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본 기술이전 대상인 “딥러닝 기반 전방 충돌 경고 기술”은 모노 카메라 센서를 기반으로 자율주행 환경에서 이동 객체를 검출, 분류, 추적하여 인식하는 것을 기반으로 차량/보행자의 위치 및 이동 정보를 추정하고 차량 정보를 융합하여 차선을 추정하여 전방의 충돌 가능한 객체를 정의하고 충돌 시간을 계산하여 경고 시스템 및 단말기를 제작할 수 있는 기반 기술이다.

● 본 기술이전의 목적은 자동차/자동차 부품 및 국방 관련 업체에서 운전자 보조 시스템 또는 자율주행 시스템 개발을 위해 필요한 자율주행용 이동객체 인식기술을 제공하는 데 목적이 있음
● 기술이전 대상 기술이 활용될 수 있는 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)의 경우 효용성이 입증되면서 유럽, 미국 등 주요 선진국의 법규 및 신차평가제도 사양에서 기본 요구사항으로 추가되고 있음
● 또한, 유럽 연합의 새로운 상용차는 사각지대 감시, 차선이탈 경보, 자동 긴급 제동을 강화해야 한다는 요구 조건을 추가하고, 미국에서는 신차평가제도 변경 후 신차 스티커에 차선이탈 경보와 전방 충돌 경고 등 ADAS (Advanced Driver Assistance System) 기능 탑재를 의무적으로 표시해야 함 (ABI Research, 2011)

● 본 기술이전의 대상이 되는 “딥러닝 기반 전방 충돌 경고 기술” 기술은 자율주행을 위한 주행 환경의 이동 가능한 객체 인식을 통해 전방에 존재하는 충돌 가능한 장애물을 인식하고 경고 정보를 제공하여 운전자 및 동승자의 안전 운행 및 운전 중 편의를 제공할 수 있는 기술임
● 기존의 FCW 시스템은 차선을 인식하거나 고정된 전방 객체 인식 영역을 지정하고 그 영역 내부에 있는 대상객체 1개만 추적하여 전방충돌시간(TTC: Time to Collosion)을 계산하는 것에 반해
● 본 기술이전은 다중객체를 실시간으로 추적하여 보다 정확하고 다양한 상황에 대한 대비를 할 수 있는 FCW 기술임
● 또한, 본 기술이전은 차선이 감지되지 못하는 상황에서도 전방 객체에 대한 충돌 시간을 계산할 수 있도록 가상의 주행 영역을 차량정보(속도, 조향각, 브레이크)를 활용하여 신뢰성을 높인 기술임

단계 : 6 기술의 성숙도란?

● 차선 유지, 차선 변경 지원, 제한적 자율주행 등 첨단운전자보조시스템에 적용 가능하며, 국방 IT분야의 무인 자율주행 무기 체계에 활용이 가능함
● 교통사고 원인의 90% 이상이 운전자의 행동으로 인한 것임을 감안할 때, 주행 중 운전자의 실수를 최소화할 수 있는 본 개발 기술은 교통사고로 유발되는 사회?경제적 비용을 직접적으로 절감하는데 도움을 줄 것으로 기대함

* 개발 환경: Ubuntu 16.04이상, Cuda, cudnn, C/C++, opencv3.4 이상

● 본 기술이전 대상인 “딥러닝 기반 전방 충돌 경고 기술”은 다양한 센서를 기반으로 자율주행 환경에서 인식해야 하는 이동객체를 검출, 분류, 추적하여 인식하는 기술을 기반으로 전방 장애물까지 충돌 시간을 추정하는 기술이다. 본 기술은 자율주행 자동차의 주행 상황을 인식하는 분야에 해당하는 기술로서 차량/보행자의 위치 및 이동 정보를 제공, 전방 추돌 경고 시스템을 위한 차선 인식 기능을 제공한다.

본 기술이전 대상인 “딥러닝 기반 전방 충돌 경고 기술”은
[1세부 기술]: 영상에서 객체를 검출하고 클래스를 구분하는 인식 기술과 모노 카메라에서 실제 위치를 추정하는 기술
[2세부 기술]: 전방 이동 객체를 추적, 차량 정보를 활용한 전방 충돌 가능 이동객체 정의, 차량 정보를 융합하여 차선 인식이 불가한 지역에서도 충돌 가능한 객체를 인지하여 충돌 시간을 계산하는 기술

■ 1세부 기술(이동 객체 인식 기술)
(1) 모노 카메라 기반 위치 추적 기술
(2) 이동 객체 검출 및 추적 기술
- 이동 객체 인식을 위한 학습 결과
- 학습 및 테스트 데이터
- 다중 객체 실시간 추적 기능
(3) 특허 : 능동 스틱 필터를 이용한 융합 인식 시스템 및 그 방법(PR20191128KR, 출원일 2020-01-31)
기술문서 : - 드라이빙컴퓨팅시스템 이동 객체 인식 기술 시험절차결과서 등 2건
프로그램 : 모노카메라기반 지역좌표 생성도구

■ 2세부 기술(딥러닝 기반 전방 충돌 경고 기술)
(1) 딥러닝 기반 객체 인식 최적화 기술
- 차량(후면/전면/측면), 보행자 검출 기능
- 임베디드 환경에서 구동 가능한 구조 설계 및 변경
- 전방 이동 차량 범위 탐지용 차선 검출 기능

(2) 주행 경로상 전방 차량 인식 및 충돌 시간 추정 기술
- 차량 Pitch에 강인한 실제 거리 추정 알고리즘
- 전방 타겟 차량 충돌 시간 추정 기능
- 차량 정보(조향각, 브레이크, 자차 속도) 연동 주행 가상 영역 추정 기능
- 차량 데이터 및 영상 동기화 수집 및 인퍼런스 기능
(3) 기술문서 : 딥러닝 기반 전방 추돌 방지 기술 요구사항정의서 등 3건
프로그램 : 센서데이터수집관리 등 2건

* 본 기술이전의 범위는 “딥러닝 기반 전방 충돌 경고 기술”을 설계하고 구현할 수 있는 기술문서와 알고리즘 소스임
* 2세부기술은 1세부기술을 이전받은 기업에 이전이 가능함을 원칙으로 함.
* 2세부기술은 업그레이드가 있을 수 있음(업그레이드 기술은 별도 기술료 조건 적용)

비독점적 통상실시권 계약체결일로부터 5 년간 ※ 정액기술료(단위:천원)

구분	중소기업	중견기업	대기업
정액기술료	45,000	135,000	180,000

3 개월 / 3,000 천원정(부가세 별도) o 세부기술별 기술료 조건

- 1세부기술 : 중소기업 31,500천원, 중견기업 94,500천원, 대기업 126,000천원
- 2세부기술 : 중소기업 13,500천원, 중견기업 40,500천원, 대기업 54,000천원
* 2세부기술은 업그레이드가 있을 수 있음(업그레이드 기술은 별도 기술료 조건 적용)

o 기술전수교육은 필요시 신청

기술개발 발표당시	자율주행지능연구실 김성훈 (042-860-6767, saint@etri.re.kr)
현재	자율주행지능연구실 김성훈 (042-860-6767, saint@etri.re.kr)

기술이전실 안희진 (042-860-5784, ahj@etri.re.kr)