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K-스타일 더 정확하고 더 안전한 자율주행 시스템 개발 선도 차량 임베디드 소프트웨어 연구실

‘사람보다 안전한 자율주행 시스템 개발에 앞장서다’

자동차IT융합학과 김종찬 교수 & KUUVe 강전웅, 남현우 학생 & 자동차공학전문대학원 장원석, 정한샘 학생

상상 속에서 존재하던 자율주행 자동차가 현실화를 앞두고 있다. 운전자를 보조하는 단계를 넘어 자동차가 스스로 판단하고 주행하는 상용 서비스도 속속 등장하고 있다. 지금 같은 발달 속도라면 사람이 운전자가 아닌 탑승자 역할만 하게 될 날이 머지않아 보인다. 사람의 영역이던 운전을 자동차가 대신하기 위해선 수많은 소프트웨어가 탑재되어야 한다. 자율 주행에 필요한 다양한 시스템을 연구 개발하는 국민대학교 자동차IT융합학과 김종찬 교수의 차량 임베디드 소프트웨어 연구실을 찾아가 보았다.

최고 권위 자랑하는 학술대회에서 인정받아

김종찬 교수 연구팀이 주도한 실시간 객체 검출 시스템 연구 결과가 담긴 논문이 지난 12월 IEEE(국제전기전자학회) RTSS(실시간 컴퓨터 시스템 분야)에 채택됐다. 제출된 전체 논문 수 대비 채택 비율을 말하는 acceptance rate가 20%에 불과한 이번 학술대회는 학회 수준으로만 따져 봐도 세계적으로 손에 꼽을 정도의 위상을 지녔다. RTSS 이름만으로도 연구 결과의 성과가 상당했음을 짐작할 수 있는 이유다. 김종찬 교수는 실시간 시스템 분야 연구자로서 대단히 영광스러운 결과라고 소감을 밝혔다.

▲ 자동차IT융합학과 김종찬 교수

“컴퓨터 분야는 다른 분야와 달리 SCI 저널보다 최우수 학술대회의 결과가 훨씬 중요한데요. RTSS는 비교 대상이 거의 없는 컴퓨터 분야 최고의 학술대회인 만큼 무척 기쁘게 생각합니다.”

자율주행 기술은 주변 차량의 위치·방향, 차선, 보행자 등 객체를 감지하는 ‘인지’, 이러한 인지 정보를 분석해 차량에 행동 명령을 내리는 ‘판단’ 그리고 판단 결과에 따른 ‘제어’의 3가지 핵심요소로 구성된다. 자율주행의 시작인 ‘인지’ 단계에서 가장 중요한 비중을 차지하는 것이 객체 검출 시스템이다. 김종찬 교수 연구팀은 물체가 등장한 순간부터 카메라를 거쳐 인지 완료까지 걸리는 시간을 최신 기술 대비 평균 76% 단축해 자율주행의 안전성을 개선했다.

“기존의 시스템들은 미리 주어진 이미지 파일은 빠르게 처리하지만, 카메라와 연결하는 순간 심한 지연이 발생합니다. 높은 프레임률 즉, 초당 처리하는 이미지의 수를 극대화하는 구조가 문제가 되는 거죠. 물론 프레임률이 높으면 연속된 이미지 사이의 세밀한 변화를 감지할 수 있죠. 하지만 갑작스러운 물체의 등장부터 감지까지의 시간이 지체되거든요. 우리의 연구는 시스템 구조를 바꿔서 프레임률을 약간 희생하면서 지연시간을 획기적으로 줄이는 방식입니다.”

실력 있는 자율주행 인재로 가득한 연구실

실시간 객체 검출 시스템의 지연시간 단축 연구에는 석사과정 장원석, 정한샘 학생이 함께 했다. 김종찬 교수가 미국에 체류하며 연구년을 보내고 있기 때문에 한국의 연구생들과 24시간 2교대로 연구가 이루어지는 셈이다. 장원석 연구생은 객체 검출 시스템을 자신들만큼 깊이 분석한 팀은 없을 거라며 힘주어 말했다.

▲ 김종찬 교수와 함께 RTSS 채택 논문 연구를 수행한 정한샘, 장원석 학생

“실시간 객체 검출 시스템의 구조와 구동 방식 등에 대해서 정말 철저하게 분석했어요. 문제점을 찾아야 개선점을 도출할 수 있으니까요. 그 결과 객체 검출까지 1.3초가 소요되던 걸 0.3초 이내에 판별할 수 있도록 최적화를 이루어냈습니다.”

객체 검출 시간 단축은 자율주행 안전성 개선을 의미한다. 정한샘 학생은 이번에 개발한 기술을 연구실에서 진행 중인 화물차 군집 주행 운영기술에 적용해 테스트를 진행 중이라고 설명했다.

