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ETRI, 딥러닝 기반 '차량 인식 기술'로 국제 경쟁력 입증

국제대회에서 85.67% 정확도 보이며 우승
향후 도심 교통문제 해결 위해 기술 적용
연구팀은 딥러닝 기술 기반으로 객체 검출 프레임워크를 적용해 각각 85.67%와 84.96%의 정확도를 보여 1위와 3위를 차지했다. <사진=ETRI 제공>연구팀은 딥러닝 기술 기반으로 객체 검출 프레임워크를 적용해 각각 85.67%와 84.96%의 정확도를 보여 1위와 3위를 차지했다. <사진=ETRI 제공>

국내 연구진이 개발한 스마트 교통관제용 차량 인식 기술이 국제대회에서 우승을 차지했다. ETRI(한국전자통신연구원)는 지난달 27일부터 나흘간 뉴질랜드 오클랜드에서 개최된 'AVSS 교통관제 국제대회' 검출 부문에 두 팀이 출전했다. 

도로 영상에서 차량을 검출하고 추적할 때의 정확도가 평가의 척도가 됐다. 주최 측은 실제 정차돼 있는 버스, 트럭, 자가용이 자동인식 결과 중첩도가 70% 이상일 때 올바로 인식된 것으로 판단했다.

연구팀은 딥러닝 기술 기반으로 객체 검출 프레임워크를 적용해 각각 85.67%와 84.96%의 정확도를 보여 1위와 3위를 차지했다. 2위는 독일 프라운호퍼 IOSB 연구소였다. 대회 우승을 차지한 연구팀의 이종택 선임연구원은 차량 인식 기술에 적용된 논문을 발표하기도 했다.

ETRI는 향후 차량 인식 기술을 도심에 적용해 교통혼잡을 획기적으로 개선하겠다는 전략이다. 기술이 적용되면 교차로에서 움직이는 차량들의 진행 방향을 정확히 알아낼 수 있다. 이를 통해 최적의 신호체계를 운용한다는 계획이다. 

연구팀은 대구광역시에서 추진하고 있는 스마트시티 사업지원을 위해 교통·방범 분야 인공지능(AI·Artificial Intelligence) 기술을 연구개발 중이다. 시각 정보기반 실시간 교통정보 인식기술과 다중객체 인식 플랫폼 기술이다.

현재 개발 중인 기술을 향후 대구광역시가 추진하는 사업과 경북 김천시에 활용할 예정이다. 또 지능형 교통 운용체계를 공동으로 개발한다는 계획이다. 연구팀은 2019년도 하반기경 지능형 교통 운용체계를 상용화해 도시 교통 문제 해결에 기여할 것으로 보고 있다.

1위를 차지한 연구팀에는 ▲이종택 ▲백장운 ▲문기영 ▲임길택 연구원이 참여했고, 3위 팀에는 ▲김광주 ▲김병근 ▲정윤수 ▲최두현(경북대학교) 연구원이 참여했다.

문기영 ETRI 대경권연구센터장은 "스마트 교통을 위한 교통량 모니터링과 차량·보행자 안전 향상 기술은 스마트 시티의 핵심 기술"이라며 "향후 지방자치단체에 AI 기반 스마트시티 기술을 선도할 수 있도록 관련 연구를 지속적으로 수행할 것"이라고 밝혔다.

한편 'AVSS 2018'은 국제전기전자공학회(IEEE) 신호처리학회와 컴퓨터학회가 후원하고 비디오·신호기반 감시 분야 세계 최고 수준의 콘퍼런스다. 지난해 우승팀은 독일팀으로 평균 정확도는 76.57%였다.

ETRI(한국전자통신연구원)는 지난달 27일부터 나흘간 뉴질랜드 오클랜드에서 개최된 'AVSS 교통관제 국제대회' 검출 부문에 두 팀이 출전해 각각 1위와 3위를 차지했다. <사진=ETRI 제공>ETRI(한국전자통신연구원)는 지난달 27일부터 나흘간 뉴질랜드 오클랜드에서 개최된 'AVSS 교통관제 국제대회' 검출 부문에 두 팀이 출전해 각각 1위와 3위를 차지했다. <사진=ETRI 제공>
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