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막대한 자본력을 앞세운 미국·중국 기업들이 차세대 기술 확보에 열을 올리는 만큼 한국도 기업들이 수요를 바탕으로 기술을 추격할 수 있게끔 뒷받침할 정책이 필요하다는 목소리가 나온다.
AI로 인간 개입 줄여나가는 자율주행
카드사들은
한국자동차기자협회와 지능형자동차부품진흥원이 공동으로 22일 대구 엑스코에서 ‘자율주행 서비스의 미래와 현실’을 주제로 개최한 심포지엄에서 유민상 오토노머스에이투지 상무가 발언하고 있다. 한국자동차기자협회 제공
한국자동차기자협 만기일시상환방식 회가 22일 대구 북구 엑스코에서 열린 미래혁신기술박람회 2025에서 '자율주행 서비스의 미래와 현실'을 주제로 마련한 심포지엄에서는 엔드투엔드로의 글로벌 자율주행 패러다임 변화와 한국의 현실을 활발히 논의했다.
보통 주행은 눈으로 도로 상황을 보고 → 차선을 바꿀지, 멈출지 등을 판단하고 → 핸들과 페달을 조작하는 '인지-판단-제어' 단 교직원공제회 대출 계로 구성된다. 자율주행은 이 과정을 인간 대신 기술이 하는데 인간의 개입 수준에 따라 레벨이 1~5로 나뉜다. 현재 상용화가 진행 중인 것은 레벨4로 특정 구역 내 완전 자율 주행이 가능한 수준을 뜻한다.
규칙 기반의 자율주행(맨 위)과 엔드 투 엔드 방식(맨 아래)의 자 여성대출 율주행의 차이점을 그린 모식도. 오토노머스에이투지 제공
이를 실현하기 위한 방법으로 AI가 등장한다. 초반에는 각 단계별 모듈이 규칙에 따라 움직이게 했다. 주행 중에 공사 현장을 맞닥뜨렸다는 가정을 해보자. 카메라와 센서로 공사 표지판을 인지한 뒤 차량을 멈추고 사전에 설정한 '차선 변경 가능 환 스마트폰 거치 경'에 도달할 때까지 기다렸다 움직인다.
이때 인지 단계에서 AI가 적용되면 이 과정은 훨씬 매끄러워진다. 공사 현장을 학습했기 때문에 일찍이 우회가 필요함을 알고 이에 따라 판단·제어 모듈이 각각 규칙에 맞게 차량을 제어한다. 반면 엔드투엔드는 모든 과정을 하나의 AI가 통합적으로 수행한다. 공사 현장이 무엇인지, 어떻게 움직여야 하는지 등을 통으로 학습해 둬서 인식하자 마자 곧바로 우회할 수 있다. 사고가 나면 어디서 오류가 있었는지 알 수 없다는 한계가 있지만 테슬라를 중심으로 글로벌 기업들도 차세대 기술 확보에 열을 올리고 있다.
한국 기업들, 돈·데이터 부족 한계 뚜렷... "수요 창출 정책 필요"
14일 서울 동대문구 장한평역 인근 버스정류장에서 한 시민이 동대문구 자율주행 마을버스에 탑승하고 있다. 뉴시스
엔드투엔드로 가려면 AI 적용 범위를 넓혀야 하는데 문제는 AI를 고도화하려면 막대한 돈과 데이터가 필요하다는 점이다. 유민상 오토노머스에이투지 상무는 "미국 웨이모는 캘리포니아에서만 1,065대 규모의 자율주행 택시를 운행하며 데이터를 쌓고 있다"며 "한국은 허가받은 차량이 버스 위주로 규모도 471대뿐"이라고 짚었다. 데이터와 수익 확보 모두 어려우니 차세대 기술을 개발할 여력이 없다는 것이다.
그래서 수요를 창출할 수 있는 정책 마련이 필요하다고 강조했다. 경험이 쌓이면 거부감도 줄고 데이터·수익성 확보도 쉬워지기 때문이다. 유 상무는 "한국은 자율주행 관련 규범을 세계에서 3등으로 빠르게 만들었지만 시장은 열리지 않았다"며 "도심에서 먼 KTX역, 산업단지처럼 수요가 있을 만한 곳을 찾아 (자율주행 버스를) 도입하는 식으로 다가갈 필요가 있다"고 했다.
정부도 관련 정책을 준비 중이다. 이성훈 국토교통부 자율주행정책과 서기관은 "수요 창출과 관련해 공공 부문이 할 역할은 분명히 있고 업계와 논의 중"이라며 "또 자율주행 기업들이 일정 구간을 넘어 도시 규모에서 실증할 수 있게끔 방법을 만들고 있으며 조만간 발표할 예정"이라고 했다.
대구= 오지혜 기자 5g@hankookilbo.com