KEA 한국전자정보통신산업진흥회

- 요약
본 논문은 인프라 센서 기반 자율주차(Autonomous Valet Parking, AVP) 시스템을 제안하였다. ROS 2 기반 모듈형 아키텍처를 적용하여 다수의 차량과 센서가 동시에 동작할 수 있도록 설계하였으며, 실제 아동용 전기차와 13대의 카메라를 활용한 실험에서 높은 정확도와 안정성을 확인하였다.

- 개발 내용
• 구조 설계: AVP 서버(주차 공간 관리), 엣지 디바이스 서버(카메라 기반 Pose Estimation), 차량 제어 시스템(자율주행·정밀 주차)으로 구성
• ROS 2 기반 모듈화: 네임스페이스와 라이프사이클 관리 기능을 활용하여 다중 차량·센서 환경 지원
• 실험 결과: 30회 주차 실험에서 96.67% 성공률, 평균 위치 오차 0.137m 달성. 복수 차량·서버 병렬 운영에서도 충돌 없이 안정적 동작 확인

- 역량
• ROS 2를 활용한 대규모 모듈형 자율주행 아키텍처 설계 능력
• 인프라 센서와 차량 간 V2I 통신 및 협력 주행 시스템 구현 경험
• 실제 환경 실험을 통한 자율주차 성능 검증 및 확장성 분석 능력

• 개요
- 1/5 스케일 차량을 기반으로, 실제 산업에 사용되고 있는 Autoware, Nav2와 같은 오픈소스 자율주행 소프트웨어 스택을 활용한 자율주행 기술 체득
• 역할 및 기여
- Autoware 및 Nav2 오픈소스를 분석하여 센서 데이터 전처리부터 좌표계 정렬, 실시간 연동까지의 전체 파이프라인을 구조적으로 파악하고 주행 차량에 적절하게 활용.
- Ouster, Hesai LiDAR를 Autoware 스택에 포함하기 위하여 각 센서별의 Pointcloud 형식을 Autoware에서 기대하는 형식으로 변환.
- 서로 다른 위치에 장착된 여러 LiDAR의 좌표계를 통합(Multi-LiDAR Fusion)
- 3D LiDAR와 Camera를 융합한 Perception 알고리즘 구현(진행 중)

• 개요
- CCTV와 같은 차량 외부 인프라 센서로부터 차량 인지 데이터를 수집 및 처리(서버), 이를 차량(클라이언트)으로 전달하여 ROS2 기반의 자율주차
• 역할 및 기여
- 서버에서 YOLOv8 기반 차량 키포인트 인지를 수행하고, 이를 각 차량에 실시간으로 전달하여 주차 과정의 네 단계 라이프사이클 상태를 따르는 FSM 기반 제어 로직을 설계하는 전 과정을 담당.
- 서버와 차량 클라이언트의 역할을 명확히 분리하여, 차량은 인프라 기반의 환경 인지 정보에 의존해 자율적으로 주차를 수행할 수 있도록 구조를 설계.
- 네임스페이스와 라이프사이클 관리 기능을 적용해 여러 차량과 센서가 동시에 안정적으로 동작할 수 있는 확장성과 안정성을 확보.
- 실제 전동차 및 Jetson AGX Orin 기반의 주차장 환경에서 구현 및 검증을 통해 제안된 시스템의 96.67% 주차 성공률과 평균 0.137m 위치 오차 성능을 확인.

[수상경력]

제 1회 미래형자동차 자율주행 SW경진대회(은상), 한국산업기술진흥원
- 기간 2023.02

제 2회 미래형자동차 자율주행 SW경진대회 (동상), 한국산업기술진흥원
- 기간 2023.08

제 2회 국제 대학생 EV자율주행 경진대회 AA 1/10 Racer부문 (최우수상), 한국교통연구원
- 기간 2023.06

2022충북청년창업아이템경진대회(최우수상), 충청북도기업진흥원
- 기간 2023.02

제 2회 실차 모델 자작전기차 경진대회 (우수상), 청주대학교 미래형자동차 인력양성사업단
- 기간 2023.06

캡스톤 디자인 경진대회(은상), 청주대학교 전자공학과
- 기간 2023.06

제 2회 자율주행 경진대회(최우수상), 청주대학교 미래형자동차 인력양성사업단
- 기간 2023.04

2023 우수창업경진대회(우수상), 청주대학교
- 기간 2023.04

3D프린팅 자작전기차 경진대회 기술교류전 청주대학교-동양미래대학교 (대상), 청주대학교 미래형자동차 인력양성사업단"
- 기간 2022.12

3D모델링을 활용한 자작전기차 경진대회(대상), 청주대학교 미래형자동차 인력양성사업단
- 기간 2022.12

저는 “어떠한 어려움이 있어도 이겨낼 수 있다는 희망을 품고 사는 사람”이라고 저를 소개하고 싶습니다. 제 성장의 가장 큰 원동력은 바로 희망입니다.

석사 과정에서 진행한 차량 외부 인프라 센서를 활용한 자율 발렛 파킹 시스템 구현 연구는 저에게 큰 성장을 안겨주었습니다. 차량 내부 센서를 전혀 사용하지 않는 조건에서 연구를 진행하면서 기술적 한계에 부딪혔고, 더 이상의 개선이 불가능하다고 생각하기도 했습니다. 그러나 교수님께서는 끝까지 다양한 접근법을 시도하며 작은 가능성조차 놓치지 않으셨고, 저 또한 포기하지 않고 여러 시행착오를 거듭했습니다. 결국 불가능하다고 여겼던 목표를 달성할 수 있었고, 이를 통해 희망을 잃지 않고 도전하는 자세가 성장을 이끈다는 확신을 다시금 갖게 되었습니다.

