자율주행에서 AI 추론 모델은 핵심 기술 중 하나입니다!
자율주행에서 실시간 주행 환경을 인식하고 적절한 주행 결정을 내리는 데 중추적인 역할을 하는 것이
바로 'AI 추론 모델'이라고 하니
자율주행을 이해하려면 필수적으로 알고 가야겠죠?
그럼 지금부터
자율주행 AI 추론 모델의 주요 특징과 작동 원리, 그리고 현재의 발전 상황과 전망에 대해
살펴보겠습니다! :)
AI 추론 모델의 기본 개념
자율주행 AI 추론 모델은 AI가 주어진 데이터를 바탕으로 특정한 결론을 도출하는 과정을 의미합니다.
즉, 추론 모델은 차량에 탑재된 센서로부터 수집된 데이터를 분석하고, 학습된 패턴을 적용하여 주행 상황에 대한 판단을 내리는 데 핵심적인 역할을 합니다.
데이터 수집 및 전처리
자율주행 차량은 차량에 탑재된 카메라, 라이다(LiDAR), 레이더, GPS 등의 센서를 통해 도로를 포함한 주변 환경에 대한 데이터를 지속적으로 수집합니다.
수집된 데이터는 정규화, 노이즈 제거 등의 전처리 과정을 거쳐 AI 추론 모델이 이해할 수 있는 형태로 변환됩니다.
지식 표현과 데이터 저장
전처리 된 데이터는 AI 모델이 이해하고 활용할 수 있는 형태로 변환되어 저장됩니다. 저장 과정에서 객체 인식, 경로 계획, 위험 예측 등 다양한 정보가 구조화되어 저장됩니다. 구조화된 데이터는 효율적인 추론 과정을 위한 기반이 됩니다.
추론 및 학습 과정
자율주행 AI 추론 모델의 핵심은 실시간으로 수집되는 데이터를 바탕으로 적절한 주행 결정을 출력해 내는 것입니다. 이 과정에서 딥러닝 알고리즘이 사용되며, 인공신경망(ANN) 중, 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)이나 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 기술이 주로 활용됩니다.
추론 모델은 지속적인 학습을 통해 성능을 개선하며, 새로운 주행 상황에 대한 대응 능력을 업데이트합니다.
자율주행 AI 추론 모델의 주요 구성 요소
환경 인식 모듈
환경 인식 모듈은 차량 주변의 객체를 식별 후, 분류하는 역할을 합니다.
환경 인식 모듈을 통해 보행자, 다른 차량, 교통 신호, 도로 표지판 등을 인식하고 그들의 위치와 움직임을 추적합니다.
환경 인식 모듈에는 객체 탐지(Object Detection)와 이미지 혹은 영상에서 특정 대상을 인식하거나 분리하는 세그멘테이션(Segmentation) 기술이 주로 사용되며, 객체 탐지 알고리즘으로 한번 보는 방식으로 객체를 빠르고 정확하게 탐지하는 YOLO(You Only Look Once)나 Mask R-CNN이 널리 활용됩니다.
위치 추정 및 맵핑 모듈
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 기술을 활용하여 차량의 정확한 위치를 파악하는 동시에, 주변 환경의 지도를 실시간으로 생성합니다.
GPS 데이터와 센서 정보를 결합하여 고정밀의 위치 추정을 수행하며, 이를 통해 정확한 내비게이션과 안전한 주행을 제공합니다.
경로 계획 모듈
실시간 교통 상황과 도로 조건을 고려하여 목적지까지의 최적 경로를 동적으로 계산, 조정합니다. A*(A star)나 RRT(Rapidly-exploring Random Tree) 같은 경로 탐색 알고리즘이 사용되며, 최근에는 강화학습을 활용한 경로 계획 기법도 연구되고 있습니다.
행동 결정 모듈
위에서 설명드렸던, 환경 인식, 위치 추정, 경로 계획 결과를 종합하여 차량의 다음 '행동을 결정'합니다.
행동 결정 모듈은 안전성과 효율성을 모두 고려하여 차선 변경, 속도 조절, 정지 등의 결정을 내립니다. 결정 트리, 베이지안 네트워크, 혹은 Deep Q-Network(DQN) 같은 강화학습 기법이 활용됩니다.
