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차량의 안전성을 향상시키는 실내 감지 AI 솔루션

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저자/모다 알라위(Modar Alaoui)

제공/마우저 일렉트로닉스(Mouser Electronics)

자율주행차 시대가 눈앞에 다가오고 있지만, 현실 세계의 다양한 조건에서도 운행 가능한 진정한 의미의 자율주행이 실현되려면 아직 몇 년은 더 기다려야 한다. 오늘날 운전자들은 운전대를 잡고 있는 매 순간 주의를 기울여야 하며, 자동차 실내 공간은 주변을 관찰하기 위한 다소 정적인 실험실 공간처럼 연출되어 있다. 인간 중심의 인공 지능(AI) 기업인 아이리스(Eyeris)는 차량의 실내 조건을 모니터링하고, 탑승자를 제어할 수 있고, 주위 환경이 최적의 성능을 발휘할 수 있는 여건인지 확인함으로써 보다 안전하고 편안한 운행이 가능하도록 만들겠다는 목표로 2013년에 설립되었다.

다양한 탑승자와 감지 조건이 과제

바깥 세계만큼 변화무쌍하지는 않더라도, 자동차 실내 환경 역시 다양한 변수가 존재하기 때문에 해결해야 할 과제는 많다. 차 안에는 운전자 한 명만 있을 수도 있고, 남녀노소 막론하고 저마다 체중이 다른 사람 여러 명이 탑승하고 있을 수도 있다. 또한 탑승자들이 모두 피부색이 다르고, 모양과 색깔이 다른 옷과 액세서리를 착용하고 있을 뿐 아니라, 실내 조명이나 온도 조건마저 달라지면 차량 실내 공간 역시 매우 복잡한 환경이 될 수 있다. 여기에 반려동물이나 음식물 봉지, 휴대폰 등이 좌석에 놓여 있는 경우까지 고려하면 실내 공간이라는 환경은 더더욱 복잡한 공간이 될 것이다.

해법은 센서 퓨전과 대규모 데이터 활용하기

하나의 센서 시스템만으로도 시선 추적을 비롯한 다양한 기술에 있어 최고의 성능을 발휘하도록 만들 수 있지만, AI 소프트웨어 전문기업인 아이리스는 다양한 하드웨어 감지 요소를 융합하는 데 초점을 맞추고 있다. 이를 위해 아이리스는 차량 실내 상황을 종합적으로 파악하기 위해 기존의 적외선(IR) 센서와 오늘날의 RGBIR 센서, 열화상 장치, 심지어 레이더와 같은 감지 기술 등을 갖춘 광범위한 하드웨어 제조사들과 제휴하고 있을 뿐 아니라, AI 루틴을 실행하기 위해 다양한 프로세서 제조사들과도 협업하고 있다. 이 센서 퓨전 기술은 트레이닝에 사용되는 대규모 데이터 세트와 결합할 경우, 인간이 시각, 청각, 촉각, 후각, 심지어 미각을 종합적으로 사용하여 복잡한 작업을 수행하는 것과 같은 방식으로 자동차의 실내 공간을 정확히 분석할 수 있다.

AI 시스템을 실행하려면, 기본적인 컴퓨팅 성능 외에 카메라 하드웨어, 센서 처리 모듈, 자동차의 프로세서 하드웨어 간 연결도 고려해야 한다. 아이리스의 경우, 일부 레퍼런스 디자인에 아나로그디바이스(ADI)의 MAX96706 직병렬변환기(deserializer)를 통해 MIPI(mobile industry processor interface) 기반 이미지 센서와 카메라 모듈을 AI 프로세싱 보드와 성공적으로 연결시킨 바 있다. 오늘날에는 점점 더 많은 차량용 전장 장비들이 통합되고 있기 때문에, 데이터 전송 처리 및 추상화에 있어 신뢰할 수 있는 방법을 확보하는 것이 중요해졌다.

