딥러닝 기술은 상상하기 어려울 만큼 발전하고 있습니다. 복잡하고 예측 불가능한 도로에서 안전한 주행을 위해서는 딥러닝이 필수입니다. 딥러닝은 엄청난 데이터를 학습하여 스스로 판단, 행동하는 인공지능이며, 자율주행 자동차에서 핵심적으로 활용되고 있죠.
딥러닝 활용의 중요성
자율주행 자동차에서 딥러닝 활용 / 보행자 / 표지판 인식, 충돌 회피
주행 경로 계획 / 장애물 회피 / 실시간 경로 탐색
자율주행 시스템의 지속적인 학습
딥러닝 활용의 중요성
딥러닝은 자율주행 자동차의 핵심 기술로, 안전하고 효율적인 자율주행을 가능하게 하죠. 다양한 센서를 통해 얻어지는 실제 주행 데이터를 끊임없이 스스로 학습하면서 성능을 향상시킬 수 있기 때문입니다. 즉, 사물을 인식하고 경로를 탐색하고 주변의 환경을 판단해 급정지 또는 급핸들 조작과 같은 위험한 상황을 미리 예측할 수 있기 때문입니다.
따라서 딥러닝을 통해 자율주행 자동차는 복잡하고 예측 불가능한 도로 환경에서 스스로 안전하게 운전하기 때문에 운전자의 피로도도 줄이고 교통 흐름을 개선하는데 기여할 수 있습니다.
실제로 유튜브 영상을 보면 테슬라 차량을 타고 가다가 돌발적으로 튀어나오는 사람과 충돌하지 않고 급정거를 하는데 자동 급정거 시스템이 사람 반응 속도보다 빠르게 작동되어 사고를 피할 수 있었던 영상들이 종종 보이고 있죠.
자율주행 자동차에서 딥러닝 활용
객체, 이미지 인식
이미지나 객체 인식을 하기 위해서는 센서가 반드시 필요합니다. 센서로부터 얻어지는 외부 환경의 정보를 컴퓨터가 처리할 수 있는 형태의 데이터로 변환해 주죠. 따라서 객체 인식 시스템은 센서를 통해 얻은 데이터를 분석하여 이미지나 비디오 속의 특정 객체를 식별합니다.
객체 인식에 주로 사용되는 다양한 센서는 아래와 같습니다.
- 카메라 : 시각 정보를 얻기 위한 가장 일반적인 센서로, 컬러 이미지, 깊이 정보 등 다양한 형태의 데이터를 제공합니다.
- LiDAR(Light Detection and Ranging) : 레이저를 이용하여 물체까지의 거리를 측정하는 센서입니다. 자율주행 자동차에서 정밀한 거리 측정을 위해 사용되죠.
- 레이더 : 전파를 이용하여 물체의 위치와 속도를 측정하는 센서입니다. 날씨가 안 좋은 상황에서도 안정적인 성능을 보여주죠.
- 마이크 : 음성, 소음 감지를 통해 주변 정보를 얻습니다.
- GPS : 정확한 위치정보를 제공하며, IMU(Inertial Measurement Unit)으로 차량의 자세 변화를 측정합니다.
자율주행 자동차에 탑재된 딥러닝이 수집된 방대한 데이터를 가지고 다양한 기상 조건, 교통 상황, 시각 등을 스스로 시뮬레이션하여 실제 데이터를 보완하고, 유사한 가상 도로환경을 스스로 만들어 신규 데이터를 생성합니다. 결국 많은 증강 데이터를 스스로 만들어내고, 더욱 안정적인 주행을 위해 데이터를 스스로 쌓죠.
이후 차량, 보행자, 신호등, 위치, 크기, 속도 등 객체, 이미지 종류에 따라 데이터를 구분해서 데이터 학습을 지속적으로 합니다. 이러한 과정에서 데이터에 노이즈가 있다면 스스로 제거하고 데이터 균형을 맞추기 위해 데이터 증강 기법을 활용합니다.
이렇게 가공된 데이터를 딥러닝 모델에 입력하여 학습을 시키면서 정확도, 정밀도, 재현율 등 다양한 지표를 활용하여 모델 성능을 측정하고 수정하여 성능을 향상시킵니다.
이러한 과정에서 중요한 것은 데이터의 양과 질이 높을수록 모델의 성능은 향상되며 정확해집니다. 따라서 모든 기업들이 딥러닝에 적용할 수 있는 어떠한 데이터들이던 그 데이터 확보를 위해 혈안이 되어있습니다.
