캠브리지컨설턴트, 저비용 자율주행 플랫폼 ‘인퓨즈넷(EnfuseNet)’ 공개

최태우 기자 / 기사승인 : 2020-07-05 15:19:04
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▲ 저비용 센서에서 수집된 정보를 인퓨즈넷(EnfuseNet)으로 돌려 구현한 예측오류와 오차한계 정보
[IT비즈뉴스 최태우 기자] 캠브리지컨설턴트(Cambridge Consultants)가 저비용 센서, 카메라를 이용해 취합한 데이터를 통합하는 자율주행차 전용 인공지능(AI) 프로그램인 ‘인퓨즈넷(EnfuseNet)’을 공개했다.

1960년 영국에서 설립된 캠브리지컨설턴트는 IT기술 전문 아웃소싱 기업이다. 850여명의 과학자·엔지니어와 자체 연구소를 보유하고 있으며 영국 캠브릿지 본사를 주축으로 미국 보스턴과 시애틀, 일본, 싱가포르 등지에 7개의 지사를 두고 있다. 매출의 약 60%는 미국시장에서 발생된다.

인퓨즈넷은 자율 시스템의 이상적인 기준점인 고화질 뎁스 데이터(depth data)를 생성하는 시스템이다. 초저비용, 고화상 뎁스 데이터를 이용한 고성능 AI를 제공할 수 있다는 게 사측 설명이다.

그간 자율주행 기술 구현에 있어 비용은 자동차 업계가 고급 차량을 넘어 일반 차량에까지 첨단운전지원시스템(ADAS) 도입 확대에서 장벽으로 자리하고 있다. 실제 머신을 훈련시킬 데이터를 수집하기 위해서는 수백만 마일의 테스트 주행이 필요해, 초기 우위를 점한 소수의 선두기업을 제외하고는 시장진입이 어렵다.

캠브리지컨설턴트는 이번에 개발한 인퓨즈넷을 앞세워 자동차OEM, 모빌리티 기술 기업들이 자율주행시스템의 핵심 요소를 초저비용으로 구현하고 자율주행 사업을 자동차 업계의 새로운 주력 분야로 성장시킬 수 있도록 지원한다는 계획이다.

뎁스 포인트 클라우드(depth point cloud)-3D뷰-구축은 자율의사 결정 시스템의 핵심기술이다. 현재 자율주행차는 2D 카메라 인풋 데이터를 활용하는 뎁스 데이터를 라이다나 레이더로 분석하는 방식을 사용하고 있다.

성능이 가장 좋은 라이다는 비교적 높은 가격대로 고급 차량 시장을 넘어 일반 차량에 탑재하기에 한계가 있다. 저비용 장치인 레이더는 고화질 이미지를 생성하는데 필요한 뎁스 포인트를 충분히 제공하지 못한다는 한계점이 있다.

인퓨즈넷은 표준형 RGB 카메라와 저화질 뎁스 센서로부터 데이터를 수집하는데, 장치 당 비용은 몇 십달러에 불과하고, 신경망(Neural Network)을 적용해 실제 인풋 데이터보다 훨씬 높은 화상의 뎁스를 예측할 수 있다고 사측은 설명했다.

뎁스 정보는 이미지 픽셀 단위 별로 생성되기 때문에 이미지 내 모든 개별 사물의 뎁스 데이터와 신뢰도 높은 예측치를 얻을 수도 있는 점도 강점이다.

인퓨즈넷의 기저모델은 합성곱신경망(CNN), 완전합성곱신경망(FCN), 사전 훈련된 요소, 전이학습 및 다중목적학습과 기타 뎁스 예측 성능 최적화 방법을 융합한 새로운 아키텍쳐로 구현됐다.

토마스 카모디 캠브리지컨설턴트 트렌스포트 인프라 디렉터는 “인퓨즈넷은 첨단 AI 기술이 접목된 센서 시스템 설계 분야에서 우리가 쌓아온 노하우가 응축된 결과물”이라며 “인퓨즈넷은 초저비용으로 성능적 혁신을 이뤄냈고 이는 앞으로 자율주행 분야의 대중화에 기여할 것으로 기대한다”고 말했다.

인퓨즈넷은 캠브리지 컨설턴트가 선보인 최신 AI 혁신 시스템이다. 캠브리지 컨설턴트는 데이터 과학자와 엔지니어들이 최첨단 AI 기술을 연구하고 이를 활용하여 세계를 놀라게 할 혁신 상품과 서비스를 개발할 수 있는 독특한 사내 실험연구 문화를 양성하고 있다.

캠브리지 컨설턴트는 오프로드(off-highway), 모빌리티 서비스(MaaS), 스마트 인프라 등 자동차 산업 기술 개발 분야에서 쌓은 오랜 경험을 토대로 자동차 업계 고객사들이 자율 주행 시장의 기회를 잡을 수 있도록 협업하고 있다.

 

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