딥러닝 기술을 활용한 도로 상에 등장하는 사물 인식 프로젝트
4차산업혁명 시대가 시작되면서 인간의 지능을 모방한 인공지능 기술이 여러 분야에 접목되고 있다. 대표적으로 자동차에 접목된 자율주행 시스템이 인공지능 기술을 기반으로 빠르게 발전하고 있다. 자율주행 시스템 핵심 단계인 인식, 판단, 제어 중 인식 단계와 판단 단계에 사용되는 컴퓨터 비전 기술에 대해 탐구해보고 딥러닝 기술을 활용하여 도로 상에 등장하는 물체를 인식해보는 프로젝트를 진행해보기로 했다.
4차 산업혁명의 핵심 키워드에는 인공지능, 가상현실, 사물 인터넷, 로봇, 생명 공학 등이 있다. 4차 산업혁명 시대의 기술을 이용하면 사물과 사물 혹은 사물과 인간이 클라우드를 통해 모두 연결되고 지능화되어 단일 제품이나 서비스로는 불가능했던 일들을 처리할 수 있게 되고, 인공지능을 가진 사물끼리 상호작용하며 서로를 발전 시켜가는 초연결과 초지능을 만들어 갈 수 있다.
4차 산업혁명 시대 IT 기술의 특징은 하나의 디바이스가 다양한 역할을 하도록 디바이스의 역할을 드라마틱하게 확장시킨다. 이전까지의 자동차는 이동 수단에 불과했지만 인공지능과 IT 기술이 결합된 자율주행 시스템을 통해 클라우드 컴퓨터와 연결되어 다른 차량, 도로 상태 등의 주변환경과 실시간으로 정보를 주고받으면서 스스로 주행을 할 수 있다.
자율주행 시스템은 인식, 판단, 제어 3단계 핵심 기술을 통해 만들어진다. 인식 단계에서는 차량에 장착된 레이더, 라이다, 카메라, GPS 및 초음파 센서 등 다양한 종류의 센서들을 통해 주변 환경을 인식한다. 또한 다른 차량, 사물, 도로 인프라, 신호 시스템 및 보행자들과 실시간으로 연결하여 정보를 복합적으로 수집한다. 판단 단계에서는 머신러닝 또는 딥러닝 기술을 활용하여 특정 사물의 정보, 보행자의 다양한 형태와 움직임을 분류하고 파악하며, 차량의 진행 방향, 차도와 인도를 구분한다. 이런 데이터를 바탕으로 운전 방법을 학습하여 정밀한 자율주행 판단을 수행한다. 제어 단계에서는 차속 조절, 조향, 제동, 운전자 알림 등을 통해 자율주행 시스템이 인식하고 판단한대로 차량을 움직이게 만든다.
인간의 두뇌 속의 신경세포를 모방하여 수학적으로 모델링한 인공신경망을 이용해서 데이터를 학습시켜 분류 및 예측이 가능한 시스템을 만드는 기술이다. 딥러닝은 크게 데이터 수집, 데이터 가공, 모델 학습, 예측 4단계를 통해 훈련해서 스스로 의사결정을 할 수 있게 된다.