보행자, 차량, 신호등 인식
카메라와 센서를 통해 수집된 이미지 데이터를 딥러닝 모델에 입력하여 보행자, 다른 차량, 신호등, 표지판 등 다양한 객체를 정확하게 인식합니다. 이를 통해 충돌을 예방하고 교통 법규를 준수하여 안전하게 자율주행을 할 수 있죠.
도로 표면 인식
딥러닝은 노면의 상태(젖은 도로, 눈길 등)를 파악하고, 포트홀과 같은 위험요소를 감지하여 안전한 주행 경로를 계획하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
주행 경로 계획
주행 경로 계획의 모델 학습에는 다양한 딥러닝 알고리즘이 활용되고 있습니다. 주로 사용되는 딥러닝 알고리즘은 순환 신경망(RNN), 합성곱 신경망(CNN), 강화학습, Attention Mechanism 등이 있습니다.
- 순환 신경망(RNN) : 시간 순서에 따라 데이터가 생성되는 특성을 고려하여, 과거의 주행 데이터를 바탕으로 미래의 주행 경로를 예측하는데 효과적인 알고리즘입니다. 즉, 과거의 주행 데이터를 기반으로 미래의 주행 경로를 예측하는데 활용되어 차량의 속도, 가속도, 방향 등을 시간 순서대로 입력하여 다음 순간의 주행상태를 예측할 수 있습니다.
- 합성곱 신경망(CNN) : 이미지 데이터를 처리하는 데 특화된 알고리즘으로, 카메라로부터 얻은 이미지 데이터를 분석하여 차선, 신호등, 보행자 등을 인식하고, 이를 바탕으로 주행 경로를 계획하는데 사용되죠. 예를 들어, 차선 이달 방지 시스템이나 보행자 충돌 방지 시스템에 사용될 수 있습니다.
- 강화학습 : 모델 학습 주체인 자율주행 차량이 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 방법입니다. 자율주행 자동차는 주행 환경을 상태, 행동, 보상으로 정의하고, 강화 학습을 통해 최적의 주행 경로를 찾아갈 수 있도록 도와주죠. 즉, 시뮬레이션 환경에서 다양한 주행 상황을 경험하고, 보상을 통해 학습하여 최적의 주행 코스를 찾아냅니다. 예를 들어, 복잡한 도심 환경에서 최단 시간으로 목적지까지 도달하는 경로를 찾는 문제에 대해 보상 알고리즘을 적용하여 찾아내는 것이죠.
이외에도 정확한 판단을 내릴 수 있도록 데이터의 중요한 부분에 집중하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 Attention Mechanism 기술도 있습니다. 이러한 기술은 갑자기 나타난 장애물에 대해 빠르게 반응하고 안전하게 회피하는 데 활용될 수 있죠.
실시간 경로 탐색
딥러닝 모델은 주변 환경을 실시간으로 분석하여 가장 안전하고 효율적인 경로를 계획합니다. 교통흐름, 도로 공사, 사고 등 예상치 못한 상황에도 유연하게 대처할 수 있죠.
그 원리는 첫번째로 지도 데이터를 이용하는 것입니다. 도로망, 건물, 지형 정보 등의 데이터를 수집하고 디지털화하고 교통 흐름, 사고, 도로 공사 등 실시간 교통 정보를 수집하여 반영합니다. 또한 도로 주변의 관광지, 주유소, 식당 등의 데이터를 수집하여 경로 탐색에 활용하죠.
이후 이러한 교통 데이터를 기반으로 출발지와 목적지 사이의 최단 거리 경로를 계산하면서 실시간 지속적으로 반영하면서 교통 상황 변화의 결과를 사용자에게 알려줍니다.
결국, 이러한 서비스도 방대한 데이터를 기반과 특정 알고리즘을 통해 최적의 경로를 찾아서 경로 탐색 서비스를 제공하는 것입니다.
장애물 회피
딥러닝은 다양한 센서 데이터를 종합하여 장애물을 정확하게 인식하고 충돌을 피하기 위해 급가속, 급감속, 방향 전환 등의 조작을 수행할 수 있습니다. 카메라, 레이더, 초음파 센서, LiDAR 등의 센서를 통해 얻은 데이터를 분석해서 장애물을 피할 수 있죠.
자율주행 시스템의 지속적인 학습
자율주행 자동차는 끊임없이 변화하는 도로 환경에 적응하고 성능을 향상시키기 위해 지속적인 학습이 필수적입니다. 이를 위해 다양한 딥러닝 알고리즘이 활용되고 있고, 각 알고리즘은 데이터 특성과 문제 해결방식에 따라 적합한 영역에서 사용됩니다.
