초록 ▼

□ 연구개발 목표 및 내용
○ 최종 목표
1. 도로 상에 움직이는 이동체의 위치 정보, 진행 방향 등 부가적인 정보를 현장에서 바로 계산할 수 있는 저지연, 저전력 AI 카메라(이하 RoadGaze)를 양산할 수 있는 수준으로 개발
2. 2D 영상에서 이동체를 3D 육면체 방식으로 검출하는 DNN 방식 검출기 개발 및 관련 DB 확보
3. 다수의 카메라를 연동하여 이동체 아이디(ID)의 핸드오버 방식을 통해 검출 범위를 확장하는 기술 개발
4. 자율차 뿐만 아니라 교차로, 횡단보도 등에서 필요한 각종 교통

□ 연구개발 목표 및 내용
○ 최종 목표
1. 도로 상에 움직이는 이동체의 위치 정보, 진행 방향 등 부가적인 정보를 현장에서 바로 계산할 수 있는 저지연, 저전력 AI 카메라(이하 RoadGaze)를 양산할 수 있는 수준으로 개발
2. 2D 영상에서 이동체를 3D 육면체 방식으로 검출하는 DNN 방식 검출기 개발 및 관련 DB 확보
3. 다수의 카메라를 연동하여 이동체 아이디(ID)의 핸드오버 방식을 통해 검출 범위를 확장하는 기술 개발
4. 자율차 뿐만 아니라 교차로, 횡단보도 등에서 필요한 각종 교통 정보를 생성할 수 있는 인프라 장치로 활용 가능하며, 기타 위치 기반 서비스 센서로 활용 가능한 플랫폼 개발

○ 전체 내용
1. LDM의 layer4는 동적특성이 가장 중요하므로 검출에서부터 전달까지의 지연 시간을 최소화해야 함. 이를 위해 도로 현장에서 바로 연산을 통해 차량에 전달할 수 있는 임베디드 보드의 개발이 필요함. 옥외 설치 특성을 고려하여 동작 온도 및 인증을 받아 과제 종료 시 TRL9단계로 바로 양산하여 현장에 적용할 수 있는 저지연, 저전력 AI 카메라(이하 RoadGaze)를 양산할 수 있는 수준으로 개발

2. 2D 영상에서 이동체를 2D 박스 형태로 검출하면, 카메라와 객체간의 배치 관계에 따라 물체의 지면상의 위치를 정확하게 계산하기 어려움. 이를 해결하기 위해 2D 영상에서 물체를 3D 육면체로 레이블링하고, 이를 학습하여 물체의 위치 정밀도를 0.5m 이내로 확보할 수 있는 물체 검출기를 개발. 학습을 위해 3D 육면체 레이블링 도구와 함께 10만장의 DB 확보도 같이 진행됨

3. 한 대의 카메라가 담당할 수 있는 영역은 설치 높이 및 광학계에 따라 달라지며, 대략 반경 25m ~ 50m 수준이 됨. 넓은 영역의 검지가 필요할 경우 여러 대의 카메라가 설치되는데, 한쪽의 영역에서 검지된 객체 정보가 다른 쪽 영역으로 이동할 때 유지되는 것이 다양한 교통 서비스를 만들어 내는데 매우 중요함. 이를 핸드오버기술이라 정의하고, 이를 구현하기 위해 이동체의 특징을 추출하는 별도의 DNN 설계와 함께 데이터를 인근 RoadGaze에 전달하고, 이를 이용하여 교통 서비스를 제공하는 플랫폼 구현이 진행됨

○ 1단계[1차년도]
● 목표
- 양산을 고려한 RoadGaze 설계 및 제작
- 위치 정밀도 향상을 위한 3차원 물체 검출기 개발

● 내용
- 이기종 코어별 발열 측정 및 thermal engine 작성
- 발열이 심한 부품의 방열 대책 설계
- OS 포팅, BSP 적용, lSP 수정 및 SNPE 최신 버전 적용
- 옥외용 케이스 통합 및 방열, 방수 설계 및 현장실험
- 옥외 설치 및 현장실험
- KC, FCC, CE 인증 진행
- 3D 레이블링 기술 개발
- DNN 기반 3D 물체 검출기 개발

○ 1단계[2차년도]
● 목표
- DNN 기반 3D 물체 검출기 성능 개선
- 판매를 위한 인증 작업 및 현장실험
- 사업화 매출 실적 발생

● 내용
- DNN 기반 3D 물체 검출기 성능 개선
- 다수의 RoadGaze 데이터를 로컬 LDM에서 연동하여 데이터를 관리하는 핸드오버 기술 개발
- DNN 기반 다수 카메라 연동을 위한 이동체의 외양 특징 추출 DNN 개발
- 옥외용 방열, 방수 IP65인증
- 판매를 위한 인증 작업 및 현장 실험
- 사업화 매출 실적

