자율주행 자동차는 운전자의 개입 없이 스스로 주행하는 자동차를 의미합니다. 이러한 기능은 다양한 센서, 카메라, 레이더 및 AI 알고리즘을 통해 가능해집니다. 자율주행 기술은 현재 우리 사회에서 가장 주목 받는 기술 중 하나로 정부에서는 27년까지 레벨 4 자동차 상용화로 목표로 하고 있는데요. 자율주행 자동차 기술의 핵심에는 딥러닝을 통한 AI 이미지 인식 기술이 있습니다.
이미지 인식 AI의 역사
2010년, 세계 이미지인식 대회(ILSVRC)에서 AI를 이용해 이미지 100만건을 분류하는 대회가 열렸습니다. 초기에는 이미지의 70%만을 제대로 인식했지만, 2년 후에는 이미지의 84%를 정확히 분류하는 성과를 보였습니다. 이러한 발전의 핵심은 AI가 스스로 이미지를 학습하는 ‘딥러닝’ 기술에 있습니다.
AI의 현재 활용 분야
AI 기술은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 생성형 AI 분야의 발달로 AI 이미지 생성 사이트와 ChatGPT 등 글을 작성해주는 웹사이트들이 넘쳐나고 있습니다. 또한 자율주행 분야에서 AI 이미지 인식 기술은 주변 사물, 사람, 신호 등을 빠르게 인식하여 차량의 속도와 방향을 조절하는 데 활용됩니다. AI 안면인식을 통해 공항이나 보안이 필요한 장소에서 얼굴을 식별하거나, 스마트공장에서 제품의 불량 여부를 판별하는 데도 활용되고 있습니다.
자율주행 자동차에서의 AI 기술 활용
- 센서와 데이터 처리: 자동차는 주변 환경을 인식하기 위해 다양한 센서를 사용합니다. 이 센서에서 수집된 데이터는 AI에 의해 처리되어, 자동차가 안전하게 주행할 수 있도록 합니다.
- 딥러닝과 이미지 인식: AI는 딥러닝을 사용하여 주변 환경의 이미지를 인식하고 분석합니다. 이를 통해 자동차는 다른 차량, 보행자, 장애물 등을 식별하고 적절한 주행 경로를 결정할 수 있습니다.
발전된 딥러닝 기술
D2RL(고밀도 심층 강화 학습) 기술은 방대한 학습 자료 중에서 필요한 데이터만을 선별하는 능력을 가지고 있어 이를 통해, 자율주행 자동차의 학습 능력을 획기적으로 개선할 수 있습니다. 기존의 딥러닝 기술은 방대한 양의 데이터를 처리하는데 있어 병목 현상이 발생하여 AI 학습이 지연되는 문제가 있었습니다. 그러나 D2RL 기술은 필요한 데이터만을 우선적으로 학습하도록 하여, 이러한 문제를 해결합니다. 따라서, D2RL 기술은 자율주행차의 상용화를 위한 중요한 발판이 될 것으로 예상됩니다.
자율주행 자동차 안전성에 대한 불신
완전자율주행차에 대한 두려움과 불신은 기술의 발전만으로는 해소하기 어려울 것으로 보입니다. ‘당신의 목숨을 기술과 로봇에 맡길 것인가’라는 이야기도 나오고 있습니다. AI 기술 발전은 중요하지만, 사람들의 심리적인 불안감과 불신을 해소하기 위해서는 충분한 안전성에 대한 검증과 교육, 그리고 홍보 활동이 필요합니다. 특히 초기 도입 단계에서 자율주행차와 일반 차량이 혼합하여 운행되는 상황에서의 안전성을 확보하는 것도 중요합니다.
국내 연구의 진전
국내에서도 자율주행차 기술과 안전성에 대한 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 특히, 국토교통부는 2027년 완전자율주행 레벨4 자동차의 상용화를 목표로 하고 있는데요. 레벨3는 부분자율주행 단계이며 레벨4는 정해진 조건에서 운전자가 개입하지 않아도 알아서 속도와 방향을 조절하여 목적지에 도달하는 단계입니다. 가장 높은 단계는 레벨5입니다. 이런 것들을 보면 운전면허가 없어도 자동차를 운전할 수 있는 때가 올지도 모르겠습니다.
국내에서는 대표적으로 현대자동차가 전통적인 제조 기업에서 기술 기업으로 탈바꿈하기 위한 노력을 지속적으로 기울이고 있는데요. 현대차 그룹에서 포티투닷(42dot)이라는 스타트업을 인수했는데 이 스타트업은 레벨4 자율주행기술을 확보하고 있는 곳입니다.
국내 기업과 연구진이 국제 경쟁력을 갖추기 위해서는 핵심 기술을 보유하는 것 뿐만 아니라 국제 표준화 활동에도 적극 참여해야 합니다. 또한, 다양한 국가와의 협력을 통해 연구와 상용화를 가속화하는 전략이 필요할 것으로 생각됩니다.
자율주행 자동차 기술이 어떻게 발전하고 있는지 AI 기술은 어떻게 활용되고 있는지 살펴봤습니다. 선두주자인 테슬라를 본받아 많은 자동차 기업들이 하드웨어가 아닌 소프트웨어 중심의 회사로 변하려 하고 있는데요. 해가 갈수록 발전된 자율주행 자동차 기술을 기대해도 좋을 것 같습니다.