이를 실제 자동차에 적용했을 때 소프트웨어가 어떤 결과를 내는지 확인하는 계기가 될 것이다. 두 사람은 자신들이 참여한 연구가 상용화돼 자율주행 자동차의 안전성에 기여할 수 있다면 그보다 보람찬 일은 없을 거라고 입을 모았다.

현재 다양한 연구를 활발히 진행 중인 차량 임베디드 소프트웨어 연구실에는 대학원 학생 외에도 학부 학생들도 여러명 있다. 지난 10월 개최된 제4회 판교자율주행모빌리티쇼의 배달 모빌리티 공모전에서 우승을 차지한 국민대학교 자율주행 연구 동아리 KUUVe는 연구실 소속 학부생들이 주축이 되어 만든 팀이다.

▲ 판교자율주행모빌리티쇼 현장 모습. KUUVe팀은 최종우승을 차지했다.

이번 판교자율주행모빌리티쇼는 자율주행차·드론·로봇 등 비대면 서비스에 적용 가능한 기술과 제품을 중심으로 전시, 체험, 경진대회 등 다채로운 프로그램이 마련됐다. KUUVe팀은 배달 모빌리티를 활용한 자율주행 기술 서비스 아이디어 및 구현 방법을 주제로 한 자율주행 배달모빌리티 공모전에 참가했다. 이들은 1차 사업계획서 평가와 2차 발표평가 후 주행미션을 거쳤다. 2017년 창단 이래 각종 경진대회에서 좋은 성적을 거두며 뛰어난 역량을 선보이고 있는 KUUVe팀. 그간 쌓아왔던 경험을 바탕으로 최적화시킨 소프트웨어를 적용해 주어진 배달 미션을 중심으로 신호등 인식, 돌발 장애물, 주차 미션 등을 성공적으로 수행해 1위를 차지할 수 있었다.

대회 우승, 알파프로젝트가 큰 힘 돼

김종찬 교수는 KUUVe팀을 자동차 하드웨어부터 소프트웨어까지 전체적인 역량을 가진 팀이라고 평가했다. 균형 잡힌 기술 스택을 가지고 있어 어떤 어려운 문제도 빠르게 해결 방법을 찾아내며 매년 성장하고 있다고 말이다. 차량 임베디드 소프트웨어 연구실 학부 연구생으로 KUUVe팀의 회장을 맡은 강전웅 학생은 연구실 선배들에게 얻은 조언이 큰 힘이 됐다고 말했다.

“자율주행이 학부생 수준에서 손을 대기 어려운 점이 참 많아요. 하지만 교수님과 선배님들의 도움을 받아 실력을 키울 수 있었다고 생각해요. 해결하기 힘든 상황에 직면했을 때 선배님들이 작은 방향만 제시해주셔도 큰 힘이 되거든요.” 또한, 그는 차량에 국한되지 않는 자율주행 통합 시스템 개발을 목표로 더 큰 대회에 도전해 보고 싶다는 바람을 내비쳤다.

▲자율주행 연구 동아리 KUUVe팀의 남현우, 강전웅 학생

“코로나19 영향으로 배달 서비스 같은 분야에서도 자율주행 모빌리티에 큰 관심을 갖는 것 같아요. 앞으로 자율주행이 범위를 확장해서 다양한 주제의 대회가 생길 거라고 예상되는데요. 기회가 된다면 선배님들처럼 국제 대회에서도 활약해보고 싶습니다.”

올해는 코로나19 여파로 취소된 대회가 많아 아쉬움이 크다. 게다가 대회 일정 변경이 잦아 어느 때보다 어려움이 많았다는 남현우 학생은 알파프로젝트 덕분에 연구에 매진할 수 있었다고 전했다.

“2학기에 두 개의 대회 일정이 겹치는 바람에 무척 힘들었는데요. 알파프로젝트로 학점을 대신할 수 있었기 때문에 대회에서 좋은 성과를 거둔 것 같아요.”

대회 준비 과정에서 오차 발생의 원인 분석에 가장 많은 시간을 쏟았다는 KUUVe팀 학생들은 기록보다는 계획대로 완벽히 미션을 수행하는 프로그램을 개발하는 데 최선을 다할 것을 약속했다. 아주 작은 오차가 큰 문제를 일으키는 원인이 되기 때문이다.

자율주행에 있어 최우선 과제는 바로 안전성이다. 김종찬 교수 역시 안전성의 기본이 되는 자율주행 인지 시스템 최적화 연구를 계속해 나갈 계획이다. 장기적으로는 인간 운전자가 그러하듯 주변 환경의 변화에 따라 선택적으로 컴퓨팅 자원을 집중시켜 자율주행의 안전성을 극대화하는 것이 목표다. 4차 산업혁명 자율주행 자동차 분야를 선도할 국민대학교 차량 임베디드 소프트웨어 연구실의 미래가 기대된다.

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