UNIST "소실점 활용한 AI로 자율주행차 카메라 왜곡 보완"

(울산=뉴스1) 김세은 기자 = 카메라 기반 자율주행차가 주변 환경을 더 정확하게 볼 수 있도록 돕는 인공지능(AI) 기술이 국내에서 개발됐다.

주경돈 울산과학기술원(UNIST) 인공지능대학원 교수팀이 카메라를 통해 입력된 정보의 원근 왜곡 문제를 보완하는 AI 모델 'VPOcc'를 개발했다고 15일 UNIST가 밝혔다.

UNIST에 따르면 자율주행차와 로봇의 AI는 카메라나 라이다(LiDAR) 센서로 주변을 인식한다. 카메라는 라이다보다 저렴하고 가벼우며 색·형태 등 풍부한 정보를 제공하지만, 3차원 공간을 2차원 이미지로 표현하기 때문에 거리에 따른 크기 왜곡이 크다.

이에 연구팀은 AI가 소실점을 기준으로 정보를 재구성하도록 설계해 이 문제를 해결했다고 밝혔다.

소실점은 르네상스 시대 화가들이 정립해 내려온 원근감 부여 기법으로 차선·철로 같이 실제론 평행한 선들이 멀리선 맞닿는 것처럼 보이는 지점을 말한다.

이번에 개발한 AI 모델은 소실점을 기준으로 삼아 카메라 영상 속에서 깊이와 거리를 더 정확히 복원할 수 있다.

연구팀은 이 AI 모델이 "여러 벤치마크에서 공간 이해 능력과 복원 능력 모두 기존 모델을 뛰어넘는 성능을 보였다"며 "특히 자율주행에 중요한 도로 환경에서 멀리 있는 객체를 선명하게 예측하고, 겹쳐 있는 객체를 더 정확히 구분했다"고 설명했다.

이번 연구는 김준수 UNIST 연구원이 제1저자로 주도했으며, 이준희 UNIST 연구원과 미국 카네기멜런대 연구진도 참여했다.

김 연구원은 "사람이 공간을 인식하는 방식을 인공지능에 접목하면 3차원 공간을 더욱 효과적으로 이해할 것이라 생각해 연구를 시작했다"며 "라이더 센서보다 가격 경쟁력과 경량화 측면에서 유리한 카메라 센서의 활용성을 극대화할 수 있는 성과"라고 설명했다.

주 교수는 "개발된 기술은 로봇, 자율주행 시스템뿐만 아니라 증강현실(AR) 지도 제작 등 다양한 분야로 응용될 수 있을 것"이라고 기대했다.

이 연구 성과는 지난 3월 제31회 삼성휴먼테크 논문 대상에서 은상을 수상했고, 지능형 로봇 분야 국제학회 IROS 2025(19~25일·중국 항저우)에서도 채택됐다.

syk000120@news1.kr