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[IT뉴스]라벨 부족해도 스스로 학습…DGIST, 자율주행 인식 기술 개발

온카뱅크관리자

2025-10-17 11:07:30

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="P6kMSAQ0A4">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="b09d9aa227f581cffa52d8de4149ee9b1a5cc248f2377beab81e16f8021cf39e" dmcf-pid="QPERvcxpaf" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="대구경북과학기술원(DGIST) 미래모빌리티연구부 권순·이진희 연구진이 개발한 ‘멀티플티처스(MultipleTeachers)’ 개요도./DGIST" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/17/chosunbiz/20251017110050028adbh.png" data-org-width="5000" dmcf-mid="8TUT40Sgg6" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202510/17/chosunbiz/20251017110050028adbh.png" width="658"></p>
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            대구경북과학기술원(DGIST) 미래모빌리티연구부 권순·이진희 연구진이 개발한 ‘멀티플티처스(MultipleTeachers)’ 개요도./DGIST
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="6e033aaa857a4979244dfb3ef345376a1ac27b8895836a590788167c8b0ccef8" dmcf-pid="xQDeTkMUNV" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/17/chosunbiz/20251017110050518lncy.png" data-org-width="1800" dmcf-mid="681IbZsdc8" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202510/17/chosunbiz/20251017110050518lncy.png" width="658"></p>
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          <p contents-hash="9947b9e92430a35cc6fe5007e0e80abb7b70e6180f73c687d516ebe6439995ab" dmcf-pid="yTqGQ7WAk2" dmcf-ptype="general">자율주행 기술이 발전하려면 도로 위의 차량, 보행자, 오토바이 등을 얼마나 정확하게 구분하느냐가 관건이다. 하지만 인공지능(AI)이 이를 학습하려면 수많은 영상을 일일이 구분해 표시(라벨링)해야 해, 시간이 많이 들고 비용 부담도 컸다.</p>
          <p contents-hash="6b64d9f528e024e3d78c8351c6421eac1011376592023d01293789376a378051" dmcf-pid="WyBHxzYco9" dmcf-ptype="general">대구경북과학기술원(DGIST) 미래모빌리티연구부 권순·이진희 연구진은 17일, 라벨이 거의 없는 상황에서도 최신 수준의 인식 성능을 구현할 수 있는 인공지능 학습 기술 ‘멀티플티처스(MultipleTeachers)’를 개발했다고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="4b9a3c353b2518cdb61351b4b9c6403fd9384750eae9c8402a09d03278591b19" dmcf-pid="YWbXMqGkcK" dmcf-ptype="general">이 기술은 비슷한 물체를 묶어 여러 개의 ‘교사 네트워크’를 만들고, 이들이 서로 협력해 가상의 라벨을 자동으로 만들어내는 방식이다. 사람이 일일이 데이터를 정리하지 않아도 AI가 스스로 학습 데이터를 만들어 학습하는 셈이다.</p>
          <p contents-hash="7833f0c370281244b4dcc1531c627919e758a680adb0ce0cc8b10d27c54b82c0" dmcf-pid="GYKZRBHEgb" dmcf-ptype="general">또한 연구진은 라이다(LiDAR·레이저 거리 센서) 데이터가 부족할 때 발생하는 인식 오류를 줄이기 위해 ‘포인트젠(PointGen)’이라는 기능을 더했다. 덕분에 차량, 보행자, 이륜차 등 주요 도심 객체를 이전보다 훨씬 정밀하게 인식할 수 있게 됐다.</p>
          <p contents-hash="442df8efec3bf3b525a79555e5cc0e042a6b6cb9e0ee5a3acca2e5bb0910abbd" dmcf-pid="HG95ebXDaB" dmcf-ptype="general">연구진은 “라벨이 적은 데이터와 라벨이 없는 데이터를 함께 학습 시키는 방식으로, 학습 효율을 크게 높였다”며 “자율주행차의 안전성을 높이는 새로운 인공지능 학습 패러다임을 제시했다”고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="c87ee1c59fccc6aa3fdab03334e0bc2cdfb819d647e28683e5e3f9b04c160b40" dmcf-pid="XdOLHmiBoq" dmcf-ptype="general">연구진은 DGIST 창업기업 자율주행 스타트업 퓨처드라이브와 함께 한국 도심 환경을 반영한 라이다 전용 데이터셋 ‘LiO’도 새로 구축했다.</p>
          <p contents-hash="7afc7323a26fa253eb15e15f9a3dda206f0446c2c51d77db8a50a9f2105d6fb5" dmcf-pid="ZJIoXsnbjz" dmcf-ptype="general">이 데이터셋은 128채널 라이다 1대와 6대의 카메라로 수집한 자료를 바탕으로, 전문가 검수를 세 차례 이상 거쳐 품질을 높였다. 총 2만1000개의 라벨 영상과 9만6000개의 비라벨 영상으로 구성돼, 다양한 실험 환경에서 활용이 가능하다.</p>
          <p contents-hash="86574c44095d60b01d08ddeae48639250701b3b5ab4575ed22d4e5738116a460" dmcf-pid="5iCgZOLKj7" dmcf-ptype="general">글로벌 자율주행 데이터셋인 Waymo(웨이모·라벨 1%)에서는 47.5, KITTI(라벨 2%)에서는 72.2, LiO Large(라벨 15%)에서는 61.4의 mAP(객체 인식 정확도)를 기록했다. 모든 실험에서 기존 최신 기법보다 높은 결과를 보였으며, 특히 보행자와 오토바이처럼 작은 객체의 인식 정확도가 크게 향상됐다.</p>
          <p contents-hash="0c1d8453dbe228bdbbae76dbf002b73264b997aa4a77b9cb7253a6a106c1266a" dmcf-pid="1nha5Io9gu" dmcf-ptype="general">이번 연구는 DGIST 기관고유사업과 과학기술정보통신부의 연구개발특구육성(R&amp;D) 사업 지원으로 수행됐으며, 연구 결과는 오는 10월 국제 학회 ICCV 2025에서 공식 발표될 예정이다.</p>
          <p contents-hash="b9c4e036aa5ed8fa70f2441895e239ad69a51365cef91bab423fb05c00c1b2e8" dmcf-pid="tLlN1Cg2jU" dmcf-ptype="general">이 박사는 “세계 최고 비전 학회인 ICCV 2025에서 DGIST의 인지 기술을 발표할 수 있어 영광”이라며 “LiO 데이터셋을 공개해 연구 커뮤니티와 지식을 공유하고, 자율주행·스마트시티·물류 로보틱스 등 다양한 분야로 기술 적용을 확대하겠다”고 말했다.</p>
          <p contents-hash="4156f5b6e7ba20d4c1d972e74d0e4782ca9db6ae5785c066ffc50287a61e54d0" dmcf-pid="FoSjthaVcp" dmcf-ptype="general">- Copyright ⓒ 조선비즈 &amp; Chosun.com -</p>
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