지난 7월 21일, 유아용 자동차들이 성균관대 자연과학캠퍼스 반도체관을 누볐다. 유아용 자동차들의 정체는 바로 자율주행 소프트웨어를 탑재한 자동차. 우리 대학 총 19팀의 학생들이 유아용 자동차를 개조하여 자율주행에 필요한 주요 부품들을 부착하고, 다양한 소프트웨어를 설계/구현하여 만든 결과물이다. 2023년 제1회 성균관대 자율주행 SW 경진대회, 그 생생한 현장으로 들어가 보자.

대회는 유지범 총장의 축사로 시작되었다. 유지범 총장은 휴가 중에도 직접 대회에 참여하여 대회에 대한 깊은 관심을 내비쳤다. 이후 권용주 국민대 교수의 <자율주행 기술 동향>을 주제로 한 기조 강연이 이어졌다. 우리 대학 교수들과 참여 기업 핵심 연구원들이 참석한 학생팀들과의 기술 자문 및 진로 상담도 본 대회의 일환이었다.

본 대회는 전자전기, 기계, SW 자동차, 반도체, 산업공학 등 다양한 전공의 학생들에게 자율주행 연구 기회를 제공하고 SW 역량 강화를 통한 자동차 산업 인재 육성을 목적으로 기획되었다. 미래형자동차 마이크로디그리 신청 학생들을 중심으로 총 19팀이 참가했고, 정해진 경기 규칙에 의해 총장상과 정보통신대학장 상등 총 7개의 상이 학생들에게 수여되었다.

학생들이 만든 자율주행 자동차들은 실제 자율주행 자동차 못지않은 모습으로 트랙을 활보했다. 장애물 인식, 신호등 회피 등의 미션을 얼마나 잘 수행하느냐가 이번 대회의 ‘관전 포인트’로 꼽혔다. 이번 대회를 총괄한 미래형자동차 기술융합혁신인재양성사업단장 전재욱 교수는 ‘학생들이 자율주행 SW 개발 능력을 향상해 자동차 산업에서 요구하는 인재로 거듭나길 바란다’고 말한다. 전재욱 단장을 통해 대회에 대한 더 깊은 이야기를 들어보자.

☞ 반도체시스템공학과 전재욱 교수 인터뷰☜

정보통신대학 반도체시스템공학과  전재욱 교수는 현재 자율주행 자동차를 위한 인공지능 기반 환경 인식, 차량용 네트워크 및 제어기 설계, 실시간 병렬 영상 처리 구조 설계, 자동화 제어기 설계 등을 연구하고 있다. 

Q. 자율주행 SW 경진대회, 어떤 목적과 내용으로 기획되었나요?

자율주행 SW 경진대회는 학생들이 유아용 전동차에 카메라, 라이다, 초음파 센서 등을 부착하고 자율주행 소프트웨어를 개발하여 설계 구현된 자율주행 차량이 도로 주행, 장애물 회피, 신호등 인식, 주차 등을 얼마나 잘 수행하는지 경쟁하는 대회입니다. 본 대회는 전자전기, 기계, 반도체시스템, 소프트웨어, 시스템경영 등 다양한 전공의 학생들이 협력하여 자율주행 차량을 설계 구현함으로써 미래형 자동차에 대한 흥미를 높이고 국내외 산업계에서 필요로 하는 미래형 자동차 핵심 우수 인재를 양성하기 위해 기획되었습니다.

이번 대회로 학생들은 자율주행 소프트웨어, 인공지능, 임베디드 시스템, 센서 인터페이스, 모터 구동 등의 핵심 기술을 이해하고, 같은 팀의 동료와 서로 협력하며 실제 차량을 구동함으로써 산업계에서 필요로 하는 귀중한 경험을 얻을 수 있게 되었습니다. 자동차는 소프트웨어에 의해 그 기능이 결정되는 SDV(Software Defined Vehicle)로 나아가고 있는데 이번 대회를 통해서 학생들의 소프트웨어 역량도 한 단계 더 향상되었을 것입니다.

