국내 연구진과 미국 워싱턴대학(Univ. of Washington) 연구진이 공동으로 개발한 자율주행용 객체 분할 및 추적 기술이 자율주행 분야 사물을 추적하는 국제대회에서 세계 1위를 차지했다.
ICCV 자율주행용 객체분할·추적 비디오트랙 1위
자율주행차 핵심 기술, AI 스마트시티 기술 선도
국내 연구진과 미국 워싱턴대학(Univ. of Washington) 연구진이 공동으로 개발한 자율주행용 객체 분할 및 추적 기술이 자율주행 분야 사물을 추적하는 국제대회에서 세계 1위를 차지했다.
한국전자통신연구원(ETRI)은 지난 11일부터 6일간 개최된 세계최대 컴퓨터비전 학회(ICCV)에서 개최하고 구글이 후원하는 ‘자율주행용 객체 분할 및 추적 기술 부문’ 국제 대회 ‘비디오 트랙’에서 1위를 차지했다고 밝혔다.
ETRI와 미국 워싱턴대학 공동 연구진은 딥러닝 기술 기반 객체 분할 및 추적 프레임워크를 제안해 비디오 트랙에서 세계 최고 수준의 화소(픽셀) 단위 객체추적 정확도로 우승을 차지했다.
본 대회는 자율주행 차량의 시점에서 촬영된 도로 영상을 대상으로 여러 객체를 나누고 추적하는 대회이다.
ETRI 대경권연구센터는 국제공동연구를 통해 개발한 알고리즘으로 주최 측이 제공하는 영상을 분석해 길, 벽, 신호등, 빌딩, 사람 등 20여 개 객체를 추적했다.
연구진의 기술은 객체를 화소 단위로 나누어 형태를 인식하고 색칠한다.
따라서 객체의 세밀한 식별 및 정교한 추적이 가능하다.
기존의 사각 틀로 사물을 인식·추적하는 방식에 비해 훨씬 고도화된 기술이다.
본 알고리즘은 각 픽셀마다 객체인지 아닌지를 스스로 판단하며 객체의 위치 변화를 보다 정확하게 추적하는 기술을 포함하고 있다.
또한 객체 간 연관성을 더욱 정확하게 인식하기 위해 대조학습 기법을 활용해 대회 최고 기록을 달성할 수 있었다고 밝혔다.
ETRI는 본 기술이 자율주행 차량용 객체 분할 및 추적 분야에 특화되어있다고 밝혔다.
아울러, 날씨, 조명변화, 객체 크기, 가림현상, 거리환경 등 다양한 환경 속에서도 타 기술에 비해 성능이 뛰어남을 확인했다고 설명했다.
객체 분할 및 추적 기술은 교차로나 도로 위 차량 및 보행자들의 위치를 정확하고 빠르게 인식할 수 있는 기술이다.
향후 스마트시티용 교통관제 시스템에 적용하면 안전도를 높이고 다양한 서비스 연계도 가능하다.
ETRI는 이번 비디오 트랙 대회에 대경권연구센터 김광주, 김병근 연구원이 참여했으며, 미국 워싱턴대학에서 진능 황(Jenq-Neng Hwang) 교수 연구팀이 참여했다.
연구진은 그동안 대구광역시에서 추진하고 있는 스마트시티 사업지원과 연계하여 교통, 방범분야에서 핵심인 시각정보기반 실시간 교통정보 인식기술과 세이프시티용 다중객체 인식 플랫폼 기술 개발을 주도해 왔다.
ETRI 문기영 대경권연구센터장은 “본 기술은 스마트 교통을 위한 교통량 모니터링, 차량, 보행자 안전 향상 등 4차 산업혁명의 주요 분야인 스마트 시티의 핵심 기술이다. 향후 지방자치단체 등에 적용하여 인공지능(AI) 기반 스마트시티 기술을 선도할 수 있도록 관련 연구를 지속적으로 수행할 것이다”고 말했다.