카메라 좌우 영상 이용… 거리정보 알아내
악천우서도 정확성 뛰어난 기술 개발 목표
악천우서도 정확성 뛰어난 기술 개발 목표
■ 사업화 유망 히든테크
(10) 성균관대 전재욱 교수팀 차량용 스테레오 비전 칩 기술
구글이 내놓은 무인자동차가 사람의 실수 외 단 한 건의 사고도 없이 30만 마일 이상을 달리는 기록을 세우면서 미래형 기술로만 얘기됐던 무인자동차가 현실로 다가왔다.
무인자동차는 주변 환경을 탐색하면서 사고 없이 안전하게 달릴 수 있는 기술이 필수. 이를 가능하게 하려면 자동차와 주변 사물과의 거리뿐만 아니라 앞에 있는 게 차량인지 사람인지, 다른 장애물인지를 판별하는 장치가 필수적이다.
전재욱 성균관대 반도체시스템공학과 교수는 이를 반도체 칩 하나로 구현하는 기술을 개발, 기업과 손잡고 상용화를 추진한다.
전 교수가 개발하는 것은 사람이 두 눈을 이용해 사물과의 거리감을 인식하는 것과 유사하게 카메라가 포착한 좌우 영상을 이용해 물체와의 거리 정보를 계산해내는 기술. 일반 카메라를 이용하기 때문에 앞에 있는 대상이 무엇인지도 쉽게 알 수 있다.
전 교수는 "사람이 떨어져 있는 물체를 오른쪽 눈으로만 볼 때와 왼쪽 눈으로만 볼 때 물체가 이동한 것처럼 보이는데, 거리가 멀수록 이동한 정도가 커 보이고 가까울수록 작아 보인다"며 "이 원리를 이용해 두 영상의 같은 지점을 찾아내 거리 정보를 파악하는 스테레오 매칭 알고리듬을 시스템온어칩(SOC)으로 구현하는 기술을 개발했다"고 말했다.
이미 자동차에는 거리인식을 위해 다양한 기술이 적용되기 시작했다. 주차용 후방센서는 초음파로, 자동 위험감지 브레이크 시스템은 레이더가 주로 쓰인다. 그러나 이런 기술로는 앞에 있는 장애물이 무엇인지는 알 수 없고 거리를 파악하는 게 전부다. 자동차가 지능화, 무인화되려면 장애물의 구체적인 정보를 파악하는 게 필수인 만큼 독일, 일본 등 세계적인 자동차 회사와 연구자들은 거리와 영상을 함께 알아내는 스테레오 비전 기술 개발에 경쟁적으로 나서고 있다.
전 교수는 "일본 스바루와 구글 무인차에는 거리에다 모양도 일부 파악할 수 있는 스테레오 비전 기술이 적용됐지만 눈ㆍ비가 오거나 어두울 때, 야외에서 왼쪽과 오른쪽의 상황이 크게 다를 때 등은 정확한 감지가 힘든 한계가 있다"며 "이같은 단점을 해결한 기술을 단일칩 형태로 2년 내에 개발하는 게 목표"라고 말했다.
특히 구글 무인차의 경우 센서 하나에만 1억∼2억원을 호가하는 부품이 장착돼 있지만 그마저 기능이 제한적이라는 설명이다. 연구진은 미래창조과학부 연구성과 사업화 지원사업에 선정돼 영상처리장치 전문업체인 나임기술과 함께 기술 업그레이드에 나설 계획이다. 미국 특허 3건이 등록돼 있는 등 기술 개발의 80% 정도는 이뤄졌다.
전 교수는 "유럽의 경우 생산되는 전 자동차에 장애물 감지 브레이크 시스템을 적용하도록 법제화가 이뤄지고 있어 기술 적용이 반드시 필요하다"며 "지능형 자동차 시장에서 경쟁력과 주도권을 갖기 위해 반드시 확보해야 하는 핵심기술"이라고 강조했다.
안경애기자 naturean@
(10) 성균관대 전재욱 교수팀 차량용 스테레오 비전 칩 기술
구글이 내놓은 무인자동차가 사람의 실수 외 단 한 건의 사고도 없이 30만 마일 이상을 달리는 기록을 세우면서 미래형 기술로만 얘기됐던 무인자동차가 현실로 다가왔다.
무인자동차는 주변 환경을 탐색하면서 사고 없이 안전하게 달릴 수 있는 기술이 필수. 이를 가능하게 하려면 자동차와 주변 사물과의 거리뿐만 아니라 앞에 있는 게 차량인지 사람인지, 다른 장애물인지를 판별하는 장치가 필수적이다.
전재욱 성균관대 반도체시스템공학과 교수는 이를 반도체 칩 하나로 구현하는 기술을 개발, 기업과 손잡고 상용화를 추진한다.
전 교수가 개발하는 것은 사람이 두 눈을 이용해 사물과의 거리감을 인식하는 것과 유사하게 카메라가 포착한 좌우 영상을 이용해 물체와의 거리 정보를 계산해내는 기술. 일반 카메라를 이용하기 때문에 앞에 있는 대상이 무엇인지도 쉽게 알 수 있다.
전 교수는 "사람이 떨어져 있는 물체를 오른쪽 눈으로만 볼 때와 왼쪽 눈으로만 볼 때 물체가 이동한 것처럼 보이는데, 거리가 멀수록 이동한 정도가 커 보이고 가까울수록 작아 보인다"며 "이 원리를 이용해 두 영상의 같은 지점을 찾아내 거리 정보를 파악하는 스테레오 매칭 알고리듬을 시스템온어칩(SOC)으로 구현하는 기술을 개발했다"고 말했다.
이미 자동차에는 거리인식을 위해 다양한 기술이 적용되기 시작했다. 주차용 후방센서는 초음파로, 자동 위험감지 브레이크 시스템은 레이더가 주로 쓰인다. 그러나 이런 기술로는 앞에 있는 장애물이 무엇인지는 알 수 없고 거리를 파악하는 게 전부다. 자동차가 지능화, 무인화되려면 장애물의 구체적인 정보를 파악하는 게 필수인 만큼 독일, 일본 등 세계적인 자동차 회사와 연구자들은 거리와 영상을 함께 알아내는 스테레오 비전 기술 개발에 경쟁적으로 나서고 있다.
전 교수는 "일본 스바루와 구글 무인차에는 거리에다 모양도 일부 파악할 수 있는 스테레오 비전 기술이 적용됐지만 눈ㆍ비가 오거나 어두울 때, 야외에서 왼쪽과 오른쪽의 상황이 크게 다를 때 등은 정확한 감지가 힘든 한계가 있다"며 "이같은 단점을 해결한 기술을 단일칩 형태로 2년 내에 개발하는 게 목표"라고 말했다.
특히 구글 무인차의 경우 센서 하나에만 1억∼2억원을 호가하는 부품이 장착돼 있지만 그마저 기능이 제한적이라는 설명이다. 연구진은 미래창조과학부 연구성과 사업화 지원사업에 선정돼 영상처리장치 전문업체인 나임기술과 함께 기술 업그레이드에 나설 계획이다. 미국 특허 3건이 등록돼 있는 등 기술 개발의 80% 정도는 이뤄졌다.
전 교수는 "유럽의 경우 생산되는 전 자동차에 장애물 감지 브레이크 시스템을 적용하도록 법제화가 이뤄지고 있어 기술 적용이 반드시 필요하다"며 "지능형 자동차 시장에서 경쟁력과 주도권을 갖기 위해 반드시 확보해야 하는 핵심기술"이라고 강조했다.
안경애기자 naturean@
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