현재 생산되고 있는 자동차의 종류는 엄청나게 다양하다. 이처럼 많은 자동차들에 쉽게 통합될 수 있게 잘 설계된 시스템이 제공된다면 제조사들은 개발 비용과 출시 기간을 크게 줄일 수 있을 것이다.

소프트웨어 혁신을 촉진하는 하드웨어 혁신

지난 수십 년 동안 컴퓨팅 성능과 하드웨어는 비약적으로 성장했다. 소프트웨어의 혁신 주기는 하드웨어의 혁신 주기보다 훨씬 더 빠르기 때문에, 제조사들은 소프트웨어의 발전 속도에 대응할 수 있도록 따라가느라 바쁘다. 테슬라나 애플 같은 기업들이 다가오는 소프트웨어의 향상에 대응하기 위해 자체 AI 하드웨어를 만드는 이유가 바로 여기에 있다.

현재 다양한 하드웨어 제조사들과 협업하는 중소 규모의 소프트웨어/AI 기업들의 경우, 기본적인 컴퓨팅 성능뿐만 아니라 텐서플로(TensorFlow), 파이토치(PyTorch), ONNX 같은 최신 AI 프레임워크와 호환되는 소프트웨어 스택 및 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 갖추는 것이 매우 중요하다. 컴파일러들은 성숙 단계의 소프트웨어 에뮬레이터와 시뮬레이션 엔진 외에도 AI 모델 구문 분석, 축소, 양자화, 그 밖의 다른 작업을 위한 관련 도구를 통해 최신식 신경망 레이어를 지원할 수 있어야 한다. 마지막으로, 내장형 3D 디스패리티(Disparity) 엔진, 멀티 카메라 스트리밍 기능, 풍부한 입출력(I/O) 인터페이스 등과 같이 센서 퓨전 작업을 가능하게 만드는 요소도 매우 유용하다. 이는 AI를 비롯해 AI 시스템을 제어하는 기업들로 하여금 불필요한 노이즈를 차단하고 광범위한 양의 데이터를 처리할 수 있게 해준다.

차량 안전과 그 이상을 위한 AI 센서 퓨전 

이 글에서는 주로 자동차의 실내 감지 기능에 초점을 맞추고 있지만, 기존의 ‘비전온리(vision-only)’ AI 셋업은 다양한 분야에 있어 합리적인 옵션으로 보일 수 있어도 특정 분야에서는 그렇지 않을 수도 있다. 특히 안전이 관건(safety-critical)인 애플리케이션의 경우, 대개 특정 조명 조건이나 특정 상태에서만 작동하는 비전 시스템은 충분하지 못할 수 있다. 이 같은 상황에서는 존재 감지 기능의 향상을 위해 또다른 RGB 가시광선 장치, IR 센서, 레이더, 열 센서 등의 감지 장치가 추가적으로 설치되어야 AI가 효과적으로 환경을 모니터링하고 제어할 수 있다.

수십억 달러 규모의 자산을 보유한 기업이라면 사내에서 자체 칩을 개발할 수 있는 리소스를 갖출 수 있겠지만, 자산 규모가 작은 다른 AI 기업들 역시 유연성이 뛰어나다면 칩을 개발하기 위한 충분한 역량을 갖출 수 있다. 그러기 위해서는 적절한 하드웨어 파트너사와 공동으로 개발하고 통합하는 과정을 거쳐 자동차를 비롯한 다양한 산업에 걸친 올인원 제품을 생산할 수 있어야 한다. 하드웨어 및 소프트웨어 인터페이스 도구가 좋을수록, AI 소프트웨어 설정이 더 쉬워지고 우수한 제품을 더 빨리 생산할 수 있다. 적절한 데이터와 다양한 도구, AI 트레이닝을 잘 활용한다면 시스템 사용자뿐만 아니라 사회 구성원 모두를 위한 보다 안전하고 나아진 세상을 만들어갈 수 있을 것이다. 

leekh@seminet.co.kr
(끝)
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