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매스웍스 "3D 딥러닝으로 자율주행 학습 데이터 만든다"


라이다·레이더 등 센서 데이터 활용…'매트랩 딥러닝 데이 2021'

[아이뉴스24 최은정 기자] 자율주행 기기의 '눈'을 담당하는 라이다(LiDAR) 센서에서 나온 3차원(3D) 데이터도 학습 데이터로 쓰일 수 있을까.

김종남 매스웍스코리아 부장은 22일 매스웍스가 진행한 '매트랩 딥러닝 데이 2021'에서 라이다 3D 데이터 관련 딥러닝 기능을 소개했다.

라이다는 목표물에 쏜 레이저 펄스가 반사돼 돌아오는 시간을 통해 물체의 정확한 위치를 파악하는 기술이다. 여기서 2차원(2D) 이미지, 영상이 아닌 3D 형태의 '포인트 클라우드' 데이터가 쌓인다. 일종의 점 형태로 이뤄져 있으며, 공간 정보를 포함하고 있다.

22일 김종남 매스웍스코리아 부장이 매스웍스가 진행한 '매트랩 딥러닝 데이 2021'에서 발표하고 있다. [사진=캡처]
22일 김종남 매스웍스코리아 부장이 매스웍스가 진행한 '매트랩 딥러닝 데이 2021'에서 발표하고 있다. [사진=캡처]

김 부장은 "기존에 2D 데이터를 기반으로 딥러닝 모델을 만든 사례는 다수 소개가 됐지만 포인트 클라우드 등의 3D 데이터 기반 모델은 비교적 최신 사례"라면서 "자율주행, 로봇 등 기기의 인지 능력 향상, 지형 분석 애플리케이션 개발 등에 다양하게 활용될 수 있다"고 강조했다.

이날 그가 소개한 '객체 검출' 딥러닝은 사용자가 원하는 자동차, 자전거, 보행자 등 객체를 자동으로 박스 처리해 보여준다. 인공지능(AI) 자율주행 모델 고도화를 위한 학습 데이터로도 쓰일 수 있다는 게 장점. 매스웍스는 지난해 하반기부터 툴박스에서 이 딥러닝 기능을 제공하고 있다.

김 부장은 "3차원 공간상에 수동으로 바운딩 박스 처리해 대규모 학습 데이터를 만드는 일은 어렵고 시간이 오래 걸린다"며 "해당 기능으로 대표 객체 몇 개만 박스 처리(레이블링)하면 나머지 포인트 클라우드는 자동 처리가 가능하다"고 설명했다.

해외 고객 사례도 있다. 자동차 안전·부품 개발생산 업체인 비오니어(Veoneer)는 라이다 기반 검증을 통해 제작중인 레이더 센서의 정확도를 파악했다. 또 자동 레이블링 기능으로 포인트 클라우드 데이터를 확보하고 있다.

아울러 매스웍스는 '레이더(RADAR)'의 시그널 등 데이터를 기반으로 한 딥러닝 모델도 소개했다. 레이더는 라이다와 함께 자율주행 구현을 위한 핵심 기술로 꼽히며 목표 객체에 전자파를 발사해 객체 위치, 속도 등을 알아낸다. 노르웨이 국방 연구소는 이를 활용해 바닷속에서 적 잠수함을 분리하고 있다.

/최은정 기자(ejc@inews24.com)






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