맵퍼스는 지도 제작 자동화를 위해 딥러닝 기반의 영상 인식 시스템을 도입해 자율주행차를 위한 핵심 기술 확보에 나선다고 9일 밝혔다.

맵퍼스는 실사 차량이 수집한 도로의 이미지에서 표지판, 신호등 등 시설물을 자동으로 추출하고 분류하도록 학습한 딥러닝 기반의 영상 인식 시스템을 지도 제작 프로세스에 도입했다.

딥러닝 기반의 영상인식 기술은 도로 시설물을 자동으로 인식해 데이터를 구축하기 때문에 사람이 작업하는 것에 비해 훨씬 많은 양의 데이터를 빠른 속도로 처리할 수 있다. 지도 구축과 업데이트 시간도 획기적으로 줄일 수 있을 뿐 아니라 실수가 없어 데이터의 정확도와 신뢰도 역시 높아진다.

맵퍼스는 딥러닝 기반의 영상 인식 기술이 많은 양의 데이터를 빠르고 정확하게 처리할 수 있기 때문에 자율주행을 위한 고정밀지도 구축과 업데이트를 위한 핵심기술이 될 것으로 기대하고 있다. 또한 향후 도로환경을 실시간으로 인식해 지도를 자동으로 업데이트 하거나 자율주행 시스템에 반영하는 기술로 발전시킬 예정이다.

현재 도로의 변경 지점 추출에 대한 연구 개발을 완료해 높이제한, 중량제한, 속도제한 등 규제정보 데이터 구축에 우선 적용하고 있다. 오는 6월까지 자동화 구축 대상을 더욱 확대하고 연말까지 정확도를 높여 내년부터는 완전 자동화를 도입한다는 계획이다.

맵퍼스는 자체 개발한 MMS 차량을 통해 고정밀지도 데이터를 수집하고 있으며, 지난해까지 자동차전용도로의 고정밀차선 데이터 구축을 완료하는 등 자율주행차를 위한 지도와 관련 기술 확보에 집중하고 있다.

또한 글로벌 기업들이 참여해 자율주행 산업에 필요한 기술 사양을 논의하는 OADF 4개의 핵심 참여기관에 모두 회원사로 가입해 자율주행차를 위한 제품 및 서비스 개발에 적극 대응하고 있다.

김명준 맵퍼스 대표는 "스스로 운행하는 자율주행차를 위해 지도는 더욱 정교해지고 소프트웨어 기술은 더욱 진화해야 하기 때문에 지도를 만들던 조직과 시스템, 소프트웨어 분야에 강점이 있는 맵퍼스가 잘할 수 있는 분야"라고 생각한다며 "향후 전자지도 기반의 맵 솔루션에 대한 자체 기술을 지속적으로 확보해 자율주행 기술 특화 기업으로 더욱 성장해나갈 것"이라고 전했다.