서울시립대 이승재 교수팀, 자율주행차 에너지효율성 향상 방안 제시

서울시립대학교는 교통공학과 이승재 교수 연구팀이 설명 가능한 인공지능(XAI) 기술을 활용해 자율주행 딥러닝 기술의 에너지 효율성과 안정성을 높이는 방법을 제시했다고 27일 밝혔다.

자율주행차는 여러 센서와 고성능 컴퓨터 시스템을 통해 데이터를 처리하므로 상당한 전력을 소모한다. 이는 자율주행차 확산에 따라 온실가스 배출 증가로 이어질 수 있다.

또한 자율주행차에 적용되는 딥러닝 기술의 의사결정 과정을 직접 확인할 수 없는 '블랙박스 문제'와 이로 인해 발생하는 다양한 사고 사례는 자율주행차의 안정성과 신뢰성에 대한 우려를 키우고 있다.

이에 연구진은 자율주행차의 에너지 효율성을 높이고 사회적 수용성을 개선하기 위한 연구를 진행했다. 자율주행차의 블랙박스 문제는 XAI 기술을 통해 해결했다.

에너지 효율 개선은 딥러닝 모델의 에너지 효율성을 평가해 자율주행차의 에너지 소비를 최적화하는 방법을 제안했다. 특히 다양한 주행 환경에 맞춰 객체 탐지 알고리즘을 유연하게 선택함으로써 자율주행차의 에너지 소비를 줄이고 효율성을 극대화했다.

이 교수는 "XAI 기술을 활용해 자율주행차의 딥러닝 시스템을 해석하고 이를 적용하는 접근법을 제시했다"며 "현재 자율주행 기술이 직면한 문제를 해결하는 원천기술의 기반이 될 것"이라고 말했다.

이번 연구(Deep Learning Based Approaches to Enhance Energy Efficiency in Autonomous Driving Systems)는 SCI급 국제 학술지 '에너지'에 실렸다.

이 교수가 교신저자, 서울시립대 교통공학과 곽주현 박사수료 연구원이 제1저자, 이용령 석박사 통합과정 연구원과 최민제 연구교수가 공동저자로 참여했다.

연구는 국토교통과학기술진흥원의 선도기술탐색형 국토교통 국제공동연구 사업, 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 박사 후 국내연수 사업, 국토교통부의 스마트시티 혁신인재육성사업의 지원을 받아 수행됐다.