🧩 포스팅 목차

1. 차량 헤드램프 불량이 안전에 미치는 영향

2. 헤드램프 배광 불균일 유형과 진단 방법

3. 딥러닝 기반 헤드램프 이미지 분석 기술

4. 현대차와 에스피에이치의 협업 결과와 기대 효과

1. 차량 헤드램프 불량이 안전에 미치는 영향

운전 중 가장 중요한 요소는 무엇일까요? 성능 좋은 엔진이나 부드러운 핸들링, 연비, 디자인 등 다양한 요소가 있지만 그중에서도 가장 중요한 요소는 운전자의 생명을 좌우하는 ‘안전’입니다. 그렇다면 주행 중 안전에 밀접하게 연결된 부품은 무엇일까요? 바로 ‘시야 확보’와 연결된 차량의 헤드램프도 중요합니다. 사람의 눈에 결함이 생기면 일상생활이 어려운 것과 마찬가지로, 적정량의 시야 확보가 되지 않은 상태에서 차량을 운전하는 것은 매우 위험합니다. 특히나 야간이나 악천후 상황에서는 헤드램프의 조도가 더욱 중요하죠. 도로교통공단의 자료에 따르면 최근 5년간 교통사고 발생 비율은 주간 55%, 야간 45%로 주간 사고가 더 많지만 사망률은 야간 사고가 1.7배 더 높다고 합니다. 야간에는 시야가 좁아지고, 위험 요소를 감지하기 어려워져서라고 도로교통공단은 설명하고 있습니다. 이처럼 차량 헤드램프는 단순 조명 장치가 아닌 운전자 안전을 좌우하는 핵심 부품입니다. 고성능 엔진과 뛰어난 연비를 자랑하는 차량일지라도 시야 확보에 문제가 있다면 ‘잘 만든 차’라고 말할 수 없습니다.

헤드램프의 밝기가 일정하지 않고 일부 영역만 과도하게 밝거나 어둡다면 어떨까요? 통계를 살펴보면 헤드램프 성능에 따라 교통사고 발생률이 최대 20%까지 차이가 날 수 있다고 말합니다. 그렇다면 눈에 잘 보이지 않는 미세하지만 큰 문제를 일으킬 수 있는 헤드램프 문제를 어떻게 빠르게 진단하고 해결할 수 있을까요?  글로벌 대표 기업 현대자동차는 에스피에이치의 데이터 분석팀과 함께 차량 헤드램프 불균일 영역을 진단하고 정량화하는 과제를 진행했습니다. 헤드램프 성능을 보다 객관적이고 정확히 분석하여 자동차 제조 품질을 높이고 운전자의 안전도 크게 향상할 수 있다고 하는데요, 그럼 차량 헤드램프 성능을 어떻게 진단하고 잠재 위험을 예방할 수 있는지, 그 구체적인 내용을 살펴보도록 하겠습니다!🤓

2. 헤드램프 배광 불균일 유형과 진단 방법

헤드램프는 운전자 앞 도로를 밝히는 중요 역할을 합니다. 그러나 조명이 항상 고르게 분포되는 것이 아니라는 문제가 있습니다. 특정 영역에 빛이 과도하게 집중되거나 반대로 너무 어두워 식별하기 힘든 사각지대가 발생할 수 있는데 이를 ‘배광의 불균일성’이라고 부릅니다.

현대자동차와 에스피에이치는 헤드램프 배광 도로 노면 이미지와 헤드램프 배광 휘도 정보를 활용하여 이미지상에 나타나는 배광 불균일성을 탐지하고 3가지 형태로 정량화했습니다. 배광의 불균일성은 크게 1)핫존, 2)암부, 3)빗살무늬 세 가지 유형으로 분류했습니다.

연구에 사용된 데이터 - 도로 노면 이미지, 휘도 데이터, 레이블 이미지

1. 핫존(Hot Zone): 특정 영역에 빛이 과도하게 집중되어 주변보다 매우 밝게 보이는 구역입니다. 운전자가 순간적으로 눈부심을 느끼거나 도로 반사가 심하게 나타날 수 있습니다.

