국방과학연구소(ADD, 소장 박종승)는 딥러닝 기반 인공지능 기술을 활용해 야지/험지에서의 자율주행 기술 개발을 성공했다.
이번 연구 성과는 ADD가 `17년부터 `21년까지 4년간 방위사업청의 핵심기술 사업을 통해 이뤄낸 결과다. 이는 일반 포장로와는 다르게 경계가 불분명한 야지/험지 상황에서도 딥러닝 기반 인공지능 기술을 활용해 고속으로 주행할 수 있는 기술이다.
인공지능 기반 야지/험지 자율주행 기술은 기존 규칙기반의 무인차량 주행기술과는 달리 다양한 학습데이터를 통해 인공지능 기술이 주행 가능 영역을 분석하고 주행 제어 명령을 생성하는 기술이다. 모든 규칙을 직접 인간이 설계할 필요 없이 주행에 대한 데이터만 확보하면 학습이 가능하다는 특징이 있다.
이번 연구는 지도 학습, 모방 학습, 강화 학습 등의 인공지능 기술을 융합해 야지/험지에서의 자율주행 기술을 개발한 만큼, 향후 다양한 무기체계의 문제 해결에 있어 인공지능 기술의 적용 가능성을 보였다는데 의의가 있다.
앞으로도 ADD는 인공지능 기술을 다양한 무기체계에 적용하여 다양한 무인체의 자율 임무 수행, 인간의 인식/판단/의사결정 보조 등을 목표로 연구를 지속할 예정이다.
국방과학연구소(ADD, 소장 박종승)는 딥러닝 기반 인공지능 기술을 활용해 야지/험지에서의 자율주행 기술 개발을 성공했다.이번 연구 성과는 ADD가 `17년부터 `21년까지 4년간 방위사업청의 핵심기술 사업을 통해 이뤄낸 결과다. 이는 일반 포장로와는 다르게 경계가 불분명한 야지/험지 상황에서도 딥러닝 기반 인공지능 기술을 활용해 고속으로 주행할 수 있는 기술이다.인공지능 기반 야지/험지 자율주행 기술은 기존 규칙기반의 무인차량 주행기술과는 달리 다양한 학습데이터를 통해 인공지능 기술이 주행 가능 영역을 분석하고 주행 제어 명령을 생성하는 기술이다. 모든 규칙을 직접 인간이 설계할 필요 없이 주행에 대한 데이터만 확보하면 학습이 가능하다는 특징이 있다.이번 연구는 지도 학습, 모방 학습, 강화 학습 등의 인공지능 기술을 융합해 야지/험지에서의 자율주행 기술을 개발한 만큼, 향후 다양한 무기체계의 문제 해결에 있어 인공지능 기술의 적용 가능성을 보였다는데 의의가 있다.앞으로도 ADD는 인공지능 기술을 다양한 무기체계에 적용하여 다양한 무인체의 자율 임무 수행, 인간의 인식/판단/의사결정 보조 등을 목표로 연구를 지속할 예정이다.