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센서 VS 딥러닝, 무인자동차 시장의 승자는?

안녕하세요~ 대학생 기자단 8기 표주현, 조상률입니다.

기업들이 앞다퉈 개발하고 있는 핫한 아이템 중에 무인자동차가 빠질 수 없죠? 여러분은 무인자동차에 대해서 얼마나 알고 계신가요? 몇 년 전부터 떠오르고 있는 키워드인 만큼 많은 분들이 알고 계실 것입니다. 그런데 무인자동차가 ‘센서(Sensor)’를 이용해 스스로 주행하거나  ‘딥러닝(Deep Learning)’을 통해 주행할 수 있다는 점도 알고 계셨나요?

오늘은 무인자동차의 두 가지 작동원리에 대해 소개해 드리고자 합니다.

무인 자동차 이미지▲ 운전자가 핸들을 잡지 않고도 스스로 주행하는 무인자동차

센서’를 통해 모든 것을 파악한다!

스스로 주행하기 위해 가장 필요한 것은 다른 차량의 위치를 파악하는 것이겠죠? 이를 위해 무인자동차 유리창 안쪽에 도로표지판과 차선 등을 인식하는 영상카메라가 있습니다. 차량 주행 위치를 파악하기 위한 위성위치확인시스템(GPS) 장치도 필요합니다.

GPS 기반 무인자동차 이미지▲ 차선 인식과 GPS를 통해 위치를 파악하는 무인자동차

스스로 주행하기 위해 가장 필요한 것은 다른 차량의 위치를 파악하는 것이겠죠? 이를 위해 무인자동차 유리창 안쪽에 도로표지판과 차선 등을 인식하는 영상카메라가 있습니다. 차량 주행 위치를 파악하기 위한 위성위치확인시스템(GPS) 장치도 필요합니다.

센서를 통한 무인자동차 이미지▲ 센서를 통해 장애물을 인식하고 사고를 방지할 수 있는 무인자동차

또한 주행을 할 때 가장 중요한 것은 바로 안전이겠죠? 무인자동차는 차량 주위의 장애물을 인식하여 사고를 방지할 수 있는 역할을 하는 센서들도 들어갑니다. 레이더 센서를 통해 차량 전방의 장애물을 인식하고, 자동차 지붕에 레이저 스캐너를 부착하여 추월하는 자동차를 피할 수 있습니다. 또한 초음파 센서도 사용되는데, 이는 차량 주변의 근접 장애물을 인식합니다. 이러한 센서를 통해 고속 주행을 위한 차간 거리를 조정하고, 도로와 차선을 인지하는 기술을 통해 스스로 운전할 수 있습니다.

‘딥러닝’을 통해 게임처럼 주행한다!

최근 엄청난 관심을 끌었던 ‘알파고’ 기억 나시나요? 바둑은 경우의 수가 너무나 많아 인간처럼 사고할 수 없는 기계가 인간을 이기기 어렵다고 했던 게임인데 인공지능 소프트웨어인 ‘알파고’가 프로 바둑 기사를 이기면서 전세계 이목을 집중시켰었죠. 그 유명한 알파고가 바로 딥러닝 방식을 이용한 프로그램이었습니다.

– 딥러닝이란?

딥러닝 이미지

딥러닝은 컴퓨터에게 사람처럼 ‘사고’하는 방식을 가르치는 알고리즘입니다. 예를 들어, 사람이 ‘사과’라는 물체를 쳐다볼 때 세상에 존재하는 사과는 모두 조금씩 다르게 생겼지만 그 특징을 보고 ‘사고’하여 그것이 ‘사과’라는 것을 인식하는데요. 개발자들은 이러한 점을 착안해서 컴퓨터에게 사람의 뉴런과 유사한 ‘신경망’을 만들고 이와 연계하여 ‘확률’을 이용한 알고리즘으로 프로그램을 설계하였습니다. 이 알고리즘의 목적은 컴퓨터가 인간의 영역으로만 생각되던 ‘추상적’인 요소들을 이해할 수 있게 구현하는 것입니다. 쉽게 말해 ‘사과’의 이미지를 본 컴퓨터가 그것이 사람이 먹는 과일인 ‘사과’라는 것을 인지할 수 있도록 만들어 주는 것입니다.

– 무인자동차에 적용된 딥러닝

딥러닝 레이싱 게임 이미지▲ 레이싱 게임을 통해 학습할 수 있는 ‘딥러닝’

다음 두 개발자들의 대화를 통해 자율주행을 구현하는 방식으로써 딥러닝이 이용되게 된 배경에 대해 알아볼까요?

A : 짠~ 드디어 무인자동차를 완성했어~ 멋있지?

B : 멋있긴 한데.. 뭐가 이렇게 덕지덕지 붙어있어?

A : 응. 이게 다 센서들이야. 적외선센서, 레이저, 음파센서, 그 외에 12개가 더 달려있지..

B : 그래? 뭐가 이렇게 많이 필요하지? 사람도 운전을 잘하는데, 사람은 눈이 두 개뿐인걸?

A : …?

B : 카메라 두 개만 사람의 눈 역할을 대신하고 컴퓨터가 알아서 생각하며 운전하게 하면 훨씬 간단하지 않을까?

또 다른 재미있는 일화는 개발팀이 학습을 위해 실제로 자동차를 이용한 것이 아닌 ‘게임’을 통해서 학습했다는 것입니다. 레이싱 게임을 틀어놓고 모니터화면을 카메라로 비춘 다음 10배속으로 ‘게임’을 실행하며 학습시킨 결과, 1개월만에 엄청난 성과를 거두었다고 합니다. 아이디어가 정말 엄청나죠?이런 생각에서 개발되기 시작한 딥러닝 방식의 자율주행 자동차는 사람의 눈과 비슷하게 3개의 카메라만으로 구성되어있고 실제로 시제품을 만들고 학습한지 1개월만에 자율주행이 가능한 수준이 되었다고 합니다.

이렇게 센서와 딥러닝, 두 가지 방법을 통해 스스로 주행하는 무인자동차에 대해서 알아보았는데요. 어떤 방식을 더 선호하시나요? 다가올 미래의 자동차는 더 다양한 방식으로 개발될 것 같습니다. 앞으로 상용화되어 우리의 생활을 더욱더 편리하게 만들어줄 무인자동차의 미래가 기대해 봅니다.

 

글: 삼성SDS 대학생 기자단 8기 표주현, 조상률삼성SDS 대학생 기자단 8기 단체 사진

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