자율주행 인지에서의 ai딥러닝과 실제 적용및 사고사례[테슬라 FSD,구글 웨이모,자율주행 사망사고 사례]

 

자율주행 인지파트 에서 인공지능의 역할

 

이전글에서 우리는 인공지능의 기본적인 역할과 내용에 대해서 다루었다 이번글에서는 딥러닝의 신경망구조와 주로 이용되는 뉴럴네트워크의 예시에 대해 다뤄보고 실제 적용한 사례와 사고사례를 한번 확인해 보자

딥러닝의 신경망 구조

 딥러닝은 센서 데이터를 입력받아 원하는 결과를 출력하는 모델이다. 이 모델의 핵심은 신경망 구조로 신경망은 다수의 노드들이 계층을 이루며 수직적으로 연결된 구조를 가지고 있다. 이러한 구조를 통해 입력 데이터는 여러 계층을 거쳐 점차 추상적인 형태로 변환되고, 최종적으로 원하는 결과를 도출합니다. 이를 Feed-Forward 신경망 구조라 칭하고 있다.

딥러닝 학습 구조

딥러닝의 학습 과정은 크게 두 단계로 나누는데 이는 아래와 같다.

트레이닝

 트레이닝은 수많은 학습 데이터를 신경망에 입력하여 신경망의 가중치를 조정하는 과정, 이 과정에서는 엄청난 양의 데이터를 사용하여 신경망의 연결을 최적화, 학습 데이터가 충분히 많고 다양할수록 신경망은 더 정확하게 학습할 수 있다.

인퍼런스

트레이닝이 완료된 신경망은 인퍼런스 단계에서 실제 데이터를 입력받아 결과를 도출, 자율주행차의 경우, 카메라나 레이더 센서에서 받은 데이터를 통해 주행 환경을 인지하고 판단을 내리는 역할을 함,

 

일반화 성능

트레이닝과 인퍼런스 단계에서 신경망이 학습한 데이터를 활용해 도로에 나간다면 기존 학습 데이터 외의 새로운 데이터에 대해서도 얼마나 정확하게 예측할 수 있는지의 성능을 일반화 성능이라고 칭한다.

자율주행에 사용되는 기술

자율주행에서 가장 많이 사용되는 딥러닝 기술은 CNN(Convolutional Neural Network)과 RNN(Recurrent Neural Network)이 다다.

CNN (Convolutional Neural Network)

CNN은 2차원 배열 데이터를 처리하는 데 적합하여 주로 카메라 영상을 입력으로 받아 물체를 인식하고 정적 개체를 검출하는 데 사용, CNN은 이미지 인식 분야에서 뛰어난 성능을 발휘하고 정적 개체를 검출 성능이 매우 뛰 아나다.

RNN (Recurrent Neural Network)

RNN은 시간 순차적으로 들어오는 데이터를 처리하는 데 강점이 있어 음성 인식이나 자연어 처리에 주로 사용되는 모델이다. 자율주행에서는 동적 개체를 처리하는 데 활용되며, 그중 LSTM(Long Short-Term Memory)이 가장 널리 사용되는 모델이다.

실제 적용 사례

테슬라

 테슬라는 카메라와 레이더만을 이용한 자율주행 시스템을 개발하여 오토파일럿 기능을 제공한다. 실제로 머스크의 주장에 따르면 라이다 센서는 없이 충분히 가능하다고 하며, 이에 따른 기술을 개발 중이다 실제 발표 자료에 따르면 8대의 서라운드 카메라와 전방 레이더, 12개의 초음파 센서로 구성된 테슬라의 시스템은 꽤나 정확한 인지능력을 가지고 있고

 

뿐만 아니라 무선 소프트웨어 업데이트를 통해 지속적으로 개선하며 자기들만의 전용 하드웨어를 개발하여 활용하고 있다.

기존 오토파일럿의 경우 신호등이나 정지선 인식이 힘들어 고속도로에서 주로 활용되었지만 최근 FSD는 신호등과 정지선까지 인식하는 기술로 발전했다.

 

가장 최근까지 기사를 확인해 보면 Full Self-Driving (FSD) Beta 버전 12를 출시하였고, 이 업데이트는 신경망 모델의 재훈련을 통해 성능을 크게 향상했다고 주장했다. 엘론 머스크는 이 업데이트에서 새로운 업데이트가 운전자 개입 당 주행 거리를 5~10배 증가시킨다고 주장했으니 이는 한번 지켜보자 

구글 웨이모

 구글의 자회사 웨이모는 레벨 4 자율주행을 목표로 개발 중이며, 라이다(LiDAR) 센서를 주로 사용한다. 라이다 센서와 함께 카메라, 레이더를 보조적으로 사용하여 최대 500m를 인지할 수 있다. 2018년 자율주행 택시 서비스를 출시하였으나, 자율주행 기술의 안전성 문제가 발생한 적은 있지만 여전히 엄청난 데이터를 가지고 있는 회사기도 하다. 

 

실제 사고사례

 2016년 5월에는 테슬라는 자율주행사고로 당시에 인지오류로 인해 차량이 흰색 차량을 하늘로 인식하는 사고가 있었고 2018년 3월에는 우버의 자율주행차운행 중 무당횡단 하던 여성이 사망하는 사례가 발생한 기록이 있다 당시 기록에 따르면 밤에 미확인 물체로 분류되어 실패하였으며 이러한 사고가 발생하기에 지속해서 연구하여 사고를 미연에 방지할수있는 최선까지 반드시 도달하여야 한다.