Q. 대회를 총괄하신 입장에서, 준비/기획/진행 과정 등에서 가장 신경 쓰신 부분이 있나요?

이번 대회에 우리 성균관대 학생이 더 많이 참가하고 참가 학생의 역량이 향상될 수 있도록 5월부터 여러 학과 홈페이지, 에브리타임, 교내 현수막 등을 통하여 홍보를 시작했습니다. 학생 교육, 연습 주행, 본 대회 운영 등 여러 가지 내용을 사전에 세밀하게 기획하였습니다.

이후 선정된 모든 팀에게 유아용 전동차, 센서, 모터 드라이버, 아두이노 보드, 대용량 베터리, 전원공급기, 조향 연결 장치, 가변 저항, 전선 등의 부품을 제공하여 학생들이 별도의 경비를 지출하지 않고 자신의 노트북 PC를 이용하여 자율주행 차량을 설계/구현할 수 있도록 했습니다. 또한 참가 학생들이 수월하게 자율주행 차량을 설계할 수 있도록 필요한 하드웨어 및 소프트웨어 기술 교육 워크숍도 진행했습니다.

대회 직전까지도 학생들을 위해 신경 썼습니다. 본 대회 전까지 반도체관 라운지에 주행 트랙을 설치해 각 팀이 여러 번의 연습 주행을 하고 스스로 문제점을 파악하고 개선할 수 있게 했습니다. 특히 외부 햇빛 변화에 따라 주행 차선을 인식하는 것이 매우 어려워질 수 있는데 연습 주행을 통해 여러 팀이 이를 극복하기 위한 소프트웨어를 개발할 수 있게 도왔습니다.

▲ 자율주행 미션 수행

Q. 자율주행 SW 대회는 올해로 1회차인데요, 앞으로 2회차, 3회차 대회를 개최하실 계획이 있나요?

이론적인 교육뿐만 아니라 산업계가 필요로 하는 교육을 위해 앞으로도 계속 자율주행 SW대회를 개최하여 국내외 산업계에서 필요로 하는 미래형 자동차 핵심 우수 인재를 지속적으로 양성할 예정입니다. 나아가 이 대회를 미래 모빌리티 분야의 첨단 기업의 관심을 이끌 수 있는 미래 모빌리티 교육의 대표 경진대회로 발전시키고자 합니다.

Q. 2차, 3차 대회가 개최된다면 어떤 부분을 보완해야 할까요?

이번 대회에 참가한 각 팀의 기술 달성 수준은 예상보다 높아서 2회차 대회부터는 주행과 임무 수행의 난이도를 더 높이고자 합니다. 특히 장애물 회피, 신호등 인식, 주차 등의 임무를 수행하기 위해 소요되는 시간도 점수에 반영하는 것이 필요하다고 판단됩니다. 추가로 더 다양한 환경에서도 제대로 동작하는지 판단하기 위한 규정을 만드는 것도 고려하고자 합니다.

Q. 대회 심사 기준이 궁금합니다. 구체적으로 어떤 기술적 요소와 참가자 역량을 평가하셨는지요.

심사는 주행 및 임무 수행 등의 두 가지 성능을 평가하여 이를 종합적으로 고려하여 순위를 결정했습니다. 주행 평가에서는 자율주행 차량이 주어진 차선을 벗어나지 않고 주행 트랙을 두 바퀴 완주하는 시간을 측정하여 순위를 결정했습니다. 구체적으로 자동차가 카메라를 이용하여 외부 환경 변화에도 올바르게 차선을 인식해야 하며 차량이 빠르게 이동하면서 차선을 벗어나지 않도록 차량을 제어해야 합니다.

두 번째로, 임무 수행 평가에서는 장애물 회피, 신호등 인식, 주차 등을 제대로 수행하는지 평가하여 순위를 결정했습니다. 이 임무 수행 평가에서는 카메라, 라이더, 초음파 센서를 이용하여 장애물을 인식하며 트랙을 이동해야 하고 신호등을 인식하여 차량을 정지 후 출발시켜야 하며 주차할 때는 주변 차량과 주차 구역을 인식해야 합니다.

Q. 대회와는 살짝 거리가 있지만, 자율주행 자동차에 관한 최근 학계의 연구 동향은 어느 부분에 포커스가 맞춰져 있는지 궁금합니다.

얼마 전만 하더라도 전 세계의 자동차 제조사가 ‘곧 완전 무인 자율주행 자동차를 볼 수 있을 것’이라고 했습니다. 그러나 일반 도로 환경에서 완전히 무인으로 운행되는 자율주행 자동차는 아직 없습니다. 완전 무인 자율주행 자동차는 우리가 생각한 것 보다 훨씬 더 어려운 문제를 내포하고 있습니다. 

