체 정보 생성 △센서 신뢰도 향상 등 크게 세 단계로 진행된다.

먼저 객체 분석은 딥러닝 기반의 객체검출(CNN) 모델을 사용한다. 차량ㆍ보행자ㆍ장애물 등의 다양한 객체를 학습 및 추론을 통하여 인식하는 과정으로, 이를 통해 고속도로ㆍ터널ㆍ교량 등 다양한 환경에서도 높은 인식도를 보장한다.

인식된 객체는 동적 객체 정보 생성을 통해 정확한 위치와 속도, 운동량 등의 정보를 확보한다. 2D 이미지를 3D의 지리정보시스템(GIS)으로 변환해 객체의 정밀한 위치를 산출한다. ±0.5ｍ 이내로 정확하게 계산한다.

최종적으로 차량이나 관제센터에 정보를 전달할 때에는 다시 한번 인식도를 향상시킨다. 특히 영상 흔들림 보정 알고리즘을 적용해 악천후나 바람 등으로 인한 센서의 인식도를 높인다.

신기술은 ‘K-City Lv4/4+ 자율협력주행 테스트베드 사업’을 통해 실증되었으며, 소비전력이 60W 수준으로 기존 기술 대비 유지관리비를 최대 80% 절감할 수 있는 것으로 분석됐다.

싸인텔레콤 관계자는 “신기술은 스마트 교차로, 고속도로 합류·분기, 회전 교차로 등 다양한 도로 상황에 적용 가능하다”며“이를 통해 차세대 자율협력주행 필수 인프라를 확보할 수 있다”고 말했다.


손민기 기자 sonny906@

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