○ 2단계[3차년도]
● 목표
- 스마트 교통 서비스 구현 및 종합 평가
- 알고리즘 최적화 및 성능 평가

● 내용
- 교통 서비스 제공을 위한 플랫폼 구현
- 기본 모듈 개발(차로별 교통량, 접근로별 회전 교통량, 점유율)
- 다중 카메라 관리 프로그램 RoadGazeMon 개발
- 1단계 구현한 알고리즘의 양자화 및 프루닝을 통한 최적화 수행
- 물체 검출기 및 외양 특징 추출기 학습을 위한 하이퍼파라미터 최적화 수행
- 물체 검출 성능, 위치 추정 정밀도 평가
- 학습 데이터 보완 및 손실 함수 수정을 통한 성능 개선
- 다수 카메라 사이의 핸드오버 성능 평가

□ 연구개발성과
1차년도:
- 양산형 Chamelon7Lite 보드 설계 완료
- 학습용 DB 2만건 이상 확보(22,000건)
- 3D 레이블링 기술 개발
- DNN 기반 3D 물체 검출기 프로토타입 개발
- 2단계에 구현할 프루닝 기술의 일부 개발 완료
2차년도:
- KC 인증(온도시험), IP65 인증, 성능시험성적서 확보
- DNN 기반 3D 물체 검출기 개발 완료
- 공통 영역이 있는 다수 카메라 간에 이동 물체의 ID를 같은 번호로 부여하는 핸드오버 기술 개발
- 학습용 DB를 화성시, 세종시 사이트에서 확보하여 각각 20,577개와 31,488개를 확보하여 도합 52,065개를 확보
- 서울시 ITS 2.0 사업에 당 사업 과제 산출물 설치로 매출 발생 및 현장 실험 사이트 확보
- LDM 전문업체와 MOU를 통한 상품화 및 홍보 시작
3차년도:
- NET(신기술 인증) 획득
- 세종시 나성초등학교 스쿨존 사고 방지 사업에 참여. RoadGaze 30대 설치 및 L사와 함께 스마트 교통 서비스 운영, 매출 발생
- 핸드 오버 서비 프로그램 개발
- 사업화를 위한 생산 공간 확보 (사옥 이전 및 생산 라인 확충)

□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
- 9,600억 원/년의 도심 교통사고비용 절감효과 기대: 교통사고 예방을 위하여 ‘안전속도 5030’ 확대 시행 등 정책 지원이 이뤄지고 있으나, 현재 전체 교통사고의 81.7%가 도심부에서 발생하고 있으며, 운전자(또는 자율주행차 센서)가 이동체(보행자, 이륜차, 자전거 등)를 인지하지 못해 발생한 사고가 대다수를 차지함. 당 과제 산출물 RoadGaze에서 취득한 정보를 자율협력주행차 및 일반차를 포함한 모든 차량에게 사각지대 없이 이동체 정보 및 현시 정보를 실시간으로 제공 가능하며, 이를 통해 도심부 교통사고가 5%만 감소한다면 2017년 교통사고 비용 기준 연간 9,600억 원의 교통사고비용 절감효과를 가져올 것으로 기대됨
- 어린이보호구역 내 교통사고는 교통사고전체 감소율에 미치지 못하고 있는 실정으로 서울시 ITS 2.0 사업에서는 어린이 교통안전 특화시스템을 구축하고 있음. 당 과제 산출물은 이 사업에 1단계 2차년도에 참여하여 사고 다발 지역의 스쿨존 사고 발생률을 줄이는 실증 사업을 진행함
- 인공지능 기반 분석 알고리즘을 통해 수집된 동적정보를 활용하여 인공지능 기반 빅데이터를 생성하여, 상황에 맞춤 메시지를 제공하고 이를 통해 교통사고 및 돌발 상황을 신속하게 처리함에 따라 2차사고 예방 및 교통 혼잡에 따른 사회적 비용을 절감시킬 것으로 기대됨
- 사고 예방 및 상충 회피를 위한 정보 등 교통 분야 외에 낙하물/위험물 인지/재난 등의 상황에 인지 알고리즘을 적용할 수 있어 다양한 분야에서 활용 가능하며, 공공적 이익을 높일 수 있음

(출처 : 요약문 3p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 2
• 요 약 문 ... 3
• 목차 ... 6
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 7
• 1) 연구개발과제의 최종 목표 ... 7
• 2) 연구개발과제의 단계별 목표 ... 7
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 9
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 59
• 1) 연구수행 결과 ... 59
• 2) 목표 달성 수준 ... 80
• 4. 목표 미달 시 원인분석 ... 81
• 5. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 82
• 6. 연구개발성과의 관리 및 활용계획 ... 82
• 1) 연구성과 총괄 ... 82
• 2) 연구개발성과의 향후 5년간(활용보고서 제출기간) 성과활용 목표·계획 ... 86
• 3) 연구 성과물을 스쿨존 이외의 영역에 활용하는 방안 ... 89
• 4) 연구개발성과의 기술적 한계 및 추후 보완 계획 ... 90
• 끝페이지 ... 93