- 데이터 기반 학습 : 딥러닝 모델은 실제 주행 데이터를 통해 지속적으로 학습하며 성능을 향상시킵니다. 이를 통해 새로운 환경이나 예상치 못한 상황에도 적응할 수 있는 능력이 있죠.
- 시뮬레이션 학습 : 실제 도로에서 발생할 수 있는 다양한 상황을 스스로 시뮬레이션하여 딥러닝 모델을 학습시킴으로써 안전성을 높일 수 있습니다.
이렇게 얻어지는 데이터를 가지고 사용되는 딥러닝 알고리즘은 강화 학습, 생성 모델, 전이 학습 등이 있습니다.
- 강화학습의 원리는 자율주행 차량이 주위 환경과 도로에 상호작용하면서 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 방법입니다. 예를 들면, Q-함수를 딥러닝으로 학습하여 최적의 행동을 선택하죠. 대표적인 예는 신호등 상태, 주변 차량의 속도 등을 입력받아 가속, 감속, 방향 전환 등의 행동을 결정할 수 있습니다.
- 생성 모델의 원리는 실제 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성하여 학습 데이터를 증강시키는 데 사용되죠. 예를 들면 GAN을 사용하여 생성 모델과 판별 모델이 서로 경쟁하며 더욱 현실적인 데이터를 생성합니다. 희귀한 기상 조건이나 특수한 도로 환경에서의 데이터를 생성하여 모델의 일반화 능력을 향상 시킬 수 있습니다.
- 여기에서 일반화 능력이란 학습 데이터에 포함되지 않은 새로운 데이터에 대해서도 정확하게 예측하거나 분류할 수 있는 능력입니다. 좀 더 쉽게 얘기하면, 학생이 시험 문제를 풀 때, 교과서에 나온 문제뿐만 아니라 전혀 새로운 유형의 문제도 풀 수 있는 능력이 일반화 능력입니다.
- 여기에서 일반화 능력이란 학습 데이터에 포함되지 않은 새로운 데이터에 대해서도 정확하게 예측하거나 분류할 수 있는 능력입니다. 좀 더 쉽게 얘기하면, 학생이 시험 문제를 풀 때, 교과서에 나온 문제뿐만 아니라 전혀 새로운 유형의 문제도 풀 수 있는 능력이 일반화 능력입니다.
- 전이 학습 원리는 이미 학습된 모델을 기반으로 새로운 문제를 해결하는 방법입니다. 대규모 이미지 데이터셋으로 사전에 학습된 CNN 모델을 활용하여 자율주행 차량의 객체 인식 모델을 초기화하고, 실제 도로 환경에서의 데이터로 미세하게 조정하면서 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
- CNN 모델이란 합성곱 신경망이라고 번역되며, 딥러닝 분야에서 이미지나 영상 데이터를 처리할 때 주로 사용되는 인공 신경망의 한 종류이며, 자율주행의 눈이라고 할 만큼, 카메라를 통해 얻은 이미지를 CNN으로 처리하여 주변 호나경을 인식하고, 안전하게 주행할 수 있습니다.
보행자의 의도 파악, 운전자 행동 예측, 주변 차량의 움직임 예측
예를 들어 보행자의 의도를 파악하는 과정을 보면,
보행자의 움직임과 시선을 분석하여 보행자의 의도를 파악하고, 보행자와의 충돌을 방지합니다. 이러한 과정은 센서를 통해 정보를 수집합니다. 그 센서는 카메라, LiDAR, 레이더 등의 데이터를 수집하죠. 수집된 데이터를 바탕으로 보행자를 다른 물체와 구분하고 보행자의 위치 크기를 파악합니다.
이후 보행자의 자세, 움직임 패턴 등을 분석하여 보행, 달리기, 멈춤 등의 행동을 인식하여 과거 데이터와 현재 데이터를 종합하여 보행자가 어떤 행동을 할지 예측하는 것입니다. 그로써 횡당보도 앞에서 멈춰 선 보행자가 곧 횡단보도를 건널 가능성이 높다고 예측할 수 있죠.
또한 다른 차량의 움직임 패턴을 학습하여 다음 순간의 행동을 예측하고, 이를 통해 충돌 위험을 미리 감지하고 안전거리를 유지할 수 있게 만들죠.
결론적으로 딥러닝은 자율주행 자동차가 인간 운전자와 유사하거나 혹은 더 뛰어난 수준으로 운전을 할 수 있도록 돕는 핵심적인 기술입니다.