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▲  자율주행차량은 그동안 빗속이나 어두운 조명 아래에서는 도로표지판을 읽는데 어려움이 있었다. 하지만 최근 이 문제를 해결할 기술이 완성 막바지에 와 있다.
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자율주행차량은 언제쯤 도로 위를 활보하게 될까요? 현재 자율주행차량은 사람의 도움 없이 서울에서 부산까지 이동할 수 있을 만큼 기술이 갖춰져 있습니다. 단, 날씨가 맑아야 합니다. 아직 자율주행차량은 빗속이나 어두운 조명 아래에서 도로표지판을 제대로 인식하는 데 어려움이 많습니다.

그런데 연구자들은 이 기술이 완성 막바지에 와 있다고 말합니다. 최근 이와 관련해 우리나라 연구진이 미국 과학저널 <PLOS ONE>에 발표한 논문 내용이 과학전문지 <사이언스>에 소개되었습니다.

자율주행차량은 카메라를 이용해 도로표지판의 모양이나 색깔과 같은 독특한 특징을 감지해냅니다. '정지신호'나 '100km 속도제한' 같은 표지판을 읽어내는 것이지요. 하지만 비가 내리거나, 주위가 어둡거나, 나뭇가지가 표지판을 가리면 차량이 신호를 정확히 파악하기가 어렵습니다. 그래서 불확실한 신호가 나타날 때면 운전자가 수동으로 조작을 해야 하기 때문에 자율주행차량에 온전히 운전을 맡긴 채 편히 쉴 수가 없습니다.

이 문제를 해결하기 위해, 숙명여자대학교와 연세대학교 연구팀은 도로표지판의 상대적인 반사도에 초점을 맞추었습니다. 주위 환경 이미지를 끊임없이 포착해 읽어내는 기계학습(machine learning 머신 러닝) 알고리즘 기법을 이용한 것입니다. 광고판처럼 주행과 상관없는 신호도 감지해냅니다. 기계학습의 특징은 여러 이미지를 동시에 빠르게 살펴보고 신속한 판단을 내린다는 점입니다. 이미지를 한 장씩 처리했던 이전의 방식에서 달라진 부분입니다.

교통신호로 판단된 이미지는 나선신경망기술(convolutional neural network : 인공지능을 이용하여 웹 사용자의 패턴을 인식하는 방식) 방식의 프로그램을 통과합니다. 이것은 인간이 시각을 통해 사물의 정보를 알아내는 방식과 같습니다. 모양, 기호, 숫자와 같은 구체적인 특징을 총체적으로 파악해 사물을 인식하는 것입니다.

예를 들어 어떤 나라에서 원형 기호로 교통신호규칙을 나타내고 삼각형은 경고를 나타냅니다. 따라서 도로가에 있는 원형이나 삼각형 기호는 교통신호일 가능성이 높습니다. 거기에 속도제한 숫자나 경고를 뜻하는 문자가 있다면 그것은 확실한 교통신호입니다. 차량은 이 신호에 따라 움직입니다. 만일 제대로 된 정보가 들어 있지 않다면 그 이미지는 폐기됩니다.

컴퓨터 성능이 향상되면 고해상도 이미지를 빠르게 해석해 차량에 정보를 제 때 제공할 수 있습니다. 차량이 지나가면서 주위의 모든 신호를 판독해내는 것은 대단히 중요합니다. 차량의 앞쪽에 펼쳐진 이미지에서 미리 정지신호를 발견하고, 멈출 준비를 할 시간적 여유가 생기기 때문입니다.

울산대학교 자율주행차량 연구원인 조강현 박사는 자율주행차량이 '교통신호인식시스템' 없이 복잡한 도로환경을 안전하게 탐색하는 것은 불가능하다고 말합니다.

"자율주행차량은 차량 외부에서 어떤 상황이 벌어지는지 알 수 없기 때문에 주위 물체들을 보고 상황을 인식할 수밖에 없습니다. 이를 위해선 안전한 내비게이션으로 정확한 정보를 파악하고 식별하는 것이 아주 중요합니다."

자율주행차량이 상용화되기까지 아직 여러 단계가 남았습니다. 자동차 제조사들은 차와 사람이 함께 운전하는 하이브리드 공조시스템을 준비 중입니다. '반자동 자동차'인 셈이죠. 차량은 거리 표지판을 인식해 정지 신호에 멈추거나 운전자가 제한속도를 초과했을 때 운전자에게 신호를 보냄으로써 사람의 실수를 바로잡아줄 수 있습니다.

연구팀은 앞으로 각 나라의 신호에 맞춰 프로그램을 개선해 나갈 예정이라고 밝혔습니다.