2. 암부(Dark Zone): 빛의 분산으로 인해 주변보다 지나치게 어두운 영역입니다. 핫존과 대비되는 개념으로, 시야 확보에 치명적일 수 있습니다.

3. 빗살무늬(Edge Pattern): 일정 구간에서 급격한 밝기 변화가 일어나며, 헤드램프 하단에 선명한 경계선처럼 나타납니다. 밝고 어두운 부분이 교차하며 운전자 시야에 혼란을 줄 수 있습니다.

이러한 배광 불균일 현상은 사람 눈으로는 쉽게 파악하기 어렵고, 정형화된 기준이 따로 없어 데이터 기반의 정량 분석이 필수입니다. 에스피에이치와 현대자동차는 각 불균일 영역에 대해 탐지부터 정량화까지 전 과정을 체계화했습니다. 예를 들어 ‘’핫존’이라 정의할 수 있는 밝기의 기준은 무엇인지?’, ‘암부로 분류되는 밝기의 기준치는 어느 정도인지’ 등을 정형/비정형적 형태가 나타나는 유형에 따라 분류했습니다.

핫존, 암부, 빗살무늬 형태 예시

3. 딥러닝 기반 헤드램프 이미지 분석 기술

🔍핫존/암부, 비정형 영역 탐지하기

핫존과 암부는 도넛 모양처럼 중심부가 비어있는 사다리꼴 등 정형화되지 않은 규칙한 패턴으로 나타나는 경우가 많습니다. 따라서 단순 밝기 기준만으로는 이 영역을 정확히 식별하기에 한계가 있습니다. 에스피에이치는 이를 해결하기 위해 전처리-영역 분할 과정을 거쳤습니다. 

먼저 전처리는 도로 노면 이미지에서 광원의 영향을 정확히 분리하는 작업을 의미합니다. 주어진 이미지에서 통계적 분석을 위해 정확하게 빛이 조사되는 영역만 구분함과 동시에, 아스팔트 자국, 오염, 바퀴 자국 같은 노면 고유 특징은 제거하고 조명에 의한 명암 정보만을 강조해야 했습니다. 이를 위해 이미지 정규화를 수행하였으며 흐릿하게 보이는 핫존/암부 후보 영역을 추려 밝기의 왜곡 없이 실제로 헤드램프가 비추는 ‘의도된 영역’만을 남겼습니다.

핫존/암부 전처리 원본 샘플 이미지 및 최종 이미지

다음으로 영역 분할 단계입니다. 영역 분할 단계에서는 이미지상의 불균일 영역을 자동으로 분리하기 위해 ‘영역 성장 알고리즘’을 적용했습니다. 보유하고있는 데이터가 적고 암부/핫존의 경우 불균일 현상이 정형화되어 있지 않아 딥러닝 방법 대신 ‘영역 성장 알고리즘’이 적합하다고 판단하였습니다. 영역 성장 알고리즘에서는 ‘슈퍼픽셀(superpixel)’이라는 개념이 들어갑니다. 슈퍼픽셀이란 유사한 성질의 픽셀을 하나로 묶은 큰 단위로, 노이즈를 줄이며 계산 효율을 높일 수 있습니다. 이를 기반으로 ‘성장 시작점(Seed Point)’를 정하고 영역을 확장하여 핫존/암부 후보를 필터링했습니다.

이 과정을 통해 사람이 직접 눈으로 판단하지 않아도 핫존/암부 영역을 자동으로 탐지하고 정량적 결과를 도출할 수 있습니다.

🔍빗살무늬, 정형적 패턴 분석하기

핫존/암부와 달리 빗살무늬는 밝기 변화가 선명한 빗살무늬(Edge) 형태로 나타나는 정형적 불균일성입니다. 이 영역은 딥러닝 기반의 객체 탐지 방식 및 분류 모델을 적용하였습니다. 현대자동차와 에스피에이치는 원본 이미지의 바퀴 자국이나 요철 등 노면 패턴에 의한 노이즈를 감소시키기 위해 휘도 데이터를 중점으로 사용하였습니다.

