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낼 보이지 입모양이 있던 덕분에요. 괴로움이 사람UNIST가 개발한 AI 모델 ‘VPOcc’와 기존 AI 모델 간 예측 결과 비교. UNIST 제공.


그림에 원근감을 부여하는 ‘소실점’을 활용해 저비용 카메라를 고성능 라이다 센서와 맞먹는 성능으로 3차원 공간을 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다. 울산과학기술원(UNIST)은 주경돈 인공지능대학원 교수 연구팀이 카메라를 통해 입력된 정보의 원근 왜곡 문제를 보완하는 AI 모델 ‘VPOcc’를 개발했다고 15일 밝혔다. 자율주행차와 로봇의 AI는 카메라나 라이다(LiDAR) 센서로 주변을 인식한다. 카메라는 라이다보다 저렴하고 가벼우며 색·형태 등 풍부한 정보를 제공하지만, 3차원 공간을 2차원 이미지로 표현하기 때문에 거리에 따른 새마을금고중앙회 직무소개 크기 왜곡이 큰 한계가 있다. 가까운 물체는 더 크게, 먼 물체는 더 작게 보이면서 멀리 있는 사물을 놓치거나 가까운 영역만 강조되는 오류가 생기는 것이다. 연구팀은 AI가 소실점을 기준으로 정보를 재구성하도록 설계해 이같은 문제를 해결했다. 소실점은 르네상스 시대 화가들이 정립한 ‘원근감 부여 기법’으로, 차선이나 철로처럼 실제로는 평행한 선들이 멀리서는 다음의장점 맞닿는 것처럼 보이는 지점을 말한다. 사람이 화폭 위의 소실점을 보고 평면에서 깊이감을 느끼는 것처럼, 개발된 AI 모델은 소실점을 기준으로 삼아 카메라 영상 속에서 깊이와 거리를 더 정확히 복원한다. 이 모델은 소실점을 기준으로 영상을 보정해 원근 왜곡을 줄이는 ‘모듈’(VPZoomer), 멀고 가까운 영역에서 균형잡힌 정보를 추출하는 ‘모듈’(VPCA 광주자동차담보 ), 원본과 원본 영상을 합쳐 서로의 약점을 보완하는 ‘모듈’(SVF) 등 세 가지 모듈로 구성돼 있다. 연구팀은 이 모델을 실제 도로 환경 데이터셋을 통해 검증한 결과, 기존 모델보다 공간 이해 능력과 복원 능력에서 뛰어난 성능을 보였다. 또한 자율주행 도로환경에서 멀리 있는 객체를 선명하게 예측하는 한편 겹쳐 있는 객체를 더 정확히 구분했다. AI가 단 우체국예금보험 순히 ‘어디에 뭔가가 있다’는 수준을 넘어 그 물체가 정확히 어떤 것인지를 파악하고 실제 도로 상황을 더 정밀하게 읽어낼 수 있도록 성능을 고도화했다고 연구팀은 설명했다. 제1저자인 김준수 연구원은 “사람이 공간을 인식하는 방식을 AI에 접목하면 3차원 공간을 더욱 효과적으로 이해할 것이라는 생각을 갖고 연구를 시작했다”며 “라이더 센서보다 가격 경쟁력과 상환조건 경량화 측면에서 유리한 카메라 센서의 활용할 수 있는 극대화할 수 있다”고 말했다. 주경돈 UNIST 교수는 “향후 로봇, 자율주행 시스템, 증강현실(AR) 지도 제작 등 다양한 분야에 적용할 수 있을 것”이라고 기대했다. 이 연구결과는 오는 19일부터 25일까지 중국 항저우에서 열리는 지능형 로봇 분야 학회 ‘IROS’에 채택됐다.



주경돈(왼쪽) UNIST 교수, 김준수 연구원(제1저자). UNIST 제공.


이준기 기자 bongchu@dt.co.kr