학계에서는 위의 문제를 근본적으로 해결하기 위해 자율주행 자동차와 관련된 환경 인식에 대한 연구가 매우 활발하게 이루어지고 있습니다. 

환경 인식 연구란 카메라, 라이다, 레이더, 초음파 센서 등의 데이터를 받은 후 인공지능 정보 처리를 통해 차량 주변 환경을 인식하는 것입니다. 환경 인식 연구의 목적은 자동차가 ‘사람처럼’ 차량 주변 환경을 인식할 수 있도록 하는 것입니다. 자율주행 차량이 보행자 인식, 장애물 인식, 차선 인식, 신호등 인식 등을 넘어서 ‘사람처럼’ 주변 환경을 인식할 수 있게 되면 완전 무인 자율주행 자동차가 나타날 수 있을 것입니다.

Q. 마지막으로, 이번 대회에 참가한 학생들에게 바라는 점과 성공적으로 대회를 마친 교수님 소감도 부탁드립니다.

대회를 위해 1개월 넘는 기간 동안 새로운 도전과 혁신을 경험하며 참여한 학생 모두에게 큰 박수를 보냅니다. 대회를 통해 학생 모두가 함께 배우고 성장하며 앞으로 글로벌 인재로 성장하기 위한 중요한 계기가 되었을 것입니다. 참여 학생 모두가 바로 미래 자동차를 이끌어 나갈 핵심 인재입니다.

대회를 총괄하고 학생들이 열정적으로 준비하는 것을 본 교수 입장에서 큰 보람이 느껴집니다. 앞으로도 우리 학생들이 산업 역량을 강화하여 미래차 핵심 인력으로 성장할 수 있도록 적극 노력하겠습니다. 인터뷰를 통해 자율주행 SW 경진대회가 더 널리 알려져서 앞으로 더 많은 학생이 대회에 참가하기를 기대하겠습니다.

대회에서 총장상을 받은 우승팀, ‘개발1팀(박준혁, 정예찬, 이재인)’의  전자전기공학부 3학년 박준혁, 정예찬을 만났다.

☞ 우승팀 박준혁, 정예찬, 이재인 인터뷰 ☜

| 총장상 받으신 것을 축하드립니다. 우승하신 소감 부탁드립니다.

운이 잘 따라준 것 같아요. 경쟁률이 대회 명성에 비해 조금 적었다는 점도 긍정적으로 작용한 것 같고요. 그렇다고 운으로만 수상한 건 아닌 것 같고 사실 노력한 만큼 나온 것 같습니다. 준비 기간 동안 낮에는 연습 주행을 해보고 밤에는 연습 주행 녹화 영상을 바탕으로 결과물 보완을 위해 코드를 분석하는 활동을 내내 반복했습니다.

저도 비슷한 생각입니다. 저희 팀이 조금 길게 보고 노력한 게 우승으로 이어진 것 같아요. 자율주행 캡스톤 디자인 과목을 들으면서 이번 대회와 동일한 기획 과정을 수업에서 한 번 경험해 봤거든요. 대회 도중 다른 팀들이 결과물을 만들 때 저희 팀은 결과물의 완성도를 높이는 방향으로 노력하다 보니 상대적으로 긴 준비 기간을 가질 수 있었던 거죠. 짧은 기간 동안 농도 짙게 노력했습니다.

구체적으로 코드 작성에 대해 말씀드리자면, 자율 주행 관련 자료를 인터넷으로 모두 뒤져봤습니다. 구글 자료, 블로그, 논문 등 찾을 수 있는 자료를 다 수집했어요. 수집한 자료를 바탕으로 딥러닝 모델을 구축했고 저희가 만든 프로세스에 적용 가능하도록 구현했습니다. 이후 스마트폰으로 도로를 촬영하고 코드가 담긴 노트북을 차량에 탑재해서 테스트 주행을 반복하는 수정의 과정을 거듭했습니다.

|  ‘개발 1팀’의 자율주행 자동차는 어떻게 만들어졌나요? 