먼저 빗살무늬가 나타나는 영역을 직접 라벨링하여 학습 데이터를 구성했습니다. 해당 데이터셋을 기반으로 딥러닝 기반의 객체 탐지 모델을 사용했습니다. 앞에서 언급한대로 현재 가지고 있는 데이터의 절대적 수치 자체가 적은 관계로 다양한 방식을 통해 데이터를 증강시키고 훈련해야했습니다.

• 입력데이터: 휘도 정보 중심 이미지(노면 노이즈 제거 목적)

• 정답 데이터: 직접 라벨링한 빗살 무늬 영역

딥러닝 모델이 출력한 값에는 때때로 노이즈 영역도 포함되기 때문에 해당 출력값을 바로 사용할 수는 없습니다. 탐지된 빗살무늬 후보 영역 중 유의미한 영역만을 여과하기 위해 후처리 단계로 Edge 강화 기법을 추가했습니다. 원본 이미지에서 흐릿했던 빗살무늬를 명확하게 드러나게 하고 그 결과 영역 강화 단계를 거치지 않았던 때와 비교하였을 때 정확도가 상승한 것을 확인할 수 있었습니다.

빗살무늬 영역 강화 단계 프로세스

4. 📊현대자동차와 에스피에이치의 협업 결과와 기대 효과

현대자동차와 에스피에이치가 협력하여 진행한 이번 프로젝트는 단순한 차량 성능 점검을 넘어, 운전자 안전과 직결되는 ‘배광 불균일’ 문제를 데이터 기반으로 정밀 분석했다는 점에서 의미가 큽니다.

헤드램프 성능은 운전자의 시야 확보에 중요한 역할을 하지만, 조명이 고르게 분포되지 않을 경우 특정 구역이 과도하게 밝거나 지나치게 어두워져 사고 위험이 커질 수 있습니다. 이번 프로젝트에서는 이러한 불균일 영역(핫존, 암부, 빗살무늬 등)을 체계적으로 탐지하고 정량화함으로써, 차량 조명 설계의 정밀도를 높이고 제조 품질까지 개선하는 결과를 기대할 수 있습니다.

특히 주목할 점은, 이번에 적용된 AI 기반 분석 기술과 이미지 프로세싱 기법이 헤드램프 외에도 실내등, 가로등 등 다양한 광원 분석에 확장 적용 가능하다는 것입니다. 조명 기술이 중요한 전장 산업뿐 아니라 스마트시티, 건축 조명 등 다양한 분야로의 응용이 기대됩니다.

그렇다면 현대자동차와 본 프로젝트에 참가한 에스피에이치 AI부문 선임연구원의 코멘트를 들어볼까요?

SPH AI부문 선임연구원🧑🏻‍🔬:  본 프로젝트는 100장 규모의 소규모의, 그러나 다양한 모달리티가 혼재된 복잡하고 정제되지 않은 데이터셋를 기반으로 문제를 해결해야 하는 도전적인 과제였습니다. 특히, 아무런 방법론적 기반이 없는 맨땅에서 새로운 해결책을 모색해야 하는 '그라운드 제로' 상태였다는 점이 이번 프로젝트의 핵심적인 특징입니다.

에스피에이치 개발자 팀은 이러한 난관을 헤쳐나가기 위해 고전적인 컴퓨터 비전 기법부터 머신러닝, 딥러닝에 이르기까지 폭넓은 접근 방식을 실험하며 최적의 해법을 모색했습니다. 그 결과, 제한된 데이터 환경에서도 유의미한 성과를 도출하는 경험을 쌓을 수 있었습니다. 단순히 기존 연구에 살을 붙이는 것이 아니라 새로운 방법을 개척했다는 데에 자부심을 느끼며, 저희가 바닥부터 연구 개발한 독자적인 기술과 방법론을 정립했다는 점에서 큰 의미가 있다고 생각합니다.

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