현재 저는 성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과 자동화연구실에서 연구를 이어가고 있습니다.
저의 관심 분야는 자율주행 시스템의 안정성과 확장성 확보이며, 이를 위해 인프라 기반 제어, ROS 2 기반 모듈형 아키텍처, 멀티센서 융합을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다.

[주요논문 연구분야]
저는 자율주행 기술의 핵심은 다양한 센서와 소프트웨어 스택을 효과적으로 융합하여, 제한된 환경에서도 안정적이고 확장 가능한 시스템을 구현하는 것이라 믿습니다. 이러한 문제의식을 바탕으로, 연구 과정에서 인프라 기반 지능형 제어, ROS 2 기반 모듈형 아키텍처 설계, 그리고 오픈소스 자율주행 스택 활용 및 멀티센서 융합이라는 세 가지 축을 중심으로 연구를 진행해 왔습니다. 이를 통해 단순히 개별 기술 습득에 그치지 않고, 실제 차량 및 시뮬레이션 환경에서 검증 가능한 자율주행 파이프라인을 구축하며, 미래 Software Defined Vehicle(SDV) 시대에 요구되는 실질적 역량을 확보하고자 하였습니다.

첫째, YOLO 기반 Pose Estimation을 통해 인프라 카메라로부터 차량의 위치와 자세를 정밀하게 추정하고, 이를 기반으로 Hybrid A 경로 생성 및 Pure Pursuit 제어 기법을 제안하였습니다. 이를 통해 차량 탑재 센서의 시야 한계를 보완하여 자율주행 시스템의 안정성을 강화하였고, 실제 환경에서 적용 가능한 경량·실시간 파이프라인을 구현할 수 있었습니다.

둘째, ROS 2 기반 모듈형 AVP(Autonomous Valet Parking) 시스템을 설계하여 다수의 차량과 인프라 센서가 동시에 동작할 수 있는 구조를 구현하였습니다. 네임스페이스와 라이프사이클 관리 기능을 적용해 확장성과 안정성을 확보하였으며, 실제 환경에서 96.7% 주차 성공률과 0.137m 평균 위치 오차를 달성하며 인프라-차량 협력형 자율주행의 가능성을 실험적으로 입증했습니다.

셋째, 1/5 스케일 자율주행 차량 플랫폼을 기반으로, 실제 산업에서 활용되는 Autoware 및 Nav2 소프트웨어 스택을 분석·적용하며 자율주행 파이프라인을 체득했습니다. 특히, Ouster, Hesai 등 이기종 LiDAR를 Autoware와 연동하기 위해 Pointcloud 형식을 변환하고, 서로 다른 위치에 장착된 여러 LiDAR의 좌표계를 통합하여 Multi-LiDAR Fusion을 구현했으며, 3D LiDAR와 Camera를 융합한 Perception 알고리즘을 개발 중에 있습니다.

이와 같은 연구 경험은 단순한 알고리즘 구현을 넘어, 실제 차량 및 인프라 환경에서의 실험적 검증 경험과 ROS 2·Autoware 기반 자율주행 소프트웨어 아키텍처 설계 역량으로 이어졌습니다. 이를 통해 저는 미래 SDV 환경에서 요구되는 안정적이고 확장 가능한 자율주행 시스템 설계 능력을 갖춘 연구자로 성장하고 있습니다.




[프로젝트 수행경험]
저는 조직생활의 핵심은 ‘소통과 협력’이라고 확신합니다. 혼자서는 한계가 명확하지만, 함께일 때 불가능이 가능해진다는 것을 연구 과정에서 여러 차례 경험했기 때문입니다.

석사 과정 중 진행한 인프라-차량 협력형 자율 발렛 파킹 연구에서, 차량 내부 센서를 배제한 상태로 실험을 진행하다가 개선이 어렵다는 한계에 부딪힌 적이 있었습니다. 저는 제 생각을 교수님께 솔직히 말씀드렸지만, 교수님께서는 끝까지 다양한 시도를 이어가셨습니다. 그 과정에서 저 역시 팀원들과 토론하며 여러 접근법을 실험했고, 결국 불가능하다고 여겼던 문제를 함께 해결할 수 있었습니다. 이 경험을 통해 작은 가능성이라도 공유하고 협력할 때 더 큰 성과를 만들어낼 수 있다는 것을 몸소 느꼈습니다.

또한 협력은 단순히 의견을 나누는 것을 넘어, 시스템을 통해 모두의 효율을 높이는 과정이라고 생각합니다. 실제로 연구실 프로젝트에서 여러 대의 차량과 인프라 센서를 동시에 연동하다 보니 노드 관리와 기능 충돌 문제가 자주 발생했습니다. 이를 해결하기 위해 저는 ROS 2의 네임스페이스 관리와 라이프사이클 기능을 적용해 구조를 정리했고, 팀 전체가 안정적으로 실험을 반복할 수 있는 기반을 마련했습니다. 이 과정에서 제가 구축한 시스템이 동료들의 편의와 효율을 높여 협력의 시너지를 만들어냈음을 실감했습니다.

저는 앞으로도 열린 소통을 통해 협력의 가치를 실현하고, 시스템적으로 팀 전체의 성과를 끌어올리는 역할을 하겠습니다. 개인의 성장이 곧 팀의 성장이고, 팀의 성장이 회사의 경쟁력이 된다고 믿습니다.