최근 매사추세츠공과대학(MIT) 연구진이 자율 주행차 주변으로 접근하는 물 체의 작은 그림자 변화를 식별해 충돌을 방지하는 “그림자 감지 시스템”을 개발했다고 ‘지능형로봇시스템 국제학회’에 발표했다. (사진=세계TV DB)

최근 매사추세츠공과대학(MIT) 연구진이 자율 주행차 주변으로 접근하는 물체의 작은 그림자 변화를 식별해 충돌을 방지하는 '그림자 감지 시스템'을 개발했다고 밝혔다.

이러한 연구성과는 ‘지능형로봇시스템 국제학회’에 발표됐다. 

이러한 시스템은 자율주행차 안전성 개선에 긍정적인 성과를 낼 것으로 기대된다.

연구진은 '그림자 감지 시스템' 개발을 위해 지상의 그림자 변화를 식별하고 분류하는 ‘쉐도우캠’이라는 시스템을 구축했는데, ‘쉐도우캠’은 모퉁이 정면의 바닥과 같은 특정영역을 겨냥한 카메라의 비디오 영상배열을 사용해 무엇인가 멀어지거나 가까이 다가올 때 시간의 경과에 따른 영상 간 명암도(明暗度) 변화를 감지한다고 설명한다.

그러한 그림자 밝기의 변화들 중 일부는 육안으로 탐지하기 어렵거나 보이 지 않을 수도 있으며 물체와 환경의 다양한 특성에 의해 결정될 수 있어 ‘쉐 도우캠’은 그 정보를 계산하고 각 영상을 정지된 물체 또는 움직이는 물체로 분류, 물체가 움직일 때 시스템이 그 움직임에 반응하는 방식으로 알려졌다.

그러나 ‘쉐도우캠’의 초기버전은 그림자가 감지되는 픽셀의 적용을 위해 주 변환경 값을 보정하는 방식을 사용했는데, 이는 “에이프릴태그”로 실제 환 경을 수정하는 방식이어서 실용적이지 못했다.

이에 연구진은 영상기록과 새로운 시각측정기법을 결합한 새로운 과정을 개 발, 마치 의료분야에서 해부학적 차이를 비교하고 분석하기 위해 여러 개의 초음파검사 영상을 중첩시키듯이 컴퓨터 시각에서 자주 사용되는 영상기록 에 본질적으로 여러 개의 이미지를 덮어씌워 영상의 변화를 나타내도록 했 다.

이렇듯 ‘쉐도우캠’은 일련의 관심영역 영상을 ‘디렉트스파스오도메트리’(DSO) 영상기록 방법을 사용, ‘그림자 감지 시스템’과 동일한 시각에서 모든 영상을 중첩시켜 물체가 움직이면서 만들어 내는 그림자 픽셀을 보정함으로써 영상 간 미세편차를 감지할 수 있게 되는 것이다.

또한 연구진이 ‘그림자 감지 시스템’의 자율주행차 적용을 위해 필요했던 두 번째 기술적 진보는 ‘신호증폭’(signal amplification)에 관한 것으로, 그림자를 나타낼 수 있는 픽셀은 신호 대(對) 잡음 비율을 감소시킬수록 색상이 강화 되는 특성이 있다.

연구진은 “바로 이 신호의 강도에 따라 ‘그림자 감지 시스템’이 자율주행차 량에게 속도를 늦추거나 멈추라고 지시할 수 있게 되는 것이다”라고 설명했다.

 "그림자가 모퉁이 뒤에서 달려오는 사람의 것일 수도 있고 주차된 차의 것일 수 도 있지만 그것이 어떤 그림자이던 자율주행차는 속도를 줄이거나 완전히 멈출 수 있는 것이다"고 말했다.

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