1. 수행배경

• 현재 산업에서 생성되고 있는 라이다 센서는 제작 과정 중 라이다 센서의 빛을 투과시키는 렌즈의 초점을 산업에서 정해진 규격대로 맞추는 과정이 ‘수동’의 방식으로 존재함. 해당 방식은 사람이 직접 모눈종이에 비친 빛을 맨눈으로 확인하며 렌즈의 초점을 맞추고 있음. 따라서, 매번 균일하지 않은 제품이 생성되어 렌즈 초점의 정확도가 떨어진다는 문제가 존재함.

  “머신러닝 비전 인식 기반, 자동화 렌즈 조정 공정 시스템”은 이러한 문제를 해결하기 위해 착안함.

2. 수행기간

• 작품 제작 내용	추진일정
  	5월	6월	7월	8월	9월
  전자부 디버깅 완료	✓
  기구부 출력 후 조립	✓
  모니터링 및 제어용 애플리케이션 개발		✓
  레이저 상 데이터셋 구성			✓
  머신러닝 알고리즘 개발 후 학습			✓	✓
  전 파트 연동 후 작품 완성					✓

3. 개발작품 설명

• 자율주행의 기본이 되는 라이다 센서의 초점이 매번 다르게 양산되는 문제는 자율주행의 사고를 유발하는 가장 큰 원인으로 알려짐. 31일 미국 고속도로교통국(NHTSA)은 우버 자율주행 사고 조사 결과를 발표하면서 자율주행 소프트웨어가 충돌 6초 전에 보행자를 발견했음에도 이를 단순한 물체 또는 다른 차로 인식했다고 발표함. 이어 충돌 1.3초 전에 긴급 비상 제동장치(EBS) 작동이 필요한 상황으로 판단했지만, 해당 기능이 차단돼 결국 보행자 충돌로 이어졌다고 설명함.  이처럼 자율주행에 사용되는 라이다 센서의 초점은 양산될 때, 정확하게 양산되어야 함. 현재 라이다 센서를 양산할 때 초점의 조절은 “수동” 과정으로 진행되고 있음. 수동의 방식의 초점 조절은 매번 다른 초점을 가지는 라이다 센서를 양산함. 따라서, 수동이 아닌 자동화 공정의 설계에 대한 필요성이 시급함. 라이다 센서의 공급 기업이 매번 다른 초점을 가진 라이다 센서를 양산한다면 제품의 신뢰성이 저하되어 자율주행 산업 전반적으로 악영향을 줌. 이처럼 우리는 라이다 생산기업이 매번 정확한 라이다 센서를 양산 하도록 돕는 시스템 연구개발을 목표로 함. 매년 증가하는 인건비의 상승으로 인해 생산자를 많이 뽑을 수 없는 상황에 더해 인구감소 문제까지 겹치며 악순환은 반복되고 있는 상황으로 볼 때도, 해당 공정과 같은 자동화 시스템을 적용할 필요성이 큼. 앞서 언급할 필요성에 기반하여 수동으로 진행하는 공정을 자동화로 변환하여 수동 공정의 문제를 해결하고자 함.

• 해당 설계를 적용한다면 수동으로 진행하는 렌즈 초점 조절 공정을 자동화하는 효과를 볼 수 있으며 다음과같은 기대효과를 얻을수있음. 해당 과정을 통해 많은 생산자로 생산하는 과정에서 몇 명의 생산자만으로 대량생산이 가능하게 하는 혁신을 이룰 수 있으며, 앞서 언급한 중진국 함정을 극복할 수 있는 공정 시스템을 적용할 수 있음. 또한, 다량 생산을 위해 많은 돈을 들일 필요가 없으며, 증가하는 인건비 및 물가 상승에 대비할 수 있음. 비록, 초기비용이 들어가는 단점이 있지만 제품 양산에서의 정확성 및 가격 경쟁력의 우위를 가질 수 있기에 라이다 센서 제조 기업에 큰 도움이 될 것으로 기대 됨.

4. 활용방안

• 현재 협업중이며 라이다센서를 양산하는 기업인 "카네비 모빌리티" 회사가 겪고있는 문제점을 해결할수있는 아이템으로 활용됨. 적은 인원으로도 정확하고 다량생산이 가능한 장점을 가진 공정으로 카네비 모빌리티가 공급기업으로서의 메리트를 가질수있도록 함.