영국 헤리오트-와트대, 악천후 안전 자율주행 위한 레이더 데이터셋 개발...라이다 뛰어넘나

2년간 궂은 날씨 때만 에딘버러·스코틀랜드 돌아
3시간 분량의 20만개 이미지에 태그 부착해 완성
라이다 최대 약점… 악천후에 치명적
테슬라, 레이더 센서보다 100배 성능의 딥러닝 시스템 개발...논란 증폭

 

영국 헤리오트-와트대학교 연구진이 악천후에도 정확하게 사물을 인지하고, 안전한 자율주행을 지원하는 레이더 센서 데이터셋을 개발했다. (사진=셔터스톡). 

영국의 헤리오트-와트대학교가 기상 악화 속에서도 안전한 자율주행을 지원하는 데이터셋을 개발했다. 지난 9일(현지시간) 테크익스플로러 보도에 따르면 교내 앤드류 월레스 교수와 센 왕 박사는 일명 ‘레디에이트 프로젝트(Radiate Project)’를 주도하며 기존 데이터셋의 한계를 보강했다.

 

자율주행차에 필요한 데이터는 라벨링 과정을 거쳐 대부분 맑은 날씨를 기준으로 만들어졌다. 이는 다시 말해 안전하게 운행할 수 있는 자율주행차 개발에 도움이 되는 공공데이터가 없다는 것을 의미했다. 또 기존 데이터셋은 주로 광학 센서에서 수집한 데이터에 의존해 왔는데, 악천후 상황에서는 제대로 작동하지 않는다는 단점이 있었다.

 

이 같은 이유로 레디에이트 프로젝트 연구진은 2019년부터 라이다 센서와 레이더, 스테레오 카메라, 지오포지셔닝(Geopositioning, 물체의 지리적 위치를 추정하거나 특정하는 과정) 장치를 장착해 일부러 악천후를 쫓았다. 약 2년간 날씨가 궂었을 때를 골라 영국 에딘버러, 스코틀랜드 고지대, 시골 도로를 찾아다녔다.

 

그렇게 해서 연구팀은 3시간 분량의 레이더 이미지와 다른 차량, 보행자 등을 포함한 주변 환경 20만개에 태그를 부착해 새로운 데이터셋을 개발했다. 월레스 교수는 테크익스플로러와의 인터뷰에서 “폭우·해우 등 기상 악조건에서도 자율주행차가 자신의 환경을 직접 탐색하고 이를 기반으로 지도화하는 데 도움을 주는 데이터셋”이라며 “이는 라이다 센서는 할 수 없는 작업”이라고 말했다.

 

센 왕 박사는 전 세계 운송·교통 업계 전문 매체 ‘인텔리전스 트랜스포트’와의 인터뷰에서 “헤리오트-와트대는 자체적으로 센서·신호 시스템 연구소를 운영하고 있으며, 이곳에서 우리만의 딥러닝 접근방식을 개발해왔다”고 말했다. 이어 “앞으로 레디에이트 프로젝트가 성공시킨 데이터셋이 자율주행차량에 장착된다면 이전보다 고해상도 광학 영상과 강화된 레이더의 기상 투과 기능이 결합돼 어느 기상 조건에서도 안전하게 운행이 가능할 것”이라고 전망했다.

 

◆ 레이더와 경쟁하는 라이다 개발 현황은?

 

레이더와 양대산맥 구도를 이루는 라이다도 그 시장규모가 커지고 있다. 예를 들어 2016년 설립 당시부터 포드와 폭스바겐의 전폭적인 지원을 받은 아르고AI는 지난 5월 전방 400m까지 내다보는 라이다 센서를 개발했다.

 

레이더가 전파를 쏘아 속도를 통해 물체를 감지하는 반면, 라이다는 빛을 쏘아 사물을 인식하는 게 특징이다. 1550nm 근적외선을 이용해 레이저가 사물을 맞고 돌아올 때도 왜곡이 생기지 않는다. mm 단위의 오차범위로 레이더가 확보하지 못하는 사각지대까지 속속들이 볼 수 있다는 장점이 있다. 이러한 장점 때문에 라이다 성장 속도는 지난해 11억달러(약 1조2732억원)에서 2025년 28억달러(3조2410억원) 규모로 상승할 것으로 전망되고 있다.

 

그러나 정밀함을 내세운 라이다의 단점이 있다면 외부 요인에 쉽게 성능이 떨어진다는 것이다. 전파로 움직이는 레이더는 광파에 비해 물체에 닿을 시 흡수력이 적어 기상 상태가 좋지 않은 경우에도 작동에 문제가 없다. 그러나 라이다는 이 같은 외부 환경에는 치명적이다.

 

한편, 테슬라는 지난 6월 온라인으로 개최된 CVPR2021(국제 컴퓨터 비전 및 패턴인식 학술대회)에서 기존 레이더 센서보다 100배 성능이 뛰어난 딥러닝 시스템 기반의 ‘테슬라 비전’을 소개했다. 당시 안드레아 카르파티 AI·자율주행 연구개발 책임 수석에 따르면 테슬라 비전은 1.5페타바이트(PB) 용량의 60억개 데이터를 모아 7번의 데이터 엔지니어링 과정을 거쳐 탄생됐다. 현재 북미 시장에 출시되는 모델3과 모델Y에 탑재돼 출하 중이다.

 

그러나 국내외 전문가들은 테슬라의 이런 시도에 우려를 표하고 있다. 엣지케이스 리서치의 필립 쿠프만 최고기술책임자(CTO)는 “심층신경망(DNN)이 실시간 적응력이 뛰어나고 효율적인 것은 사실이지만 동시에 학습되지 않은 사고를 맞닥뜨렸을 때 대처 능력이 확인되지 않는다”고 말했다.

 

또 국내 레이더 개발업체 ‘비트센싱’의 이재은 대표도 7월에 열린 ‘엔비디아 AI 개발자 밋업’ 행사에서 “테슬라가 자율주행을 카메라로만 하려는 것은 위험하다”고 주장했다. 이 대표는 “악천후에도 사물을 정확하게 인지하는 레이더를 탑재해 상호 보완 시스템을 구축해야 운전자 안전을 보장할 수 있다”고 덧붙였다.

 

AI타임스 박혜섭 기자 phs@aitimes.com

 

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