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한국전자기술연구원(KETI, 원장 신희동)이 ‘협력적 교통제어 전략 도입을 위한 교통정보 음영구간 정보생성 및 운영관리 기술개발’에 박차를 가하고 있다.

현재 자율주행 기술은 모의 환경이나 고속도로와 같이 인식이 용이하고 주행상황이 비교적 간단한 환경에서 제한적으로 자율주행을 할 수 있는 ‘레벨 3’에 도달했으나, 도심 내 실도로 환경(레벨 4)에서 자율주행자동차가 안전하고 효율적으로 자율주행을 하기 위해서는 모든 구간에 신호기, 교통시설 등 교통정보 인프라를 설치 및 운영해야 하는데 이는 재정 부담으로 인한 많은 현실적인 어려움이 있는 상태다.

이에 따라 도심 내 자율주행을 위한 운행 설계 영역(ODD, Operational Design Domain) 확장이 필요한 구간 중 교통정보 수집 인프라가 없거나 부족해 교통정보를 생성할 수 없는 음영구간에 대한 미시교통정보 생성 기술이 필요하며 이를 위해 기획하고 추진된 연구가 ‘협력적 교통제어전략 도입을 위한 교통정보 음영구간 정보생성 및 운영관리 기술개발’이다.

이 사업은 경찰청과 과학치안진흥센터(소장 최귀원), 자율주행기술개발혁신사업단(단장 최진우) 지원을 통해 2021~2025년(4년 9개월간)간 약 100억원 규모의 예산을 지원받아 한국전자기술연구원이 총괄 주관 기관으로 도로교통공단, 한국자동차연구원, 서울대학교, 명지대학교, ㈜하나텍시스템, ㈜비트센싱, 렉스젠㈜ 등 산·학·연·관의 컨소시엄을 구성해 공동으로 연구를 수행하고 있다.

이번 연구는 △교통정보 음영구간의 미시교통정보 생성 및 운영관리 기술개발 △다종 데이터 저장환경 구축과 딥 멀티모달 모델을 통한 음영구간 미시교통정보 예측 기술 분야 △레벨 4 자율주행 대응을 위한 차량 및 센서 융합 차로 수준의 미시교통정보 생성 분야 △교통정보 음영구간 정보생성을 위한 센서 데이터 기반의 미시교통정보 생성 기술개발 분야 등 크게 4개 분야로 구성돼 있다.

현재 KETI 전북지역본부(IT응용연구센터) 지능정보융합팀은 인공지능 기반 음영구간 미시교통정보 생성 모델의 학습을 위해 현장 데이터 기반의 객체 융합 기술 개발을 진행하고 있으며, 학습용 데이터는 강원도 원주시 심평원사거리와 제주도 제주시 노형오거리 일대에 임시로 차로 단위 교통정보 수집 센서를 설치해 고해상도 교통정보를 수집 가공하여 학습용 데이터로 활용하고 있다. 임시로 설치한 교통정보 수집 장치는 다른 음영구간 후보장소로 이동하여 교통정보를 생성할 수 있는 모델 개발을 위해 재활용된다.

또한 개발된 생성 모델은 자율협력주행 효과 평가로 활용될 수 있도록 데이터 시각화 정보로 활용되며 자율주행차량이 음영구간 정보 유무에 따른 주행 경로와 차로 변경에 대한 정보를 제공할 수 있을 것으로 보인다.아울러 2024년부터 2년간 자율주행기술개발혁신사업의 경찰청 소관 연구과제의 통합 테스트베드(시흥시 자율주행시범지구)에서 생성 모델이 현장에 잘 적용될 수 있도록 실증 테스트를 진행할 예정이다.

한편, ‘자율주행기술개발혁신산업’은 2027년 융합형 레벨4+ 자율주행 상용화 기반 완성을 목표로 산업통산자원부와 과학기술정보통신부, 국토교통부, 경찰청 등 4개 부처가 2021년부터 본격 착수한 다부처 사업으로, 음영구간 정보생성 및 운영관리 기술개발 연구는 경찰청의 지원을 받아 수행하고 있다.

* 자료 제공 : 한국전자기술연구원

< 이  기사는 한국전자기술연구원이 제공한 정보기사로, 한겨레의 의견과 다를 수 있습니다>