[사이다] ① 소실점 활용해 카메라 왜곡 잡은 자율주행 AI…한쪽 정보만 보던 AI

[기자]
한 주간 주목할 만한 사이언스 이슈를 다 모아온 권석화 입니다.

자율주행차가 주변을 더 정확하게 볼 수 있는 인공지능이 개발됐습니다.

국내 연구진이 소실점이라는 그림의 원근 개념을 인공지능에 적용한 건데요.

화면 보시겠습니다.


소실점은 그림에서 평행한 선이 멀리서 만나 보이는 지점입니다.

사람이 소실점을 보고 깊이감을 느끼듯, 이 인공지능도 소실점을 기준으로 영상 속 거리와 깊이를 재구성하는데요.

연구팀은 이 모델이 멀리 있는 건 키우고 가까운 건 줄여 전체 공간을 균형 있게 보정하고, 소실점을 따라 이미지를 분석해 3차원 공간을 더 입체적으로 이해하도록 했습니다.

이렇게 원본과 보정된 영상을 합쳐 완성도 높은 3D 지도를 만들어낼 수 있게 된 겁니다.

실험 결과, 멀리 있는 나무나 겹친 차량도 정확히 구분해냈다고 하는데요.

연구진 설명 들어보시죠.

[주 경 돈 / UNIST 인공지능대학원 교수 : 카메라는 3차원 공간을 2차원 이미지로 투영해 관측하기 때문에 깊이 정보가 손실되고, 실제로 3차원에서는 크기가 비슷한 물체이더라도 가까운 물체는 크게, 멀리 있는 물체는 작게 관측이 되는 정보의 불균형이 문제가 될 수 있습니다. / (소실점을 활용해) 인공지능 모델이 이미지 속 3차원 공간 구조를 이해하고 거리에 따른 정보 불균형을 보정해 3차원 공간에 대한 균형 정보를 활용할 수 있도록….]

연구팀은 고가의 센서 장비 없이도 3차원 공간을 예측할 수 있어 자율주행차는 물론, 로봇과 지도 제작, AR 기술 등에도 폭넓게 활용될 수 있을 것이라고 기대했는데요.

이제는 자동차가 주변을 입체적으로 이해하는 날이 머지않은 것 같습니다.

YTN 사이언스 권석화 (stoneflower@ytn.co.kr)