기자명 문병도 기자
  • 입력 2020.11.23 09:39
전문구(왼쪽) 교수, 이윤관 학생 (사진제공=GIST)

[뉴스웍스=문병도 기자] 전문구 광주과학기술원(GIST) 전기전자컴퓨터공학부 교수 연구팀이 자율주행 자동차와 관련한 저명한 국제 학술대회인 지능형 자동차 심포지엄 2020에서 자율주행 차량의 주행상황 인식과 관련한 최우수 학생 논문상을 수상했다.

올해로 31번째 개최하는 지능형 자동차 심포지엄은 미국 전기전자 공학회(IEEE) 지능형 교통 시스템 소사이어티(ITSS) 주최로 개최하며, 세계 각국에서 개발 중인 지능형 자동차 관련 핵심 기술의 수준을 확인할 수 국제 지능형 자동차 분야 학술대회로 꼽힌다.

올해 국제 지능형자동차학회는 10월 19일부터 11월 13일까지 온라인 방식으로 진행되었으며, 세계 자동차기술의 3대 선진국인 독일, 일본, 미국을 비롯하여 중국, 프랑스 등 전 세계 40여 개국으로부터 약 600명의 지능형 자동차 분야 전문가들이 모여 500여개의 논문이 접수됐다.

학술대회에서는 BMW, 폭스바겐, 벤츠, 아우디, 제너럴모터스, 도요타, 혼다, 현대자동차 등 글로벌 자동차 제조회사뿐만 아니라 미국의 스탠포드대, MIT, 카네기멜론대, 독일의 뮌헨공대, 영국 옥스퍼드대, 캠브릿지대, 일본 도쿄대, 프랑스 파리공대 및 국내 서울대, 한양대 등의 세계 유수 대학의 자율주행 지능형 기술 분야의 최고 권위자들이 참여하여 각각 자신들의 최신 연구 결과를 선보였다.

올해는 총 275개의 논문이 메인 학회와 21개의 워크숍으로 발표되었으며, 이 중 3개의 논문이 최우수학생논문상으로 선정됐다.

독일의 칼스루에공대 연구팀, 스웨덴의 샬머스공과대학과 볼보의 합작 연구팀, 그리고 지스트 전문구 교수님 연구팀이 함께 수상했다. 

전문구 교수가 주도하고 이윤관 석박통합과정 학생이 수행한 '자율주행의 주행 장면 인식을 위한 컨텍스트 인식 멀티태스크 학습방법'은 주행상황 인식을 자율주행 차량에 적용할 때 발생하는 문제를 해결할 수 있는 컴퓨터비전 및 인공지능 기반의 방법론을 제시했다.

전문구 교수팀이 개발한 컨텍스트 인식을 활용한 인공지능 기술은 그러한 잘못된 정보를 효과적으로 배제하고 오히려 각 정보별로 꼭 중요한 특징만을 포착할 수 있는 방법이다. 

여러 예측 난이도를 갖고 있는 태스크들이 혼재돼 있는 상황에서도 인공지능 모델이 적절하게 연관성 높은 특징만을 추출해 보다 정확한 주행상황 인식 결과를 도출해낼 수 있게 된다. 연구를 통해 단기적으로는 자율주행의 레벨 3 수준의 첨단 운전자 보조장치(ADAS)의 적용뿐만 아니라 레벨4 수준의 완전자율주행을 위한 원천기술 으로도 활용 가능할 것으로 기대된다.

전문구 교수님 연구팀은세계적으로도 검증된 독자 개발한 자율주행 원천기술을 바탕으로 완전자율주행을 실세계 도심에서 향후 선보일 계획이다. 

 

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