DGIST, 21세기형 융·복합 인재 양성의 산실

4~5명 학부생 그룹 형성 1년 단위 연구 수행 'UGRP' 통해 SCI급 논문 등 우수 성과 창출
오민호 학생팀, 독창적인 자율주행 시스템 개발…국제대학생 창작 자동차 경진대회서 창작기술부문 1위
  • 등록 2019-08-07 오후 10:13:17

    수정 2019-08-07 오후 10:13:17

[이데일리 이연호 기자] 대구경북과학기술원(DGIST)은 풍부한 연구인프라를 바탕으로 기초과학, 공학이 탄탄한 21세기형 융·복합 인재를 양성하는 산실이다. 국내 최초로 4년간 전공 구분이 없는 무학과 단일학부를 개설하고 학부전담교수제를 도입하는 등 이공계 인재 교육에 집중하고 있다.

DGIST 오민호 학생팀이 UGRP를 진행하고 있는 모습. 사진=DGIST.
특히 학부과정의 핵심인 UGRP(Undergraduate Group Research Program)는 4~5명의 학생이 그룹을 형성, 교수 및 연구원의 지도를 통해 1년 단위로 연구를 수행하는 정규교육과정이다.

UGRP의 우수성은 학부과정에서 나오기 어려운 SCI(과학기술논문 인용색인)급 논문 발표나 우수한 수상 실적들이 잘 보여준다. DGIST 기초학부 오민호, 김태경, 주현수, 김영후, 배인환 학생팀(지도교수 기초학부 임용섭, 최경호)은 독창적인 자율주행 시스템을 개발해 지난해 5월 국제대학생 창작 자동차 경진대회에서 창작기술부문 1위(우수상)와 경기부문 4위(동상)를 차지했다.

구글, 테슬라 등의 세계적인 기업이 만든 자율주행 알고리즘에서 영감을 얻어 프로젝트를 시작한 학생들은 짧은 시간 안에 독창적인 성과를 이뤄냈다. 주변 환경과 장애물을 인식하고 그에 맞는 주행을 정확히 판단하는 센서 등의 연구를 집중적으로 했다. 오민호 학생팀의 기술적 강점은 MVP(Mutual Validation Procedure)다. MVP는 독립적인 알고리즘들을 서로 확인한 후 타당한 결과를 도출하는 절차로 표지판 인식에 적용된다. 기존의 뛰어난 딥러닝 기반시스템은 보통 60% 안팎의 인식률을 보이나 오민호 학생팀은 독립적인 두 가지 딥러닝 방식을 적용해 85% 이상의 매우 정확한 인식률을 도출했다.

또 차선 인식에 활용되는 비전 센서(Vision Sensor) 기술의 단점인 빛 반사 등에 의한 인식률 저하를 막기 위해 전처리 과정에서 빛에 적응하기 위한 방식을 개발했다. 특히 물체인식과 제어공학적인 조향 및 속도 결정을 하는 라이다(Lidar) 기술을 도입해 안전하고 부드러운 주행이 가능하도록 설계했다. 이 연구는 지난해 11월 한국자동차안전학회에 논문을 발표해 지난 6월 등록되기도 했다.

DGIST 오민호 학생팀이 ‘2018 국제대학생 창작 자동차 경진대회’에 참가해 창작기술부문 우수상(1위)과 경기부문 동상(4위)을 수상한 후 기념 사진을 찍고 있다. 사진=DGIST.
오 군은 “이번 계기로 팀원들에게도 많은 기회가 찾아왔고 나 역시도 미국국립과학재단이 후원하는 ‘USA EV-STS 인턴십’에 참가할 수 있는 기회가 주어졌다”며 “세상에서 가장 완벽한 자율주행 시스템을 개발하는 것이 목표”라고 당찬 포부를 밝혔다.

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