DGIST(총장 이건우) 미래모빌리티연구부 연구팀이 구미 소재 기업 주광정밀㈜와 공동 연구를 통해, 자율 이동 로봇(AMR)용 레이더 탐지 성능은 유지하면서 데이터 연산량은 획기적으로 줄이는 '고해상도 각도 추정 기술'을 개발했다.

자율 이동 로봇 핵심 센서인 레이더는 전파를 이용해 주변 장애물 거리, 속도, 방향을 파악한다. 눈비나 안개 등 악천후에도 안정적으로 작동해 카메라와 라이다(LiDAR)를 보완하는 필수 장치로 꼽힌다. 하지만 기존에 널리 쓰이던 레이더 신호 처리 방식은 연산이 빠른 대신 가까이 붙어 있는 물체들을 정확히 구분하기 어려웠다. 이를 극복하기 위한 초고해상도 알고리즘(MUSIC) 기술도 존재하지만, 계산량이 너무 방대해 로봇의 소형 시스템에서 실시간으로 처리하기에는 무리가 있었다.

연구팀은 이 한계를 극복하기 위해 '적응형 격자 세분화 초고해상도 알고리즘(Adaptive Grid-Refinement MUSIC)'을 새롭게 개발했다. 기존 방식이 탐지 영역 전체를 처음부터 끝까지 촘촘하게 샅샅이 뒤졌다면, 이번에 개발된 기술은 넓은 간격으로 전체 윤곽을 빠르게 훑은 뒤 물체가 있을 가능성이 높은 핵심 영역만 선택해 정밀하게 다시 탐색하는 방식이다. 넓은 지도를 먼저 대략 확인한 다음, 꼭 필요한 곳만 현미경으로 확대해 보는 원리와 같다.

연구팀은 고해상도 분석에 필요한 복잡한 수학적 계산을 매번 반복하지 않고 한 번만 수행한 뒤 그 정보를 재사용하는 똑똑한 연산 구조를 적용했다. 그 결과, 기존 알고리즘과 유사한 수준의 뛰어난 탐지 성능을 유지하면서도 불필요한 탐색 연산을 약 88%나 대폭 줄이는 데 성공했다. 실제 77GHz 대역의 차량용 레이더를 이용한 모의실험 및 실제 환경 검증에서도 기존 대비 2배 이상 향상된 처리 효율을 입증했다.

이번 성과는 DGIST가 보유한 세계적 수준의 레이더 신호처리 원천기술과 대구·경북 지역기업의 현장 역량이 만나 시너지를 낸 산학 협력 사례로 의미가 크다. 주광정밀㈜ 연구진은 로봇 플랫폼 제공과 실제 성능 검증을 맡았으며, DGIST 연구진은 알고리즘 설계와 분석 등 연구 전반을 총괄했다.

DGIST 미래모빌리티연구부 김상동 책임연구원은 “고해상도 레이더 알고리즘은 성능이 뛰어나지만 막대한 연산량 탓에 실제 로봇이나 차량에 적용하기가 까다로웠다”며, “연구는 필요한 타깃 영역만 정밀하게 탐색해 연산 부담을 획기적으로 낮춘 실용적인 기술”이라고 설명했다. 

또한 “지역 기업과의 공동 연구 성과가 논문에만 머물지 않고 실제 지능형 모빌리티 산업 현장에 쓰일 수 있도록 기술 고도화에 매진하겠다”고 밝혔다.

이번 연구는 과학기술정보통신부 DGIST 연구개발사업과 국토교통부·국토교통과학기술진흥원(KAIA) 사업의 지원을 받아 수행됐다. DGIST 미래모빌리티연구부 김봉석·김제석 선임연구원, 최락현 선임전임연구원, 김상동 책임연구원과 주광정밀㈜ 김중태 연구소장, 김시형 연구원이 함께 참여한 본 연구 결과는 국제 저명 학술지인 'Journal of Electrical Engineering & Technology'에 9월 게재됐다.