차량용 신호등 인식 부문에서 수상
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삼육대학교는 류한국 건축학과 교수가 이끄는 건설기술·관리연구소가 과학기술정보통신부가 주최한 '제1회 자율주행 인공지능 챌린지' 차량용 신호등 인식 부문에서 최우수상(정보통신기획평가원장상)을 받았다고 2일 밝혔다.이번 대회는 과기부가 지난 2021년부터 추진한 자율주행 기술개발 혁신사업의 결과물인 자율주행 인공지능(AI) 모델과 학습데이터를 활용해 우수한 자율주행 소프트웨어를 개발하려고 마련됐다.대회는 △차량용 3차원(3D) 객체 검출 △차량용 객체 복합 상태 인식 △엣지-인프라 3D 객체 검출 △차량용 신호등 인식 등 총 4개 부문으로 나눠 진행됐다. 기업·대학(원)생·일반인 등 279개 팀이 참가해 열띤 경쟁을 벌였다.이번 대회 차량용 신호등 인식 부문의 과제는 제공된 AI 모델이 신호등을 더 정확하게 인식할 수 있게 성능을 개선하는 것이었다.류 교수팀(강경수 수석연구원·지현동 연구원)은 트랜스포머 기반 아키텍처를 활용해 2만6864장의 데이터를 학습, mAP50 평가지표 0.7401을 달성하며 기존 모형을 크게 뛰어넘었다. 핵심 전략은 CNN과 트랜스포머 기반 아키텍처의 추론 결과를 WBF(Weighted Box Fusion)로 앙상블한 것으로, 여러 모델의 출력 결과를 효과적으로 결합해 예측 성능을 향상했다.
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삼육대 건설기술·관리연구소는 건설 프로젝트의 효율성 제고를 위해 여러 건설 특화 AI 기술을 연구한다. '건설현장의 위험요소 감지를 위한 딥러닝 기반 실시간 영상분석 시스템 개발', '사물인터넷(IoT) 센서 기술과 데이터 사이언스 기반의 건설작업자 안전관리시스템 개발'을 수행했고, 현재는 '교육시설의 외벽 비구조체 안정성 판별을 위한 딥러닝 기반 무인항공기(UAV) 영상 인식 시스템 개발'을 수행 중이다.류 교수는 "현재 연구 중인 AI 모델의 인식 성능을 검증하고, 자율주행 기술과의 연계를 통해 연구 범위를 확장할 수 있을 것으로 보고 대회에 참가했다"면서 "대회에서 탁월한 성능 지표 개선을 달성하며 우수한 성적을 거뒀지만, 오히려 실제 자율주행 환경의 복잡성을 깊이 인식하는 계기가 됐다"고 말했다.그는 "대회에서는 주어진 데이터와 제한된 환경 내에서 최대한의 mAP(평균 정확도)를 도출하려고 노력했지만, 실제 자율주행에선 신호등의 실시간 변화 감지, 다양한 환경에서의 일관된 탐지, 날씨·조명 조건, 탐지 결과의 시간적 연속성, 오탐이 안전에 미치는 영향 등 해결할 문제들이 많다"면서 "대회를 치르며 얻은 기술적 경험을 바탕으로 더욱 실질적인 문제 해결력을 갖추기 위해 노력하겠다"고 덧붙였다.
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