[동정] 박연수 교수, 인공지능 분야 최우수 학술대회 AAAI 2026 논문 게재 승인
- 작성자 컴퓨터공학과
- 작성일 2025.11.11
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강원대학교 컴퓨터공학과 박연수 교수 (교신저자)가 인공지능 분야 세계 최고 권위 학술대회인 AAAI 2026에 "A Paradigm Shift in High-Resolution Depth Estimation Using SPAD-Based LiDAR Histograms: From Signal Filtering to Lightweight Similarity Learning" 논문을 발표한다. 이번 AAAI (Association for the Advancement of Artificial Intelligence)는 23,680편 중 17.6%만이 채택되는 치열한 경쟁률을 기록했으며, 논문 발표는 2026년 1월 20일부터 1월 27일까지 싱가폴에서 진행된다. 이번 연구는 강원대, 아주대, 부산대 공동 연구로, 자율주행차와 로봇의 핵심 기술인 LiDAR 센서의 거리 예측 성능을 인공지능을 활용하여 획기적으로 개선했다.
기존 LiDAR 의 거리 예측 방식은 두 가지 근본적 한계가 있었다. LiDAR 센서는 레이저를 발사하고 되돌아오는 시간을 측정해 거리를 계산하는 장치인데, 정확도를 높이려면 계산량이 많아져 실시간 처리가 어렵고, 가까운 거리나 고반사 물체에서는 신호 왜곡 (pile-up distortion)으로 거리를 부정확하게 측정했다. 최근 딥러닝 방법들이 제안되었지만, 큰 모델 크기로 인해 임베디드 시스템 탑재가 어려웠다.
연구팀은 접근 방식을 근본적으로 바꿨다. 왜곡된 신호를 보정하는 대신, 왜곡이 있어도 기준 펄스와 측정 신호의 유사도를 학습하는 방식이다. Siamese 네트워크 구조를 활용해 기준 레이저 펄스와 측정 히스토그램을 동일 구조의 두 신경망에 입력하고, 특징 벡터 차이로 거리를 직접 예측한다. 이 과정에서 신호 왜곡에 강건한 특징을 자동으로 학습한다.
제안한 모델은 57.6 KB로 기존 딥러닝 방법보다 215.2배 작다. FPGA 하드웨어에서 초당 106 프레임 실시간 처리가 가능하며, 심한 신호 왜곡 환경에서도 2.21 cm의 평균 제곱근 오차 (RMSE)를 달성했다. 기존 방법들이 크게 실패하는 근거리 고반사 물체 (6 m 거리에서 20 cm 이상 오차)에서도 2 cm 이내 정확도를 유지해 실용성과 성능을 입증했다.
강원대학교 컴퓨터공학과 빅데이터 연구실 (지도교수: 박연수)은 이번 연구의 후속 연구를 포함해 다양한 Big Data/AI 분야 연구를 진행하고 있으며, 함께 연구할 (예비) 석·박사 과정생을 모집 중이다. 관심 있는 학생은 연구실 홈페이지 (https://bigdata.kangwon.ac.kr)를 참고하거나, 박연수 교수 이메일 (yeonsu.park@kangwon.ac.kr)로 문의하면 된다.