자율주행 기술의 빠른 진화와 사물인식 기술에 대한 발전이 얼마나 빠른속도로 진화 발전을 하고있는지에 대해 이야기 해보는 시간을 가져보도록 하겠습니다.
혁신적인 연구와 다양한 응용 분야
2014년 이후, 인공지능 분야는 딥러닝을 중심으로 빠르게 발전해왔습니다. 다양한 산업 영역에 범용 기술로 활용 가능한 혁신적인 연구들이 끊임없이 등장하고 있습니다. 이 중에서도 자율주행 분야가 활용 가치가 높은 응용 분야 중 하나로 선정되어, 학계와 연구 기관에서는 자율주행 기술을 위한 다양한 최신 연구를 진행하고 있습니다. 다양한 산업 영역에 범용 기술로 활용 가능한 혁신적인 연구들이 끊임없이 등장하고 있습니다.
자율주행의 핵심, 사물인식 기술
자율주행 기술의 핵심은 사물인식 기술에 있습니다. 지능형 주행 및 자율주행과 관련된 모든 기능은 주변 상황을 정확하게 인식하는 데에서 출발합니다. 사물 인식 기술은 단순한 감지를 넘어, 인식된 사물의 종류와 의미를 이해하는 단계까지 포괄하고 있습니다. 사물 인식 기술은 인식된 사물의 종류와 의미를 이해하는 단계까지 포괄하고 있습니다.
기술의 구현 난이도와 센서 다변화
자율주행 기술 분야의 사물인식 기술은 높은 정확도와 실시간 처리를 필요로 하기 때문에 기술의 구현이 매우 어렵습니다. 시각 정보에 의존하는 운전자와는 달리, 자동차는 다양한 센서를 활용하여 주행 정보를 복합적으로 활용해야 합니다.
일부 기업은 카메라만을 활용하여 전방의 차량이나 차선을 감지하는 기술을 선보이고 있으며, 다수의 기업들은 카메라와 함께 레이더, 라이다, 초음파, 적외선 센서 등을 복합적으로 활용하고 있습니다. 자율주행 기술 분야에서는 높은 정확도와 실시간 처리가 필요하여 기술의 구현이 매우 어려운 편입니다.
딥러닝의 발전과 자율주행 기술의 혁신
최근까지 발전해 온 딥러닝은 기존의 제약을 혁신적으로 극복하고 있습니다. 딥러닝을 활용한 시각 인식 기술은 이미 인간의 수준을 뛰어넘고 있습니다. 예를 들어, ImageNet Challenge에서는 2015년 마이크로소프트가 96.43%의 정확도로 인간의 인식률(94.90%)을 추월하는 성과를 달성했습니다. ImageNet Challenge에서는 2015년 마이크로소프트가 96.43%의 정확도로 인간의 인식률(94.90%)을 추월하는 성과를 달성했습니다.
자율주행 기술에 빠르게 적용되는 시각 인식 지능
발전된 시각 인식 기술은 자율주행 기술의 구현에 빠르게 적용되고 있습니다. 다양한 사물을 높은 정확도로 인식하는 기술은 주변의 차량, 보행자, 표지판 등을 인식하는 수준으로 발전했습니다. 어두운 밤이나 악천후와 같은 기상 환경에서도 높은 정확도로 사물을 인식할 수 있는 기술이 연구 기관과 기업에서 개발되고 있습니다.
실제로 Nvidia 등의 기업은 인간의 시각으로는 어려운 물체까지 더 높은 성능으로 인식 가능한 기술을 시연하고 있습니다. Nvidia 등의 기업은 인간의 시각으로는 어려운 물체까지 더 높은 성능으로 인식 가능한 기술을 시연하고 있습니다.
문맥적 의미를 이해하는 인공지능의 발전
더 나아가, 인식된 사물들의 의미를 이해하는 수준으로 인공지능은 발전하고 있습니다. 보행자의 움직임, 차량의 진행 방향, 도로의 특징 등 이미지 내 인식된 사물들의 문맥적 의미를 이해하는 것이 중요합니다. 이러한 문맥적 의미를 이해하는 기술은 각기 다른 기능의 차량 제어 기술을 구현하는 데 큰 역할을 하고 있습니다.
과거에는 복합적으로 수집된 다양한 센서 정보를 종합적으로 분석해야 했지만, 이미지 정보만으로 사물을 인식하고 이해하는 것이 가능해지면서 새로운 인공지능 역량을 가진 기업들이 주도적으로 자율주행 기능을 구현할 수 있게 되었습니다. 이미지 정보만으로 사물을 인식하고 이해하는 것이 가능해지면서 새로운 인공지능 역량을 가진 기업들이 주도적으로 자율주행 기능을 구현할 수 있게 되었습니다.