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[초점] 자율 주행의 경제학 다시 쓰는 인퓨즈넷(EnfuseNet)는 어떤 것
[초점] 자율 주행의 경제학 다시 쓰는 인퓨즈넷(EnfuseNet)는 어떤 것
  • 변희진 기자
  • 승인 2020.07.03 16:12
  • 댓글 0
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자율주행을 갖추기 위해서는 고비용을 투입해야 한다. 센서나 카메라도 고가이지만 데이터를 분석하는 라이다(LiDAR)를 비롯한 소프트웨어 비용도 만만찮다.

캡제미니 그룹 소속 캠브리지 컨설턴트가 초저비용, 고화상 뎁스 데이터를 이용해 자동차 제조사와 자동차 공급 업체들이 자율주행의 경제학을 새로 쓰게 될 프로그램을 선보여 주목된다.

캠브리지 컨설턴트이 선보일 자율주행 자동차 전용의 혁신적인 인공지능 프로그램은 인퓨즈넷(EnfuseNet)다.

이는 불과 몇 십 달러에 불과한 저비용 센서와 카메라 등 하드웨어를 이용해 취합한 데이터를 융합하는 시스템이다. 해당 데이터를 융합해 자율 시스템의 이상적인 기준점인 고화질 뎁스 데이터(depth data)를 생성한다. 결과물은 매우 혁신적이다..

자율주행 자동차의 상업화가 실현 가능할 지는 아직 미지수이다.

글로벌 시장은 코로나19 팬데믹으로 인해 2020년 3% 이상 경기가 하락할 것으로 예상되며 경기가 회복되는 데까지는 수 년이 소요될 것으로 보인다.

높은 기술 비용은 자동차 업계가 단순히 고급 차량을 넘어 대중시장까지 ADAS(첨단운전지원시스템) 도입을 확대하는데 큰 장벽이 되고 있다.

이퓨즈넷 미디어 이미지
인퓨즈넷 미디어 이미지

실제 자율주행 테스트를 하기 위해서는 수 백만 마일을 주행해야 하는 소위 ‘무한 경쟁’이 필요하다. 때문에 초기 우위를 점한 소수의 선두 기업을 제외하고는 시장 진입이 거의 불가능한 상황이다.

이러한 배경으로 캠브리지 컨설턴트는 최초의 저비용 고화상 자동차 인식 기술인 인퓨즈넷을 개발하게 됐다고 설명했다.

자동차 제조 업체들과 모빌리티 기술 기업들이 자율주행시스템의 핵심 요소를 초저비용으로 구현하고 자율 주행 사업을 자동차 업계의 새로운 주력 분야로 성장시킬 수 있도록 지원한다는 것이다.

정확하고 상세한 뎁스 포인트 클라우드 (depth point cloud) - 자동차 주변 환경의 3D 뷰 -구축은 자율 의사 결정 시스템의 핵심 기술이다.

현재 자율주행 자동차는 2D 카메라 인풋 데이터를 활용하는 뎁스 데이터를 LiDAR 또는 레이더로 분석하는 방식이다.

LiDAR가 가장 정확한 분석 장치임에는 분명하나, LiDAR의 기계 회전에 소요되는 비용 단가가 수 천달러에 달할 정도로 고비용 장치이다. 때문에 고급 차량 시장을 넘어 이를 대중화 시키는 것이 거의 불가능하다.

레이더는 저비용 장치이긴 하지만 고화질 이미지를 생성하는데 필요한 뎁스 포인트를 충분히 제공하지 못한다는 한계점이 있다.

이에 반해 인퓨즈넷은 표준형 RGB 카메라와 저화질 뎁스 센서로부터 데이터를 수집하는데 장치 당 비용은 몇 십달러에 불과하다. 특히 신경망(neural network)을 적용해 실제 인풋 데이터보다 훨씬 높은 화상의 뎁스를 예측할 수 있다.

또 인퓨즈넷의 뎁스 정보는 이미지 픽셀 단위 별로 생성되기 때문에 이미지 내 모든 개별 사물의 뎁스 데이터와 신뢰도 높은 예측치를 얻을 수 있다.

인퓨즈넷은 가상 학습 환경 내 합성 데이터 (synthetic data)로 학습했고, 실제 데이터로 테스트를 실시한 결과 놀라운 성능을 보였다.

이에 따라 OEM과 자동차 공급 업체들은 인퓨즈넷을 활용해 자체 ADAS 인식 알고리즘을 훈련시키는데 필요한 실제 데이터의 수집 시간, 복잡성, 비용적 한계를 극복할 수 있게 됐다.

픽셀 단위의 신뢰도를 가진 고품질 뎁스 포인트 클라우드 생성을 통해 인퓨즈넷은 설명성(explainability)과 추적성(traceability)를 향상시킬 수 있고, 더 나아가 안전이 핵심인 응용분야에서 소위 “블랙 박스” 의사결정의 리스크를 줄일 수 있게 됐다.

인퓨즈넷의 기저모델은 CNNs(합성곱 신경망), FCNs(완전 합성곱 신경망), 사전 훈련된 요소, 전이 학습 및 다중 목적 학습, 그리고 기타 뎁스 예측 성능 최적화 방법을 융합한 완전히 새로운 아키텍쳐를 기반으로 한다.

캠브리지 컨설턴트의 트렌스포트 인프라 디렉터인 토마스 카모디 (Thomas Carmody)는 “이번 개발은 ADAS 시스템 및 기술의 높은 비용 문제를 해결하기 위한 노력에서 시작됐다. 인퓨즈넷은 최첨단 AI 기술이 접목된 센서 시스템 설계 분야에서 캠브리지 컨설턴트가 30년간 쌓은 노하우가 응축된 결과다”며 “인퓨즈넷은 초저비용으로 성능적 혁신을 이뤄냈고 이는 앞으로 자율 주행 분야의 대중화에 크게 기여할 것으로 예상된다”고 말했다.

인퓨즈넷은 캠브리지 컨설턴트가 선보인 최신 AI 혁신 시스템이다. 캠브리지 컨설턴트는 데이터 과학자와 엔지니어들이 최첨단 AI 기술을 연구하고 이를 활용해 세계를 놀라게 할 혁신 상품과 서비스를 개발할 수 있는 독특한 사내 실험연구 문화를 양성하고 있다.

캠브리지 컨설턴트는 오프로드(off-highway), 모빌리티 서비스(MaaS), 스마트 인프라 등 자동차 산업 기술 개발 분야에서 쌓은 오랜 경험을 토대로 자동차 업계 고객사들이 자율 주행 시장의 기회를 잡을 수 있도록 협업하고 있다.


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