딥러닝 모델을 쓴 팀도 있고 아닌 팀도 있는 것으로 알고 있는데 저희 팀은 딥러닝 모델을 사용했습니다. 딥러닝만큼 다양한 도로 환경을 처리할 수 있는 것이 없다고 생각했거든요. 인공지능 관련 수업에서 배운 기계학습 모델까지 사용해서 주행 알고리즘을 완성했습니다.

대회에서 주어진 다양한 미션 중 신호등에선 오브젝트 디텍션 프로세스를 사용했습니다. 오브젝트 디텍션을 활용해서 차량을 발견하고 차선을 바꾸는 미션을 수행했는데요, 이 딥러닝 모델을 장애물 회피 미션에 활용했습니다. 또한 주차 미션에서는 Lidar 센서를 적극적으로 활용해서 차량이 어디 있는지 정확히 인식하도록 했습니다. 다양한 알고리즘을 동원해서 결과물을 만들었다고 보시면 될 것 같아요.

| 대회를 준비하면서 기술적으로 어려운 점은 없었나요?

저희 팀원들이 공동으로 핸들 관련 문제를 겪었어요. 저희가 제작한 자율주행 자동차가 실제 자율주행 자동차만큼 수월하게 핸들 각도를 조정하기가 어렵습니다. 아무래도 가변저항이 고장이 자주 나서 생긴 기계적 문제였던 것 같아요. 앞선 질문에서 설명한 것처럼 자율주행 자동차의 프로세스가 간단하지 않아서 생기는 문제도 있었습니다. 자율주행 자동차에는 코딩, 기계 등 복합적인 요소가 작용하다 보니 오류가 발생하면 정확히 어느 부분에서 오류가 발생했는지 찾기 어려워요. 어디에서 오류가 발생했는지 일일이 찾아 거슬러 올라가는 과정도 팀원 모두에게 기술적 어려움으로 작용했던 것 같습니다.

박준혁: 기자님이 개인적 어려움에 관해서 물어보셨는데 저희는 오히려 이번 대회에 조금 자신감을 가지고 임했습니다. 저는 2학년 2학기부터 랩실에서 AI를 깊게 공부했고 이를 바탕으로 산학 프로젝트도 진행한 적이 있습니다. 학과 내 수업을 넘어서 스스로 AI 관련 다양한 공부를 진행하기도 했고요. 이렇게 인공지능을 오래 공부한 경험이 있다 보니 익숙해져서 오히려 더 자신 있게 대회를 준비했습니다.

모든 팀이 겪은 어려움도 있었어요. 자율주행 자동차에 달린 카메라가 직사광선에서 도로의 모습을 비추지 못했거든요. 순간적으로 직사광선이 들어왔을 때 카메라 화면에 순광이 너무 심하게 비쳐 도로가 거의 하얀색으로 보였습니다. 저희 팀을 포함한 많은 팀이 햇빛 처리 문제에서 어려움을 겪었을 것 같네요.

| 대회 준비 중 재미있는 에피소드가 있으신가요?

캡스톤 디자인 수업에서도 겪은 일인데, 앞서 말씀드린 가변저항이 고장 나서 크게 당황했습니다. 대회 전날 갑자기 가변저항이 고장 나서 대회 당일 새로운 가변저항을 처음 장착해서 사용했어요. 최대한 오차가 생기지 않도록 확인을 거듭해서 사용했지만, 실제 주행에서는 어떤 변수가 생길지 모르기 때문에 상당히 불안했어요. 대회 당일 처음 사용하다 보니 더 마음을 졸였던 것 같습니다. 저희 입장에서는 당황스러운 에피소드인데 재미있을지는 모르겠네요. (웃음)

| 대회에서 가장 중점을 두고 준비한 부분이 있다면 무엇인가요?