제어 모듈
행동 결정 모듈의 출력을 실제 차량의 조향, 가속, 제동 등의 물리적 동작으로 변환합니다. PID 제어기나 모델 예측 제어(Model Predictive Control, MPC) 같은 고전적인 제어 이론과 함께, 최근에는 테슬라를 시작으로 딥러닝 기반의 end-to-end 제어 방식도 자율주행 차량에 적용되고 있습니다.
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자율주행 AI 추론 모델의 학습 방법
자율주행 AI 모델의 학습 방법은 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습의 세 가지 방식으로 이루어집니다.
지도학습
레이블이 붙은 대량의 데이터를 사용하여 모델을 훈련시키는 학습 방식으로, 다양한 도로 상황과 상황에 대한 올바른 주행 결정이 쌍을 이루는 데이터셋을 사용하여 모델을 학습시킵니다.
지도학습은 객체 인식이나 차선 탐지에서 효과적입니다.
비지도학습
레이블이 없는 데이터에서 패턴을 찾아내는 학습 방식입니다. 자율주행에서는 데이터의 차원 축소나 특징 추출에 주로 활용됩니다.
즉, 다양한 주행 상황에서 공통적으로 나타나는 패턴을 학습하여 더 효율적인 데이터를 얻을 수 있습니다.
강화학습
동물의 학습 능력을 모방한 것으로, 차량이 환경과 상호작용하면서 보상을 최적화하는 방향으로 학습하는 방식입니다.
즉, 시뮬레이션 환경에서 차량이 다양한 주행 상황을 경험하며 최적의 주행 정책을 학습하는 데 사용됩니다. 특히 복잡한 의사결정이 필요한 상황에서 효과적입니다.
자율주행 AI 추론 모델의 현재와 미래
현재 상용화된 자율주행 기술은 여전히 운전자의 개입이 필요한 Level 2와 Level 3 사이에 해당합니다.
현재의 도전 과제
1. 엣지 케이스 처리: 도로 공사, 사고 현장 등 드물게 발생하지만 중요한 상황인 엣지 케이스에 대한 대응 능력 향상이 필요합니다.
2. 센서 융합: 다양한 센서의 데이터를 효과적으로 통합하여 더 정확한 환경 인식이 가능해야 합니다.
3. 윤리적 의사결정: 불가피한 사고 상황에서의 적절한 윤리적 판단 기준을 AI 모델에 어떻게 학습, 구현할 것인지에 대한 사회적 논의가 필요합니다.
4. 극한의 기상 조건 대응: 폭우, 폭설, 안개 등 극한의 기상 조건에서도 센서가 정상적인 작동을 할 수 있게, 성능 개선이 요구됩니다.
미래 발전 방향
1. 설명 가능한 AI(eXplainable AI, XAI): AI 모델의 의사결정 과정을 인간이 이해할 수 있는 형태로 설명할 수 있고, 의사 결정의 과정을 추적할 수 있는 기술의 발전이 예상됩니다.
2. 5 OR 6G 및 V2X 통신: 유, 무선망을 통해 차량 간 통신(V2V)과 차량-도로 인프라 간 통신(V2I)을 포함한 V2X 기술의 발전으로 더 넓은 범위의 정보를 실시간으로 공유하고 활용할 수 있게 될 것입니다.
3. 연합 학습: 개인정보를 보호하면서도 다수의 차량에서 수집된 데이터를 활용하여 AI 모델을 학습시키는 연합 학습 기술의 적용이 확대될 것으로 예상됩니다.
4. 양자 컴퓨팅 활용: 양자 컴퓨팅 기술을 활용하여 복잡한 경로 최적화 문제를 더 빠르게 해결하거나, 더 정교한 시뮬레이션을 통해 AI 모델을 훈련시킬 수 있을 것입니다.
오늘은 복잡한 도로 환경에서 안전하고 효율적인 주행을 가능하게 하는 핵심 기술인
자율주행 AI 추론 모델에 대해 공부해 보았습니다 :)
다음에는 AI 추론 모델 중
테슬라가 채택한 End-to-End 방식과 구글이 채택한 Divide and Conquer 방식에 대해 비교해 보겠습니다 :)