[ATN뉴스=이기종 기자] 국방과학연구소(ADD)는 싱가포르의 국방과기연구원과 공동연구로 열악한 환경에서 무인 자율주행차량의 안정적인 주행을 위한 다양한 데이터를 확보했다고 30일 밝혔다.

이번 국방과학연구소(ADD)의 열악한 환경에서의 자율주행을 위한 데이터 확보 연구는 지난 2020년 3월부터 약 2년 6개월간 컴퓨터 비전 및 데이터 처리 분야의 우수한 기술력을 가진 싱가포르의 국방과기연구원(DSO, Defense Science Organization)와 ‘열악한 환경에서 주행 가능 영역 및 물체(장애물) 탐지 기술’에 관한 국제 공동연구를 수행한 결과이다.

연구과정을 보면 ADD는 강설·연막 환경 조건에서, DSO는 강우·먼지 환경에서 6개의 센서로 구성된 다중센서 데이터 획득 장치를 통해 센서 데이터를 확보했다.

6개의 센서로 구성된 다중센서 데이터 획득 장치는 ▲알지비(RGB) ▲근적외선(NIR, Near Infra-Red) ▲단파적외선(SWIR, Short Wave Infra-Red) ▲장파적외선(LWIR, Long Wave Infra-Red) ▲3D 라이다(3D LiDAR, 3D Light Detection and Ranging) ▲레이다(Radar, Radio Detection and Ranging) 등이다.

특히 자율주행 등에 적용할 수 있는 알고리즘의 성능을 분석하기 위해서는 열악한 환경의 정도에 따라 어떠한 성능 저하가 있는지에 대한 파악을 위해 일정한 기준이 존재해야 한다. 

이를 위해 양 기관은 열악한 환경 속 각 센서들의 성능 저하에 대한 분석을 정량적으로 수행하고 환경 조건에 따른 특성을 확인했다.

이어 현재 활용 중인 주행 가능 영역 알고리즘과 물체 탐지 알고리즘에 센서 데이터를 입력해 각 알고리즘의 성능과 한계 등을 알아냈다.

이 연구결과에 의하면 국제 공동연구를 통해 확보된 데이터는 향후 무인 자율주행차량 설계시 최적의 센서 조합을 도출하고 첨단 자율주행 기술의 활용성을 증대시킬 것으로 분석했다.

또 각 알고리즘의 성능분석은 환경 조건에 따른 무인 자율주행차량의 운용 가능 범위를 예측할 수 있어 연구개발 뿐만 아니라 군의 운용개념 정립에도 기여할 것으로 판단했다.