장애물 회피·긴급 제동·추월 등 실제 레이싱 환경에서 자율주행 기술 겨뤄AI로봇학과 김성한·지능형드론융합전공 신희석 교수 지도로AI 기반 '엔드 투 엔드' 기술 자동차경주 환경에 최적화
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- ▲ 제4회 국제 대학생 EV 자율주행 경진대회에서 우승한 세종대 자율주행 AIV팀이 기념촬영을 하고 있다.ⓒ세종대
세종대학교는 AI로봇학과 자율주행 동아리 AIV(Autonomous Intelligent Vehicles, 자율주행 지능형차량)팀이 지난 9~12일 제주 신화월드에서 열린 '제4회 국제 대학생 EV 자율주행 경진대회'에 참가해 1/2 첨단 자율주행 모빌리티 경주 부문 2차 대회에서 최종 우승을 차지했다고 24일 밝혔다.이번 대회는 국제 e-모빌리티엑스포 조직위원회가 주관했다. 국내 유일의 완전 자율주행 기반 동시 출발 레이싱 대회다. 정해진 차선이 아닌 실제 레이싱 환경에서 자율주행 기술을 겨루는 데 중점을 둔다. 순간적인 대처 능력, 장애물 회피, 긴급 제동, 추월 등 비정형 주행 상황에서의 자율주행 판단 능력을 요구하는 고난도 경기다.올해는 세종대를 비롯해 가천대, 국민대, 서울시립대, 성균관대, 영남대, 충북대, 홍익대 등 총 8개 대학이 참가해 기술 경쟁을 벌였다.세종대 AIV팀은 AI로봇학과 김성한 교수와 지능형드론융합전공 신희석 교수의 지도로 대회를 준비했다. 자율주행 핵심 기술인 인식, 예측, 판단 기술을 레이싱 환경에 최적화하는 데 초점을 맞췄다. 특히 상대 차량의 이동 경로를 실시간으로 예측해 추월 시점을 판단하는 전략과 레이싱에 특화된 의사결정·경로 계획 기술을 구현함으로써 자율주행차의 대응 능력을 크게 향상했다.팀원들은 종방향(가감속)과 횡방향(조향)을 함께 제어하는 통합 제어기를 설계·적용했다. 최근 주목받는 엔드 투 엔드(End-to-End, E2E) 학습 기반 제어 기술의 적용 가능성도 입증했다. E2E AI 자율주행은 차량 주행 데이터와 도로 교통상황 시나리오를 AI에 학습시키는 방식으로, 새로운 환경과 예측 불가능한 상황에 유연하게 대처할 수 있어 자율주행 트렌드로 주목받고 있다.신 교수는 "이번 대회를 통해 개발된 기술은 비정형화된 상황에 대처하는 기술이다. 룰 베이스드(규칙 기반) 시스템을 대체하려는 게 아니라 기존의 잘 정립된 인지·판단 기술 위에 최신 트렌드를 결합해 자율주행 시스템의 신뢰성과 유연성을 동시에 높이고자 한 시도"라며 "앞으로 실차 기반 대회에도 참가해 E2E 기술을 점진적으로 적용할 계획"이라고 말했다.한편 이번 성과는 세종대 자율주행·AI 분야의 교수진과 대학원생들이 산·학 연계를 통해 연구·개발(R&D) 역량을 축적한 결과로, 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 대학ICT연구센터(ITRC) 사업 지원을 받았다.세종대 AI로봇학과는 실전 중심 교육과 산업 맞춤형 교육과정, 첨단 연구 인프라를 기반으로 경쟁력 있는 인재를 양성하고 있다. 자율주행·스마트 로보틱스 분야에서 글로벌 역량을 키우고 있다. 지능형드론융합전공은 드론과 자율비행체 산업을 주도할 4차 산업혁명 핵심 인재를 양성한다. 플랫폼, 제어, 인식, 보안 등 핵심 기술 관련 융합교육을 제공한다. -
- ▲ 세종대학교 전경. 우측 상단은 엄종화 세종대 총장.ⓒ세종대