수업에서 배운 딥러닝을 최대한 대회에 활용하기 위해 노력했습니다. 딥러닝을 사용하면 실제 차와 같이 더 부드러운 주행이 가능해요. 실제 차처럼, 경로나 속도에서 안정성을 높이는 데에 주의를 기울였습니다. 정확히 말하자면 딥러닝을 통해 얻은 더욱 정제된 데이터를 바탕으로 안정적 기계적 주행을 가능하게 했습니다. 장애물과 주행선을 더 정확하게 인식하고 구분하다 보니 더욱 수월한 주행이 가능했던 것 같아요.

| 우승으로 이어진 팀의 강점은 무엇인가요

AI에 대한 자신감이 있었어요. 랩실에서 공부하고 학교 수업에서 AI를 계속 접하다 보니 딥러닝이든 머신러닝이든 사용할 수 있겠다는 자신감이 생긴 거죠. 대부분 학생들이 느끼는 AI에 대한 막연한 두려움이 없었다는 것이 강점으로 작용했던 것 같습니다. 

박준혁: 제 가치관도 팀의 강점이 된 것 같습니다. 저는 1학년 때까지는 수동적인 사람이었던 것 같아요. 그런데 2학년 때부터 수동적인 상태에서 벗어나 앞으로 할 일을 스스로 찾아서 도전하고 싶다고 생각하게됐습니다. 이후 2학년 때 해커톤 대회에서 우승하며 도전에 대한 자신감을 얻었어요. 그때부터 적극적으로 할 수 있는 일들을 찾고, 실행에 옮기기 시작했습니다. 그러다 보니 자신감이 생겼어요. 대학은 기회의 장이라는 제 가치관은 그때부터 형성된 것 같습니다. 단순 수업을 듣는 것을 벗어나 나를 성장시킬 수 있는 다양한 활동을 제공하는 것이 대학이라는 생각을 하고 있어요. 이번 대회도 대학에서 준 새로운 기회라는 생각으로 도전하는 것이 팀의 강점이 된 것 같습니다.

| 추후 자율주행 SW 대회에 참가하고자 하는 학생들을 위한 조언 부탁드립니다.

직사광선 문제에 대해 고민해 보시면 좋을 것 같아요. 저희도 연습 주행 때 겪지 못한 문제고 대회가 임박해서 해결한 문제이다 보니 아직 완전히 해결하지 못했습니다. 팁을 조금 드리자면 OpenCv라는 오픈 소스 라이브러리에서 카메라가 받아들이는 밝기를 낮출 수 있는 API를 제공하니 적극적으로 활용하시면 좋을 것 같아요. 추가로 머신 러닝 활용을 적극 권장하고 싶습니다. 머신러닝과 딥러닝 사용 여부가 결과물에 큰 차이를 주기 때문에 두려워하지 마시고 적극적으로 머신러닝을 사용하시면 좋을 것 같습니다.

| 마지막으로 앞으로의 목표가 궁금합니다. 졸업 후 어떤 분야에서 일하고 싶으신가요?

박준혁: 저는 지금이랑 비슷해요. 학교에 다니면서는 대학생 신분으로 할 수 있는 최대한 많은 활동을 해보고 싶고, 지금은 창업 프로세스를 밟아보고 싶습니다. 특허라든지 창업에 필요한 아이템을 연구하고 개발하는 과정을 밟은 후 기업에 입사하여 얻은 비즈니스 모델과 함께 실제 창업까지 하는 목표를 가지고 있어요.

정예찬: 저는 현재 밴드 활동도 하고 있고 학술적인 활동들도 분야를 정하지 않고 다양하게 도전하고 있습니다. 현재 진로를 딱 이렇다 말씀드리긴 어렵네요. 소프트웨어 분야를 걷고 있지만 앞으로 랩실에 들어갈지 취업을 할지 아니면 준혁 학우처럼 창업 프로세스를 밟을지 구체적으로 결정하지 않았어요. 혹자는 3학년이면 진로를 결정해야 한다고 생각할 수 있습니다. 그런데 제 목표는 학교 졸업 후 ‘겁 없이 다른 것들에 도전하는 마인드 셋’을 가지는 것이라 꿋꿋이 다양한 도전을 하고 있습니다.

저희 팀은 8월 18일에 열리는 전국 대회를 준비 중이기도 합니다. 전재욱 교수님께서 대회 준비에 많은 도움을 주셨어요. 장소도 대여해 주려고 노력하시고 여러 도움을 많이 주셔서 감사한 마음을 가지고 있습니다. 꼭 1등을 하고 돌아와서 성균관대를 알릴 수 있게 하겠습니다.