현대모비스는 3차원 게임 개발용 고화질 소프트웨어를 활용한 '모의 자율주행 영상기술' 개발에 착수했다고 16일 밝혔다.현대모비스에 따르면 이 기술은 컴퓨터 게임에 사용되는 다양한 시나리오의 3D 가상 환경에서 자율주행 시험을 진행하는 것이다.
현실에서의 여러 제약 조건에 제한받지 않고 원하는 환경을 구현해 시험할 수 있어 자율주행 카메라의 사물 인식 정확도 등 성능을 높이는 데 효과적이다.
이번 자율주행 시험에 도입되는 가상 주행 환경은 3차원 게임 개발용 영상 소프트웨어를 활용해 만든다.고화질 입체 영상을 활용하면 비 오는 날의 야간 도로, 복잡한 도심, 물웅덩이, 도로공사 현장 등 다양한 주행 시나리오 제작이 가능하다.
이렇게 구현한 가상의 여러 환경에서 자율주행차 카메라를 시험하면 가혹한 주행 상황에서도 수많은 차량과 보행자, 신호 인프라, 도로 표식 등을 정확히 분류해내는 인식 성능을 높일 수 있다는 게 현대모비스의 설명이다.
회사 관계자는 "자율주행 시험차량이 전 세계를 다니면서 온갖 기후와 특이 지형, 다양한 도로환경 관련 정보를 수집하는 일과 병행해 컴퓨터 게임과 비슷한 방식의 모의 환경을 활용하면 언제 어디서나 원하는 방식으로 센서 검증 작업을 진행할 수 있어 업계 경쟁에서 우위를 점할 것"이라고 말했다.모의 자율주행 영상기술 개발은 현대모비스 인도연구소가 인도의 소프트웨어 전문 업체인 타타 엘렉시(Tata Elxsi)와 계약을 맺고 내년 말까지 완료를 목표로 주도하고 있다.
타타 엘렉시는 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 자율주행 등 정보통신기술(ICT) 분야에 최적화된 솔루션을 제공한다.
인도연구소는 지난 2007년 인도의 실리콘밸리로 불리는 하이데라바드에 설립됐으며 현지의 우수한 연구 인력을 대거 채용해 운전자지원시스템(DAS)과 자율주행 시스템, 멀티미디어 분야 소프트웨어 개발과 검증에 특화된 역할을 수행한다.
현대모비스는 인공지능의 한 분야인 딥러닝 기술을 활용한 주행 영상 자동분류 기술도 내년 상반기를 목표로 개발 중이다.
이 역시 자율주행 차량용 카메라의 인식 성능을 획기적으로 높이기 위한 차원이다.
자율주행차에 달린 전방 카메라가 차량, 차선, 보행자, 신호등 등 수많은 대상을 정확히 판독하려면 수많은 정보를 저장해야 한다.
카메라를 학습시키려면 이 방대한 정보에 차량, 보행자, 교통 표지판 등 인식 대상의 종류를 각각 지정해주는 작업(라벨링)도 필수다.
자율주행 차량용 카메라가 대상을 정확히 인식하려면 보통 사물 종류 하나당 100만장 가량의 영상이 필요하다.
현대모비스가 개발 중인 기술은 자체적으로 총 18종의 분류 대상(차량, 보행자, 차선, 도로환경 등)을 선정해 나라별로 평균 1천800만장의 주행 영상을 자동으로 라벨링하는 내용이다.이진언 현대모비스 자율주행 선행개발실장은 "센서가 불러들인 영상에 주석을 다는 일은 통상 1천여명 정도의 대규모 인력을 투입해 일일이 수작업으로 진행한다"며 "앞으로는 딥러닝 기반의 컴퓨팅 기술을 활용해 정확도와 속도 등 효율성을 높일 계획"이라고 말했다.